Test und Validierung
AI für intelligente Entwicklung
– Qualität verbessern und die Markteinführungszeit verkürzen
Verwandeln Sie Testfahrzeuge mithilfe von Cloud-to-Edge- AI en in intelligente Validierungsplattformen, um die Validierung zu beschleunigen und schneller in die Serienproduktion zu gelangen
Lösungsübersicht
Das „ Fastlane Platform “ verwandelt bestehende Prototypen und Testfahrzeuge in intelligente Validierungsplattformen. Durch die Kombination von daten AI-gestützter Datenerfassung, fahrzeugspezifischer AI -Analyse und Edge- AI -Ausführung über Fastlane Copilot können Entwicklungsteams Validierungszyklen beschleunigen, Probleme schneller beheben und die Auslastung der Testflotte maximieren.
- Erfassen Sie kontextreiche Fahrzeugdaten genau dann, wenn Probleme auftreten
- Beschleunigung der Ursachenanalyse mithilfe von Fahrzeug AI en und technischem Fachwissen
- Edge- AI n und intelligente Diagnosesysteme in Prototypfahrzeuge integrieren
- Ermöglichen Sie Fernuntersuchungen und verringern Sie die Abhängigkeit vom physischen Zugang zum Fahrzeug
- Validierungsabläufe durch ein geschlossenes Lernsystem kontinuierlich optimieren
Ähnliche Produkte
- Fahrzeugspezifische Schlussfolgerungen im Rahmen des „ AI “-Ansatzes
- Bereichsübergreifende Ursachenanalyse
- Integration von ingenieurwissenschaftlichen Kenntnissen
- Automatisierte Ermittlungsabläufe
- Daten, Erkenntnisse und Lernprozesse im geschlossenen Regelkreis
- AI-Unterstützung bei der Erstellung von Inkassorichtlinien
- Dynamische und ereignisgesteuerte Datenerfassung
- Zugriff auf historische und Echtzeit-Fahrzeugdaten
- Speicherung und Komprimierung von Zeitreihen
- Fahrzeugweiter Zugriff auf Signale und Diagnosedaten
Fastlane Edge
AI -Lösungen für Fahrzeuge in großem Maßstab
AI -Modelle, Diagnoselogik und Fahrzeugintelligenz am Edge bereitstellen, orchestrieren und verwalten, um die Entwicklung zu beschleunigen, die Qualität zu steigern und Fahrzeuge über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg kontinuierlich zu verbessern.
- AI s und softwaredefinierte Intelligenz implementieren
- Edge- AI en und virtuelle Sensoren validieren
- Echtzeit-Anomalieerkennung aktivieren
- Den flottenweiten Einsatz von KI verwalten
- Einbau von Plug-ins in bestehende Testfahrzeuge
- Integriertes „ Fastlane Collector “ und Fastlane Edge
- Schnelle Ausstattung von Prototypenflotten
- Vernetzte Validierungsabläufe zwischen Cloud und Fahrzeug
- Beschleunigte Testzyklen und eine verbesserte Flottenauslastung
Weiterführende Ressourcen
Wie Nissan seinen Fahrzeugentwicklungszyklus mit Sonatus
In dieser Podcast-Folge erläutert Sarah Dorey, Ingenieurin für E-Planung, Programmierung und Cybersicherheit beim Nissan Technical Center Europe (NTCE), wie das NTCE mithilfe von „ Sonatus “ (AI ) und „Technician and Collector“ ( AI ) den Übergang von der manuellen Fahrzeugvalidierung vor Ort zu einem ferngesteuerten, auf „ AI “ basierenden Arbeitsablauf vollzieht. Diese digitale Transformation hat die Effizienz erheblich gesteigert, da sie die Zusammenarbeit globaler Teams in Echtzeit ermöglicht und die Zeit für die Ermittlung der Grundursachen von zwei Wochen auf nur zwei Tage verkürzt hat.
Intelligentere Testverfahren: Das Nissan Technical Centre Europe und „ Sonatus “ stellen hochmoderne „ AI “-Tools bereit, um die Fahrzeugentwicklung zu beschleunigen
Cranfield, Großbritannien, und Sunnyvale, Kalifornien – 9. Dezember 2025 – Das Nissan Technical Centre Europe (NTCE) und ein in den USA ansässiger Innovator im Bereich Fahrzeugsoftware…
Fahrzeug AI us und -diagnose: Behebung von Entwicklungsproblemen noch vor Produktionsbeginn
In modernen Fahrzeugprogrammen sind die teuersten Probleme oft nicht die Fehler selbst, sondern die Zeit, die für deren Behebung benötigt wird…
Häufig gestellte Fragen
Fastlane Copilot bietet eine Plug-in-Lösung an, bestehend aus einer Hardware-Box, auf der „ Fastlane Collector “ und „ Fastlane Edge “ vorinstalliert sind. Diese Lösung kann innerhalb weniger Tage einsatzbereit sein und ermöglicht eine schnelle Unterstützung bei Fahrzeugtests, ohne dass diese Softwareprodukte in die E/E-Architektur des Fahrzeugs integriert werden müssen.
Bei herkömmlichen Testmethoden werden Brute-Force-Datenlogger in Testfahrzeugen eingesetzt, um Fehlerszenarien zu erfassen, die dann nach einer Testsitzung mühsam heruntergeladen werden. Leider liegen bei diesem Ansatz die Daten erst nach Abschluss des Tests vor, und es kann vorkommen, dass die relevante Fehlerquelle während der Testsitzung nicht erfasst wurde. Zudem ist der Lernzyklus lang und erfordert weitere Fahrversuche. Stattdessen können mithilfe des „ Fastlane Platform “ Testdaten in Echtzeit erfasst und an Testingenieure – selbst an entfernten Standorten – übertragen werden, und Tests sowie die Datenerfassung lassen sich sogar noch während einer Fahrsitzung schnell anpassen. Dieser Ansatz kann die Testkosten drastisch senken, die Effizienz der Testfahrzeuge steigern und Probleme innerhalb von Stunden oder Tagen beheben, deren Lösung mit herkömmlichen Methoden Wochen gedauert hätte.
Die „ Fastlane Platform “ ist in hohem Maße konfigurierbar und lässt sich auf die vom OEM bevorzugten IT-Plattformen und Cloud-Anbieter übertragen. Sensible OEM-Daten werden vom OEM verwaltet und bleiben dessen Eigentum. Der OEM kann entscheiden, welche IT-Systeme und Cloud-Lösungen zum Einsatz kommen, um den Schutz seiner sensiblen Testdaten zu gewährleisten.
Fastlane insight dient als Optimierungswerkzeug für Testingenieure bei Erstausrüstern (OEMs) und hilft ihnen dabei, Fehler zu finden, Muster über verschiedene Teilsysteme hinweg zu erkennen, die Grundursache einzugrenzen und Korrekturmaßnahmen schneller festzulegen. Die Analyse stützt sich auf vertrauenswürdige Datenquellen des OEMs, darunter komplexe technische Handbücher, Wartungsprotokolle und andere technische Details, sodass die Grundlage für die Schlussfolgerungen stets lückenlos dokumentiert ist. Da „ Fastlane Insight “ zudem Informationen aus verschiedenen Fachbereichen einbeziehen kann, ermöglicht es Test- und Validierungsingenieuren, vom Wissen aus einer Vielzahl von Teilsystemen zu profitieren und so ihr individuelles Fachwissen zu erweitern.