I test e la validazione pre-avvio della produzione (pre-SOP) rappresentano una delle fasi che richiedono il maggior impiego di risorse per un produttore OEM di veicoli commerciali al momento del lancio di una nuova piattaforma. Dai primi modelli di prova ai prototipi, i test pre-SOP richiedono mesi di coordinamento, ingenti investimenti di capitale e un impegno ingegneristico su scala globale. Data la portata di questi programmi, le inefficienze nei test comportano ritardi nel lancio, duplicazioni di lavoro e costi superflui.
Per superare questi limiti, gli OEM devono orientarsi verso un modello più digitale e basato sull’intelligenza, in cui la raccolta dei dati, l’analisi e la diagnostica siano continue, interconnesse e dinamicamente adattabili. Digitalizzando i flussi di lavoro di collaudo attraverso l’acquisizione intelligente dei dati e l’analisi diagnostica su tutti i sistemi del veicolo, gli ingegneri possono ridurre la dipendenza dai prototipi fisici, migliorare la riproducibilità dei problemi e accelerare l’acquisizione di informazioni. Questo cambiamento getta le basi per un approccio più scalabile ed efficiente alla validazione pre-SOP.
Per aiutare gli OEM a realizzare questa trasformazione, Sonatus integra le funzionalità di AI direttamente nei programmi dei veicoli degli OEM, consentendo test e validazioni pre-SOP più rapidi e intelligenti. La soluzione combina Fastlane™ Collector (precedentemente Sonatus Collector AI) per la raccolta intelligente dei dati basata su trigger, Fastlane™ Insight (precedentemente Sonatus AI Technician) per la diagnostica automatizzata e l’analisi delle cause alla radice, e una connessione sicura alla rete del veicolo e al cloud. Insieme, questi componenti consentono agli ingegneri OEM di acquisire segnali del veicolo ad alto valore nel loro contesto, applicare l’ AI per ottenere approfondimenti a livello di sistema e diagnosticare i problemi senza dover ricorrere a ripetute interazioni fisiche con i prototipi dei veicoli. Sonatus trasforma la validazione da un processo manuale e reattivo in un flusso di lavoro proattivo e basato sull’ AI, aiutando gli OEM ad accelerare la risoluzione dei problemi, ampliare la copertura dei test e introdurre l’intelligenza definita dal software sia nelle architetture dei veicoli esistenti che in quelle di prossima generazione.
La validazione pre-SOP tradizionale non è in grado di adattarsi all’era dell’SDV
La validazione pre-SOP è ancora fortemente limitata dall’accesso fisico ai veicoli, dall’estrazione frammentata dei dati e dai cicli iterativi di debug che si accumulano nel tempo. I registratori di dati tradizionali utilizzati negli attuali processi di test si basano su configurazioni statiche, limitando la capacità di regolare dinamicamente l’acquisizione dei segnali o di perfezionare la raccolta dei dati man mano che le condizioni di test evolvono. Gli ingegneri devono accedere fisicamente ai veicoli per recuperare i log, mentre le risorse di test vengono spesso prenotate, spedite e riprenotate tra team e regioni, creando ritardi e oneri logistici.
Quando si verificano dei problemi, può essere difficile riprodurli senza dati contestuali completi e l’analisi è spesso scollegata dall’evento originale, allungando i tempi di risoluzione. Queste inefficienze allungano i tempi di sviluppo dei programmi, costringono gli OEM a costruire flotte di prototipi più grandi e costose, aumentano il fabbisogno di manodopera ingegneristica e accrescono il rischio di difetti non individuati. Per stare al passo con l’odierna complessità dei veicoli, gli OEM hanno bisogno di un approccio fondamentalmente diverso che combini una raccolta precisa dei dati con modelli di intelligenza artificiale ( AI ) in grado di fornire informazioni diagnostiche trasversali a più domini.
Migliorare l'efficienza nei test sui veicoli grazie alla raccolta dinamica dei dati e AI
L'intelligenza artificiale non è più limitata alle piattaforme automobilistiche di nuova generazione. La validazione basata su AI può essere integrata nelle piattaforme automobilistiche attuali, consentendo agli OEM di evolvere i flussi di lavoro di collaudo senza dover attendere le architetture future. Sonatus rende possibile questa trasformazione combinando Fastlane Collector e Fastlane Insight per creare una soluzione di validazione intelligente integrata nell'attuale architettura del veicolo, riducendo così le difficoltà che gli OEM incontrano nell'intraprendere il loro percorso verso l'AI .
Fastlane Collector consente agli ingegneri di definire in modo intelligente e da remoto politiche basate sugli eventi che stabiliscono quali segnali registrare, in quali condizioni operative e con quale livello di risoluzione, eliminando la necessità di un accesso fisico costante al veicolo. Fastlane Insight Applica quindi un’analisi avanzata di tipo “ AI ” per interpretare il comportamento del veicolo, correlare i segnali e identificare i problemi più rapidamente rispetto ai metodi manuali. Poiché questa intelligenza è fornita tramite software e modelli “ AI ”, i team degli OEM possono introdurre continuamente nuove logiche diagnostiche, scenari di test e flussi di lavoro di validazione senza modificare l’hardware del veicolo. Ciò apporta intelligenza scalabile alle piattaforme esistenti, rendendo i programmi di validazione a prova di futuro e consentendo uno sviluppo più rapido e adattivo.
Inoltre, lo sviluppo dei veicoli commerciali coinvolge spesso più centri di ingegneria, fornitori e siti di prova, con veicoli che operano in diverse regioni, condizioni climatiche e cicli di esercizio. Sonatus consente agli OEM di passare dall’accesso manuale ai veicoli a funzionalità di test in remoto grazie alle nostre soluzioni indipendenti dal cloud. I team responsabili del gruppo motopropulsore, del telaio, della sicurezza e dell’integrazione del veicolo possono lavorare sulla base delle stesse informazioni operative reali, anziché fare affidamento su rapporti incompleti o in ritardo. I test e la validazione possono ora essere accelerati in tutti i programmi globali, migliorando il coordinamento con i fornitori e garantendo che i veicoli siano adatti alle diverse condizioni operative richieste dai clienti.
Ampliare i casi d’uso dei test grazie alla raccolta intelligente dei dati e all’analisi basata su AI
I veicoli commerciali operano in condizioni di carico estremo, con cicli di lavoro prolungati e nel rispetto di rigorosi requisiti in materia di emissioni e sicurezza, il che rende l’analisi delle cause alla radice più complessa e dispendiosa in termini di tempo. Una rapida risoluzione dei problemi in fase di pre-produzione può apportare vantaggi significativi, tra cui un miglioramento dei tempi di operatività dei veicoli, il raggiungimento degli obiettivi di durata e la possibilità di evitare costose riparazioni in fase di post-produzione.
Pertanto, la validazione basata sull’ AI e è particolarmente rivoluzionaria per i veicoli commerciali pesanti, dove la complessità, i requisiti di operatività e la variabilità operativa rendono i test tradizionali più lenti e costosi. Fastlane Collector Acquisisce e sincronizza in modo intelligente dati di alto valore attraverso i sistemi critici dei veicoli pesanti. Questi dati relativi al veicolo includono le prestazioni del gruppo motopropulsore sotto carico, il comportamento dei sistemi di post-trattamento e delle emissioni, i sistemi ADAS e di sicurezza, la diagnostica delle centraline (ECU) e le comunicazioni di rete. Acquisisce inoltre le condizioni reali del ciclo di lavoro, quali pendenza, carico utile e percorso. Questi dati dettagliati sono particolarmente importanti per gli autocarri di Classe 7 e Classe 8, che operano in ambienti diversi e devono soddisfare rigorosi requisiti di durata, sicurezza e normativi.
Fastlane Insight Analizza poi questi dati contestuali per aiutare gli ingegneri a comprendere come i sistemi si comportano in condizioni operative reali, a identificare problemi di prestazioni o affidabilità e a rilevare modelli che sarebbero quasi impossibili da individuare ricorrendo esclusivamente a metodi di collaudo manuali. AI Technician consente ai produttori OEM di veicoli commerciali di convalidare un maggior numero di scenari realistici in contesti di utilizzo a lungo raggio, per impieghi specifici e in condizioni estreme, senza dover ampliare le già costose flotte di prototipi. Il risultato è un rilevamento precoce dei problemi che potrebbero influire sui tempi di operatività, sulla durata o sulla conformità. Ciò porta inoltre a una validazione più approfondita in applicazioni commerciali esigenti e a una maggiore qualità dei veicoli. I produttori ottengono tutto questo riducendo al contempo l’impegno ingegneristico e i costi di validazione. In definitiva, i produttori possono garantire che gli autocarri siano pronti a operare in condizioni reali.
Implementare procedure operative standard (SOP) più rapide riducendo al contempo i costi del programma grazie all’automazione intelligente
Un esempio concreto di questa trasformazione è la collaborazione avviata daSonatusprima dell’entrata in vigore del SOP con Nissan Technical Centre Europe (NTCE).
Il cuore dell’implementazione era costituito da Fastlane™ Copilotuna centralina gateway dedicata ad alte prestazioni, dotata di connettività integrata e accesso ai dati di tutto il veicolo, che ha consentito una rapida integrazione nei prototipi di veicoli di NTCE. Fastlane Copilot ha permesso all’NTCE di implementare Fastlane Collector e Fastlane Insight nelle prime fasi del processo di sviluppo senza dover ricorrere alle architetture dei veicoli di serie.
Grazie Fastlane Copilot garantendo l’accesso continuo ai dati dei veicoli, NTCE è passata dal recupero manuale dei dati a un flusso di lavoro di convalida intelligente e connesso. I team di ingegneri sono stati in grado di raccogliere da remoto dati contestuali sui veicoli, diagnosticare i problemi utilizzando analisi basate sull’ AI, ridurre al minimo la necessità di interventi di debug in loco e migliorare la collaborazione tra i team di ingegneri delle diverse regioni. Di conseguenza, il tempo necessario per risolvere i problemi è sceso da due settimane a soli due giorni, mentre la copertura della convalida si è estesa a una gamma più ampia di scenari reali.
Questa collaborazione dimostra come la combinazione di una piattaforma dedicata all’intelligenza dei veicoli con la raccolta dati e la diagnostica basate sul AI e possa modernizzare radicalmente i test pre-SOP, aiutando i produttori OEM di veicoli commerciali ad accelerare la convalida del software, ridurre i costi di sviluppo e portare più rapidamente in produzione veicoli di qualità superiore.
Sonatus sta aprendo la strada alla validazione intelligente e garantendo un’implementazione più rapida delle procedure operative standard (SOP)
Sonatus AI e la tecnologia SDV trasforma il processo di collaudo pre-entrata in servizio dei veicoli commerciali tradizionali, costoso e dispendioso in termini di tempo, in un flusso di lavoro efficiente e basato sull’ AI. Abbinando Fastlane Collector per la raccolta intelligente dei dati a distanza e Fastlane Insight per la diagnostica automatizzata e l’analisi delle cause alla radice, la soluzione sposta la validazione dai flussi di lavoro limitati dall’accesso verso cicli di sviluppo costantemente connessi e guidati da approfondimenti. Una migliore collaborazione tra i team di ingegneri globali e l’utilizzo dei prototipi garantiscono, in definitiva, una più rapida preparazione al SOP per veicoli commerciali pesanti più affidabili.
