Accélérer les essais préalables à la mise en service (SOP) et la validation de l'
ité des véhicules utilitaires
grâce à des diagnostics AI-Driven
De l'évaluation des premiers prototypes à la validation finale, les essais préalables au lancement de la production (Pre-SOP) nécessitent une coordination entre les équipes, les régions, les véhicules et les systèmes. Lorsque les processus de test manquent d'efficacité, les programmes engrangent des coûts superflus, les ingénieurs perdent du temps et la mise en service peut être retardée.
Sonatus AI et les technologies définies par logiciel contribuent à moderniser ce processus en intégrant la collecte intelligente de données et les diagnostics basés sur l'AI dans les flux de travail de validation des équipementiers. La solution combine Sonatus Collector AI pour la capture de données déclenchée par des événements et Sonatus AI Technician pour les diagnostics basés sur l’ AI et l’analyse des causes profondes, qui relie de manière sécurisée le réseau du véhicule au cloud. Ensemble, ces composants permettent aux équipes d’ingénierie de collecter automatiquement les données pertinentes du véhicule, d’interpréter plus rapidement le comportement complexe des systèmes et d’analyser les problèmes sans avoir à accéder physiquement au véhicule à plusieurs reprises.
La validation traditionnelle préalable à la mise en service entraîne des retards et des coûts supplémentaires
Les tests préalables à la mise en production (SOP) dépendent souvent de l'accès physique aux prototypes de véhicules, de la récupération manuelle des journaux et de cycles répétés de dépannage. Les ingénieurs peuvent être amenés à se déplacer jusqu'au véhicule pour collecter des données, tandis que les équipements de test sont planifiés, expédiés et réaffectés entre les équipes et les sites. Lorsqu'un problème survient, il peut être difficile de le reproduire sans disposer des données contextuelles appropriées issues de l'événement d'origine.
Ces contraintes ralentissent l'analyse et allongent les délais de dépannage. Elles entraînent également un besoin accru en main-d'œuvre technique, des coûts logistiques supplémentaires et augmentent le risque que des problèmes importants restent sans solution plus longtemps qu'ils ne le devraient. À mesure que les programmes automobiles gagnent en complexité, les équipementiers ont besoin de processus de validation plus intelligents, connectés et évolutifs.
Intégrer l'intelligence basée sur l'AI e aux architectures automobiles existantes
AILa validation « -enabled » ne nécessite pas d’attendre la mise en place d’une future plateforme automobile. Les équipementiers peuvent intégrer des capacités de test intelligentes dans les architectures automobiles actuelles en combinant Sonatus Collector AI et Sonatus AI Technician.
Sonatus Collecteur AI permet aux ingénieurs de définir quelles données doivent être collectées, à quel moment elles doivent l'être et dans quelles conditions. Sonatus AI Technicien analyse ensuite ces données pour interpréter les comportements, établir des corrélations entre les signaux et mettre en évidence les problèmes potentiels plus rapidement qu’un examen manuel seul. Comme ces informations sont fournies par le biais de logiciels et de modèles d’ AI , les équipes des équipementiers peuvent étendre la logique de diagnostic, les workflows de validation et les scénarios de test sans modifier le matériel du véhicule.
Cela offre aux équipementiers un moyen concret de commencer à intégrer des fonctionnalités basées sur l'AI e dans leurs programmes existants, tout en créant une base plus adaptable pour les développements futurs. « Sonatus » permet aux équipementiers de :
- Tester les véhicules à distance, et non sur place : permettez aux ingénieurs d'accéder à distance aux signaux, aux journaux, aux communications réseau et aux données de diagnostic des véhicules, ce qui réduit les retards liés au transport, à la planification et à la collecte manuelle des données.
- Tirez le meilleur parti de chaque prototype : la connectivité permanente, la collecte intelligente de données et l'analyse basée sur l'AI ie aident les équipementiers à optimiser l'utilisation de leurs prototypes, à mener davantage d'essais simultanés et à limiter l'augmentation inutile de leur parc.
- Valider davantage de scénarios d'utilisation réels des véhicules utilitaires – Collecter et analyser les données contextuelles des véhicules issues de l'ensemble des systèmes critiques et dans toutes les conditions d'exploitation, afin d'étendre la couverture de validation aux cas d'utilisation en long cours, à usage spécifique et en conditions extrêmes.
- Résolvez les problèmes plus rapidement grâce aux outils de diagnostic d’ AI : associez la collecte de données déclenchée par des événements à une analyse optimisée par l’ AI, qui aide les ingénieurs à identifier plus rapidement les défaillances et leurs causes probables, sans avoir à répéter les tests ni à examiner manuellement les journaux.
- Assurer la cohérence entre les équipes d'ingénierie à l'échelle mondiale – Permet aux équipes dispersées d'accéder conjointement à une plateforme de diagnostic centralisée contenant des données sur les véhicules et des analyses générées par l'AI, ce qui améliore la coordination entre les régions, les fonctions et les fournisseurs.
Comment une équipe de validation internationale utilise « AI » pour moderniser la validation préalable aux procédures opérationnelles standard (SOP)
Un exemple concret de cette approche est la collaboration « Pre-SOP » entre Sonatuset Nissan Technical Centre Europe (NTCE). Le NTCE a utilisé Sonatus Collector AI et AI Technician pour intégrer l’intelligence basée sur l’ AI et le diagnostic à distance dans son programme d’essais de prototypes. Cela a permis aux ingénieurs de collecter automatiquement des données de grande valeur sur les véhicules et d’analyser les problèmes sans avoir à accéder physiquement et de manière répétée aux véhicules d’essai.
Nissan a accéléré le dépannage, renforcé la collaboration entre ses équipes d'ingénierie à l'échelle mondiale et étendu la couverture de validation à un éventail plus large de scénarios réels. En réduisant la collecte manuelle de données et en optimisant l'utilisation des prototypes, le NTCE a rationalisé les processus de travail préalables à la mise en service opérationnelle (SOP), raccourci les cycles de validation et amélioré l'efficacité globale.
Cet exemple montre comment les outils de diagnostic basés sur la technologie « AI » peuvent contribuer à moderniser les essais préalables à la mise en service (Pre-SOP) en réduisant la charge de travail manuel, en améliorant la résolution des problèmes et en aidant les équipementiers à faire passer les véhicules en production avec une plus grande efficacité.
Vers des procédures opérationnelles standard (SOP) plus rapides et une validation plus intelligente
Tout comme pour NTCE, « Sonatus » peut contribuer à transformer les essais pré-SOP traditionnels des véhicules utilitaires, qui constituent actuellement un processus manuel et dépendant de l’accès, en un flux de travail plus connecté et plus intelligent. En tirant parti de Sonatus Collector AI pour la collecte de données à distance et Sonatus AI Technician pour les diagnostics automatisés et l’analyse des causes profondes, Sonatus contribue à réduire la dépendance à l’égard de l’accès physique au véhicule tout en améliorant la rapidité et la qualité de la validation.
Cette approche aide les équipes d'ingénierie à résoudre plus rapidement les problèmes, à collaborer plus efficacement entre les différentes régions, à optimiser l'utilisation des prototypes et à réduire le coût global du programme. Pour les équipementiers de véhicules utilitaires, elle offre un parcours plus efficace vers la mise en production et permet de livrer des véhicules plus fiables, adaptés à des conditions d'exploitation réelles exigeantes.
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