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Étude de cas

« AI » de Qnovo : une sécurité accrue pour les batteries sur Sonatus AI Directeur

Le partenariat entre Qnovo et Sonatus révolutionne le déploiement des solutions de sécurité des batteries dans les véhicules électriques en réduisant considérablement le temps d’intégration, qui passe de plusieurs mois à quelques jours. La solution combinée s’appuie sur le logiciel de diagnostic de Qnovo, basé sur l’ AI, intégré à l’outil « AI Director » d’ Sonatus, afin d’offrir un déploiement flexible, évolutif et rapide sur diverses plateformes des équipementiers. Elle propose une prédiction très précise des défaillances des batteries, des mises à jour à distance et une analyse contextuelle des données, ce qui se traduit par une sécurité renforcée, une réduction des coûts et une mise sur le marché accélérée. Qnovo fait la preuve de performances éprouvées, sans aucun incident de sécurité sur des millions de kilomètres, ce qui favorise son adoption généralisée dans le secteur.

Cette collaboration favorise l'adoption, par l'industrie automobile, de solutions de gestion des batteries plus intelligentes, plus sûres et plus efficaces.

 

 

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Foire aux questions

Traditionnellement, l’intégration de diagnostics avancés pour les batteries est un processus lent et complexe qui nécessite entre 6 et 12 mois de développement sur mesure pour chaque plateforme automobile. La solution proposée par Qnovo et Sonatus réduit considérablement ce délai, le ramenant de plusieurs mois à quelques jours. Elle y parvient en offrant :
- Des interfaces standardisées : elles éliminent le besoin d’un codage sur mesure pour chaque nouveau modèle de véhicule.
- Des API prêtes à l'emploi : permettant une intégration immédiate avec les signaux du véhicule sans nécessiter de développement intensif d’interfaces propriétaires.
- Une architecture flexible : permettant au logiciel de fonctionner sur n’importe quel domaine du véhicule ou dans le cloud, plutôt que d’être strictement limité au système de gestion de batterie (BMS).

Le logiciel HSD de Qnovo va au-delà de la simple surveillance en s'appuyant sur une modélisation électrochimique avancée et l'AI e pour prédire les défaillances avec une précision de 98,7 %, souvent plusieurs semaines avant qu'une panne ne se produise. Contrairement aux systèmes traditionnels, il :
- Surveille 12 indicateurs d'état distincts : détecte des problèmes spécifiques tels que le dépôt de lithium, les risques thermiques et les défauts de fabrication.
- Utilise l’intelligence contextuelle : grâce à son intégration à Sonatus AI Director, il exploite des données riches — telles que les habitudes de conduite, les conditions climatiques et le comportement du conducteur — afin de personnaliser la gestion de la batterie pour chaque conducteur et chaque environnement spécifiques.
- Réduit les faux positifs : identifie avec précision les véhicules présentant des problèmes, ce qui limite le recours à des rappels généralisés et coûteux.

Oui. La solution est conçue pour être indépendante du matériel et hautement évolutive.
- Compatibilité des batteries : elle est compatible avec les batteries de tous les principaux fabricants, notamment CATL, LG Energy Solutions, Samsung SDI et SK On.
- Flexibilité de la plateforme : le logiciel a été testé sur le terrain sur diverses architectures de véhicules et s'adapte aux futures conceptions de véhicules « définis par logiciel » sans nécessiter de refonte matérielle.

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