Beschleunigung der Tests vor der Typgenehmigung und der Validierung des „
“ für Nutzfahrzeuge
mit AI-Gesteuerter Diagnosefunktionen
Von der Bewertung früher Prototypen bis hin zur abschließenden Validierung erfordern Tests vor Produktionsbeginn (Pre-SOP) eine Abstimmung zwischen Teams, Regionen, Fahrzeugen und Systemen. Sind die Testabläufe ineffizient, entstehen den Programmen unnötige Kosten, verlieren Ingenieure Zeit und kann sich die Marktreife verzögern.
Sonatus AI und softwaredefinierte Technologien tragen zur Modernisierung dieses Prozesses bei, indem sie intelligente Datenerfassung und auf dem „ AI “ basierende Diagnose in die Validierungsabläufe der Erstausrüster integrieren. Die Lösung kombiniert Sonatus Collector AI für die triggerbasierte Datenerfassung und Sonatus AI Technician für „ AI “-gestützte Diagnosen und Ursachenanalysen, das das Fahrzeugnetzwerk sicher mit der Cloud verbindet. Zusammen ermöglichen diese Komponenten den Entwicklungsteams, relevante Fahrzeugdaten automatisch zu erfassen, komplexes Systemverhalten schneller zu interpretieren und Probleme zu untersuchen, ohne wiederholt physischen Zugriff auf das Fahrzeug benötigen zu müssen.
Die herkömmliche Validierung vor Beginn des SOP verursacht Verzögerungen und zusätzliche Kosten
Tests vor der SOP hängen häufig vom physischen Zugang zu Prototypenfahrzeugen, dem manuellen Abruf von Protokollen und wiederholten Fehlerbehebungszyklen ab. Ingenieure müssen unter Umständen zu einem Fahrzeug reisen, um Daten zu erfassen, während Testressourcen geplant, versandt und zwischen Teams und Standorten neu zugewiesen werden. Tritt ein Problem auf, kann es schwierig sein, dieses zu reproduzieren, wenn die richtigen Kontextdaten des ursprünglichen Vorfalls fehlen.
Diese Einschränkungen verlangsamen die Analyse und verlängern die Zeit bis zur Fehlerbehebung. Zudem erhöhen sie den Bedarf an Ingenieursarbeit, verursachen zusätzlichen logistischen Aufwand und steigern das Risiko, dass wichtige Probleme länger ungelöst bleiben, als sie sollten. Da Fahrzeugprogramme immer komplexer werden, benötigen Erstausrüster Validierungsabläufe, die intelligenter, vernetzter und skalierbarer sind.
AI-gesteuerte Intelligenz in bestehende Fahrzeugarchitekturen integrieren
AI-Die Validierung mit dieser Funktion muss nicht auf eine zukünftige Fahrzeugplattform warten. Fahrzeughersteller können intelligente Testfunktionen in aktuelle Fahrzeugarchitekturen integrieren, indem sie Sonatus Collector AI und Sonatus AI Technician.
Sonatus Collector AI ermöglicht es Ingenieuren, festzulegen, welche Daten erfasst werden sollen, wann dies geschehen soll und unter welchen Bedingungen. Sonatus AI Techniker analysiert diese Daten anschließend, um das Verhalten zu interpretieren, Signale miteinander in Zusammenhang zu bringen und mögliche Probleme schneller aufzudecken, als dies durch eine manuelle Überprüfung allein möglich wäre. Da diese Informationen über Software und „ AI “-Modelle bereitgestellt werden, können OEM-Teams die Diagnoselogik, Validierungsabläufe und Testszenarien erweitern, ohne die Fahrzeughardware ändern zu müssen.
Dies bietet OEMs eine praktische Möglichkeit, „ AI “-basierte Funktionen schrittweise in bestehende Programme zu integrieren und gleichzeitig eine anpassungsfähigere Grundlage für die zukünftige Entwicklung zu schaffen. „ Sonatus “ eröffnet OEMs folgende Möglichkeiten:
- Fahrzeuge aus der Ferne testen, nicht vor Ort – Ermöglichen Sie Ingenieuren den Fernzugriff auf Fahrzeugsignale, Protokolle, Netzwerkkommunikation und Diagnosedaten, um Verzögerungen im Zusammenhang mit Versand, Terminplanung und manueller Datenerfassung zu reduzieren.
- Holen Sie mehr aus jedem Prototyp heraus – Kontinuierliche Konnektivität, intelligente Datenerfassung und Analysen auf Basis von „ AI “ helfen OEMs dabei, die Auslastung ihrer Prototypen zu steigern, mehr gleichzeitige Tests zu ermöglichen und unnötige Flottenerweiterungen zu vermeiden.
- Validieren Sie mehr praxisnahe Szenarien für Nutzfahrzeuge – Erfassen und analysieren Sie kontextbezogene Fahrzeugdaten über kritische Systeme und Betriebsbedingungen hinweg und erweitern Sie so den Validierungsumfang auf Anwendungsfälle im Fernverkehr, im Spezialverkehr und unter extremen Einsatzbedingungen.
- Lösen Sie Probleme schneller mit der Diagnose von „ AI “ – Kombinieren Sie ereignisgesteuerte Datenerfassung mit Analysen auf Basis von „ AI “, die Ingenieuren helfen, Fehler und mögliche Ursachen schneller zu identifizieren, ohne wiederholte Testläufe oder die manuelle Überprüfung von Protokollen.
- Sicherstellung der Abstimmung zwischen globalen Entwicklungsteams – Bietet verteilten Teams gemeinsamen Zugriff auf eine zentralisierte Diagnoseplattform mit Fahrzeugdaten und von „ AI “ generierten Erkenntnissen, die die Koordination zwischen Regionen, Funktionsbereichen und Zulieferern verbessern.
Wie ein globales Validierungsteam „ AI “ nutzt, um die Validierung vor der Einführung von Standardarbeitsanweisungen (SOPs) zu modernisieren
Ein Beispiel aus der Praxis für diesen Ansatz ist die Zusammenarbeit von „ Sonatus“ im Rahmen des Pre-SOP-Programms mit Nissan Technical Centre Europe (NTCE). Das NTCE setzte Sonatus Collector AI sowie AI Technician , um „ AI “-gesteuerte Analysefunktionen und Ferndiagnose in sein Prototypen-Testprogramm zu integrieren. Dadurch konnten die Ingenieure automatisch wertvolle Fahrzeugdaten erfassen und Probleme untersuchen, ohne wiederholt physischen Zugriff auf die Testfahrzeuge haben zu müssen.
Nissan hat die Geschwindigkeit bei der Fehlerbehebung gesteigert, die Zusammenarbeit zwischen den globalen Entwicklungsteams gestärkt und den Validierungsumfang auf ein breiteres Spektrum realer Szenarien ausgeweitet. Durch die Reduzierung der manuellen Datenerfassung und die Verbesserung der Prototypennutzung hat das NTCE die Arbeitsabläufe vor der Serienreife (Pre-SOP) optimiert, die Validierungszyklen verkürzt und die Gesamteffizienz gesteigert.
Dieses Beispiel zeigt, wie die auf „ AI “ basierende Diagnose dazu beitragen kann, die Tests vor der Serienfertigung (Pre-SOP) zu modernisieren, indem sie den manuellen Aufwand reduziert, die Fehlerbehebung verbessert und OEMs dabei unterstützt, Fahrzeuge effizienter in die Serienfertigung zu überführen.
Auf dem Weg zu schnelleren Standardarbeitsanweisungen und einer intelligenteren Validierung
Wie bei NTCEkann „ Sonatus “ dazu beitragen, die traditionellen Tests an Nutzfahrzeugen vor der Inbetriebnahme (Pre-SOP) von einem manuellen, zugangsabhängigen Prozess in einen stärker vernetzten und intelligenteren Arbeitsablauf zu verwandeln. Durch den Einsatz von Sonatus Collector AI zur Fernerfassung von Daten und Sonatus AI „Technician“ für automatisierte Diagnosen und Ursachenanalysen trägt Sonatus dazu bei, die Abhängigkeit vom physischen Zugang zum Fahrzeug zu verringern und gleichzeitig die Geschwindigkeit und Qualität der Validierung zu verbessern.
Dieser Ansatz hilft den Entwicklungsteams, Fehler schneller zu beheben, regionenübergreifend effektiver zusammenzuarbeiten, die Auslastung der Prototypen zu steigern und die Gesamtkosten des Programms zu senken. Für Nutzfahrzeug-Erstausrüster bietet er einen effizienteren Weg zur Serienreife und unterstützt die Auslieferung zuverlässigerer Fahrzeuge für den anspruchsvollen Einsatz unter realen Betriebsbedingungen.
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