Entrez dans une nouvelle ère du développement des véhicules utilitaires
Les constructeurs de véhicules utilitaires ont toujours dû composer avec des réalités techniques différentes de celles de leurs homologues du secteur des véhicules particuliers. Une même plateforme peut servir à la fois aux livraisons régionales, au transport longue distance, à la construction, aux services municipaux ou au transport en commun, chacun de ces domaines présentant ses propres cycles d’utilisation, charges utiles, environnements d’exploitation et attentes des clients. Cette diversité est source de complexité tout au long du cycle de vie du véhicule.
Les équipes d'ingénierie doivent valider les véhicules en tenant compte d'une multitude de combinaisons de charges, de terrains, de conditions météorologiques, de configurations d'équipement et de conditions d'exploitation. Les équipes de production doivent mettre sur le marché des véhicules de plus en plus intelligents sans compromettre la qualité. Les équipes de service après-vente doivent effectuer rapidement des diagnostics sur des systèmes logiciels et électriques sophistiqués, tout en minimisant les coûts liés à la garantie et en aidant les clients gestionnaires de flottes à optimiser la disponibilité de leurs véhicules.
Les architectures de véhicules définis par logiciel (SDV) ont aidé les équipementiers du secteur commercial à relever bon nombre de ces défis. Les architectures E/E modernes, le calcul centralisé et les mises à jour logicielles à distance ont permis de concevoir des plateformes de véhicules plus flexibles, de standardiser les logiciels sur l'ensemble des gammes de véhicules et de continuer à améliorer les véhicules longtemps après leur sortie d'usine. À mesure que les véhicules utilitaires deviennent de plus en plus connectés et évoluent vers des véhicules définis par l AI, ils ouvrent également de nouvelles perspectives pour améliorer leur conception, leur construction et leur exploitation.
Les véhicules actuels génèrent d’énormes quantités de données d’exploitation, mais une grande partie de leur valeur reste enfermée dans des processus d’ingénierie cloisonnés. Les constructeurs qui parviendront à se forger un nouvel avantage concurrentiel ne se contenteront pas de collecter davantage de données sur les véhicules : ils transformeront ces données en informations exploitables qui amélioreront la conception, la validation, la production et l’entretien des véhicules.
Transformer les données opérationnelles en informations techniques exploitables
Chaque véhicule utilitaire génère un flux continu d'informations. Les réseaux embarqués, les capteurs, les calculateurs, les systèmes de diagnostic et les services connectés fournissent des données précieuses sur les performances des véhicules dans des conditions d'exploitation réelles. Le défi ne réside pas dans la collecte d'informations, mais dans la compréhension de leur signification et leur utilisation pour prendre de meilleures décisions techniques.
Imaginons qu'un véhicule rencontre un problème de freinage intermittent alors qu'il roule avec une charge importante sur une pente raide. Les processus traditionnels obligent les ingénieurs à collecter les journaux de bord, à reproduire l'événement, à mettre en corrélation les signaux provenant de plusieurs systèmes et à rechercher manuellement les causes possibles. Il faut parfois des jours, des semaines, voire des mois avant que le problème sous-jacent ne soit pleinement compris.
L'AI des véhicules transforme ce processus. En associant les données opérationnelles aux spécifications techniques, aux informations de diagnostic, à l'historique des entretiens et au savoir-faire institutionnel, l'AI permet aux équipes d'ingénierie d'identifier les causes profondes probables, de recommander des analyses complémentaires et de mettre au jour des tendances qui, sans cela, resteraient cachées.
Plus important encore, ces informations ne se limitent pas à une seule enquête. Elles peuvent améliorer la validation, servir de base aux logiciels de production, optimiser les diagnostics et renforcer les futurs programmes automobiles. L’ AI , appliquée aux véhicules, transforme les données opérationnelles en informations techniques continues.
Optimisez chaque étape du cycle de vie des véhicules grâce à Fastlane
Pour transformer l'AI s relatives aux véhicules en valeur opérationnelle, il ne suffit pas d'une simple application d'AI . Les équipementiers du secteur commercial ont besoin d'une plateforme de données automobiles qui intègre les données, le raisonnement d'AI et l'intelligence embarquée au sein d'un système en boucle fermée continue, capable de prendre en charge le développement, la production et le service après-vente.
Le Sonatus® Fastlane™ Platform, une plateforme d'AI s sur les véhicules, a été conçue précisément dans ce but.
Fastlane regroupe quatre produits intégrés qui fonctionnent de manière indépendante, mais dont la puissance est décuplée lorsqu’ils sont associés, afin d’aider les constructeurs de véhicules utilitaires à mettre en œuvre l’ AI des véhicules tout au long de leur cycle de vie.
Fastlane™ Collector capture de manière dynamique les signaux, les diagnostics, les journaux et le contexte d'exploitation précis du véhicule nécessaires à la compréhension d'événements complexes, tout en limitant au minimum la collecte de données superflues sur le véhicule.
Fastlane™ Insight utilise un raisonnement basé sur l'AI ation par agent pour combiner les données télémétriques, les spécifications techniques, l'historique des interventions, les diagnostics et les connaissances institutionnelles afin de générer des informations techniques et de service exploitables.
Fastlane™ Edge déploie des modèles d'AI , des capteurs virtuels, des diagnostics prédictifs et des logiciels intelligents directement dans les véhicules de série, permettant ainsi une prise de décision en temps réel là où les données du véhicule sont générées.
Fastlane™ Copilot offre une solution matérielle et logicielle clé en main qui permet aux équipementiers et aux fournisseurs de commencer à valider les workflows de l'AI des véhicules en quelques jours, même à un stade avancé du programme de développement d'un véhicule et sans nécessiter d'intégration approfondie du véhicule.
Ensemble, ces fonctionnalités permettent aux équipementiers du secteur automobile d'accélérer le développement, d'améliorer en permanence les véhicules de série et de transformer le service après-vente grâce à une approche unifiée avec Vehicle AI.
Rationaliser les tests et la validation
La validation a toujours été l'une des phases les plus gourmandes en ressources du développement des véhicules utilitaires. Contrairement aux véhicules particuliers, les plateformes utilitaires doivent offrir des performances fiables dans des environnements d'exploitation, des charges utiles, des conditions climatiques et des applications client variés. Les prototypes sont coûteux et leur disponibilité est limitée, ce qui rend chaque heure d'essai de plus en plus précieuse. Fastlane aide les équipes d'ingénierie à tirer le meilleur parti de chaque véhicule de validation.
Fastlane Collector permet de saisir le contexte opérationnel entourant les événements critiques, au lieu de submerger les équipes d'ingénieurs sous un flux continu de données brutes. Fastlane Insight Elle analyse ensuite ces informations en parallèle de la documentation technique, des diagnostics et des enquêtes historiques afin d’accélérer l’analyse des causes profondes et de recommander une collecte de données supplémentaires si nécessaire.
Il en résulte un processus de validation plus efficace qui aide les équipes d'ingénierie à identifier les problèmes plus tôt, à les résoudre plus rapidement et à mettre les programmes en production avec davantage d'assurance.
Déployer des véhicules de série plus intelligents
Les véhicules utilitaires évoluent dans des environnements exigeants où les variations de charge, les conditions de conduite, l'usure des composants et l'utilisation qui en est faite par les clients influencent en permanence leurs performances. Grâce à l'intelligence embarquée, ces véhicules sont capables de surveiller leur état, de détecter les anomalies et de s'améliorer en continu tout au long de leur durée de vie opérationnelle.
Fastlane Edge fournit l'environnement d'exécution permettant de déployer des modèles d'AI , des capteurs virtuels, des diagnostics prédictifs et une automatisation intelligente directement dans les véhicules de série.
L'exécution de l'intelligence à la périphérie permet une prise de décision en temps réel tout en réduisant la dépendance vis-à-vis de la connectivité au cloud. Parallèlement, l'apprentissage à l'échelle de la flotte permet aux constructeurs d'affiner en permanence les modèles d'AI e et les capacités logicielles, créant ainsi une boucle de rétroaction qui améliore à la fois les véhicules déjà en circulation et les futurs programmes automobiles.
Il en résulte une plateforme automobile dont les capacités ne cessent de s'améliorer au fil du temps, au lieu de rester figées une fois la production achevée.
Faire du service après-vente un atout stratégique
Les constructeurs de véhicules utilitaires se livrent une concurrence de plus en plus vive sur la qualité des services qu'ils proposent après la livraison d'un véhicule.
Les coûts liés à la garantie ne cessent d'augmenter à mesure que la complexité des logiciels s'accroît. Le diagnostic des interactions entre les systèmes électriques, les logiciels embarqués et les composants mécaniques nécessite bien plus que les procédures de diagnostic traditionnelles. Les clients gestionnaires de flottes attendent une résolution rapide des problèmes, afin de réduire au minimum les temps d'immobilisation des véhicules et d'assurer la continuité de leurs activités.
Fastlane Insight il met en corrélation les données de télémétrie, les diagnostics, la documentation technique et l'historique des interventions afin d'identifier les causes profondes probables et de recommander des mesures correctives. Fastlane Collector peut extraire des données opérationnelles ciblées à partir de véhicules déjà en service, ce qui permet d’effectuer des diagnostics à distance sans avoir à mener de vastes campagnes de collecte de données.
Ces fonctionnalités aident les équipementiers à améliorer la précision des diagnostics, à réduire les coûts liés aux garanties, à renforcer les boucles de rétroaction techniques et à mettre en place des programmes de maintenance préventive qui, à terme, aident les clients gestionnaires de flottes à optimiser la disponibilité de leurs véhicules.
Construire la prochaine génération de véhicules utilitaires intelligents
Au cours de la dernière décennie, le secteur des véhicules utilitaires s'est attaché à développer des plateformes définies par logiciel, capables de prendre en charge des véhicules de plus en plus connectés et configurables. La prochaine étape de l'innovation consistera à rendre ces plateformes intelligentes.
L'AI e des véhicules permet aux constructeurs de transformer les données opérationnelles en connaissances techniques, d'intégrer directement des fonctionnalités intelligentes dans les véhicules et d'améliorer en permanence leurs produits tout au long de leur cycle de vie. Plutôt que de considérer le développement, la production et le service après-vente comme des fonctions distinctes, les équipementiers du secteur commercial peuvent mettre en place un cycle d'apprentissage continu qui renforce chaque nouveau programme de véhicules tout en offrant une valeur ajoutée accrue aux clients de flottes qu'ils accompagnent.
La Sonatus Fastlane Platform réunit la collecte intelligente de données, le raisonnement basé sur l'AI, le déploiement en périphérie ( AI ) et une mise en œuvre rapide au sein d'une plateforme unifiée spécialement conçue pour les véhicules utilitaires.
À mesure que la complexité des véhicules utilitaires ne cesse de croître, les constructeurs qui seront à la pointe de la prochaine génération ne se contenteront pas de fabriquer des véhicules connectés. Ils construiront des véhicules capables de générer en permanence des informations utiles, de s'améliorer au fil de l'expérience et d'aider chaque maillon de l'entreprise à prendre des décisions plus éclairées.
