Ma che diavolo è un sensore virtuale (e perché ne avresti bisogno)?

0:00 Introduzione ad AutoTech Detroit

Oggi, nel programma “ The Garage ”, stiamo registrando in diretta dall’area espositiva di AutoTech Detroit. Il nostro ospite di oggi è Christoph Lloydfed, product manager di COMPREDICT.

COMPREDICT sta aprendo la strada ai sensori virtuali. In questa puntata scoprirete cos’è un sensore virtuale e in che modo offre vantaggi a monte e a valle sia per gli OEM che per i consumatori. Si tratta quasi dell’applicazione perfetta dei veicoli definiti dal software. Sentiamo cosa ha da dirci COMPREDICT sui sensori virtuali.

Andiamo.

0:38 Presentazione dell'ospite: Christoph Loytved

Benvenuti su The Garage. Sono John Heinlein, direttore marketing di Sonatus. Stiamo trasmettendo in diretta dall’AutoTech Detroit, quindi potreste sentire qualche rumore di sottofondo. Il mio ospite di oggi è Christoph Loytved, product manager di COMPREDICT.

Christophe, benvenuto su The Garage. Ciao, John. Grazie. Ci piace sempre iniziare facendo conoscenza con i nostri ospiti.

Raccontaci qualcosa di te e del tuo percorso.

0:55 Il percorso e l'esperienza di Christoph

Certo. Allora, ho studiato alla TU Darmstadt. Lì ho conseguito il master e ho trascorso anche un breve periodo alla UBC per motivi di studio. Poi sono entrato a far parte di COMPREDICT come ingegnere di ricerca e sviluppo. Nei primi anni mi sono occupato dello sviluppo di sensori virtuali. Credo siano stati circa cinque anni. Di recente sono passato alla gestione dei prodotti e ora sono responsabile dei sensori virtuali relativi all’usura degli pneumatici e dei freni.

Fantastico. E in quale zona della Germania avete sede?

È a Francoforte. A Darmstadt, per la precisione.

Fantastico. Allora, chiediamo sempre ai nostri ospiti di raccontarci un aneddoto divertente su di loro. Raccontaci: qual è un aneddoto divertente su di te?

Va bene. Allora, per quanto mi riguarda, adoro ballare, in realtà. In particolare la salsa e, ultimamente, un po’ di West Coast Swing.

In realtà, è una cosa che mi piace fare ovunque vada. Infatti, anche qui a Detroit sono andata a ballare nel fine settimana. È stato davvero bello. È un po’ come parlare una lingua diversa. Non so se lo sai.

È vero. Cioè, lo è, ed è anche universale. Giusto? Non è necessario parlare la stessa lingua, ma si può comunque ballare.

È vero. Anzi, è proprio questo il bello. Posso andare dove mi pare. Sono stato anche alle Hawaii.

Non sapevo che stessero ballando lì. Sì. È fantastico, te lo assicuro.

Quindi cerco sempre di raccontare un aneddoto divertente ai nostri ospiti. Credo che il mio aneddoto sia questo: anni fa, io e mia moglie ci siamo sposati. E molte, molte coppie, sapete, imparano una coreografia. Così abbiamo seguito delle lezioni. Abbiamo imparato una coreografia e abbiamo ballato al nostro matrimonio. Ecco, questo è il mio aneddoto.

Fantastico. È davvero fantastico.

2:25 Panoramica su COMPREDICT

Allora, parlaci di COMPREDICT e del tuo ruolo.

Certo. Allora, COMPREDICT è stata fondata più o meno nel 2016. Scusa.

Era un corso derivato dalla TU Darmstadt, quindi di meccatronica.

All’epoca, ci concentravamo principalmente sulla valutazione dei danni alle scatole del cambio.

Al giorno d'oggi ci concentriamo molto sui sensori virtuali. In sostanza, si tratta di sfruttare al massimo i dati già presenti nell'auto, assicurandoci di disporre di dati di migliore qualità, sostituendo i sensori hardware o integrando ulteriori informazioni provenienti dai sensori. Sì.

E rendere i sensori virtuali un punto di riferimento e

3:07 Che cos’è un sensore virtuale?

Allora, per aiutarci a capire cosa diavolo sia un sensore virtuale, dovresti iniziare spiegandolo ai nostri ascoltatori?

È vero. Per alcune persone è un concetto strano. Sì. Sì. Spiegamelo.

Ce lo sentiamo dire continuamente. Ce lo sentiamo dire continuamente, John. Insomma, in pratica funziona così: si tratta di un software che gira nell'auto.

Rileva tutti i sensori presenti al suo interno. Quindi ci sono un sacco di dati, come la velocità delle ruote, le accelerazioni e così via.

Quindi segnali reali, segnali generati dall'hardware.

Esatto. In macchina. Sì. E li combina in modo intelligente per sostituire l’hardware o per aggiungervi ulteriori funzionalità. Quindi, in pratica, è un mix di modelli fisici e apprendimento automatico, il che rende i dati che hai già a disposizione più preziosi del cloud.

Quindi ricavare diversi punti dati dai dati già in vostro possesso in modi sempre nuovi.

Sì. Si potrebbe dire così.

Davvero, davvero interessante.

Davvero interessante.

3:58 Applicazioni dei sensori virtuali

E allora, quali sono alcune delle applicazioni? Puoi darci qualche esempio per renderlo più facile da capire?

Certo. Certo. Ti faccio due esempi al riguardo. Va bene? Il primo riguarda, ad esempio, la regolazione dell'altezza dei fari.

E per quanto riguarda la regolazione dell’assetto dei fari, ci sono, diciamo, da due a quattro sensori che misurano l’altezza da terra. E con questo tipo di sensori è possibile calcolare l’inclinazione e quindi regolare il fascio luminoso. Grazie alla nostra tecnologia dei sensori virtuali, possiamo eliminare quei sensori fisici che misurano l’altezza da terra e passare a una soluzione completamente virtuale o parzialmente virtuale, a seconda delle preferenze dei nostri clienti, consentendo così all’azienda di risparmiare sui costi. Ok.

Qual è un altro esempio? Un altro esempio potrebbe essere l’usura degli pneumatici, per esempio. In questo caso non si tratta di sostituire componenti hardware, ma di fornire effettivamente informazioni aggiuntive sull’auto. Per quanto riguarda l’usura degli pneumatici, per quanto ne so, non esiste un vero e proprio sistema di misurazione hardware, almeno non nelle auto di serie di fascia alta.

Sì. E, in sostanza, quello che stiamo facendo è fornire queste informazioni all’auto, offrendo così ai nostri clienti la possibilità di sapere quando è necessario sostituire gli pneumatici.

5:00 I vantaggi dei sensori virtuali per gli OEM

È fantastico. E quindi, pensando ai vantaggi per gli OEM, ne hai accennato un po', cioè il risparmio sui costi. Ma quali sono alcune delle motivazioni che spingono a passare dai sensori fisici a quelli virtuali?

Sì. Avevamo parlato della sostituzione dell’hardware, che credo sia la soluzione più ovvia per risparmiare sui costi. Ma poi, insomma, si tratta anche di integrare ulteriori informazioni nell’auto, ad esempio tornando all’algoritmo di monitoraggio dell’usura degli pneumatici.

Capire quando uno pneumatico sarà usurato aiuta davvero a rivolgersi in modo molto mirato ai clienti affinché tornino nelle officine autorizzate dal costruttore. Giusto? In questo modo è possibile aumentare notevolmente il fatturato derivante dalla vendita dei ricambi. Stimiamo circa 180 euro nell’arco della vita utile di un’auto. Si tratta quindi di una somma davvero consistente.

Interessante. Quindi, da un lato, risparmi sui costi iniziali grazie al sensore che non bisogna installare sul veicolo e, dall'altro, risparmi a valle derivanti, direi, da attività a valore aggiunto che si possono svolgere. Mhmm.

Questo potrebbe andare a vantaggio, e probabilmente va a vantaggio anche del consumatore dal punto di vista della sicurezza. Certamente. Va a vantaggio dei produttori OEM, potenzialmente con modelli di reddito ricorrenti.

6:01 Utilizzo dei dati nei veicoli definiti dal software

È interessante. Riflettendo sui veicoli definiti dal software – argomento di cui parliamo spesso dal punto di vista di diversi aspetti nel podcast – mi rendo conto che oggi dai veicoli vengono raccolti tantissimi segnali e dati aggiuntivi.

Ma le aziende e gli OEM non sempre sanno come trarne vantaggio. E così, in alcuni casi, quei dati semplicemente non vengono utilizzati oppure, magari, vengono raccolti ma finiscono in un’enorme pila che non viene mai… Quindi penso che quello che state facendo sembri sbloccare l’opportunità di estrarre quei dati in modi nuovi. Sì. Per creare nuovo valore. E immagino che il bello dei sensori virtuali sia che si possono aggiungere anche dopo la produzione.

Sì. Con questi è possibile tutto. Giusto? Abbiamo davvero una moltitudine di possibilità a disposizione. Quindi, in fase di produzione, potresti risparmiare sull’hardware, ma in seguito, anche se l’hardware si rompe, cioè in post-produzione, potresti chiederti: lo sostituiamo con l’hardware o lo inseriamo nel sensore virtuale sviluppato da COMPREDICT? Quindi anche in questo caso ci sono diverse opzioni. Non deve necessariamente limitarsi alla sola produzione.

Dipende davvero.

7:07 Diffusione sul mercato e investimenti

Allora, parlami della diffusione del tuo prodotto. Sì. Quanto è ampia la sua diffusione sul mercato finora?

Certo. Una cosa è parlare di sogni e cose del genere. Alla fine, ciò che conta è se vengono davvero messi in pratica. Quindi siamo piuttosto contenti di poter parlare concretamente di alcuni dei nostri clienti.

Non è sempre così. Prima di approfondire questo argomento, forse dovremmo parlare di un fattore fondamentale che ci sostiene, ovvero Toyota, che ha recentemente investito nella nostra azienda. Quindi non siamo solo noi a credere in questo tipo di missione, ma anche il Toyota Motor Growth Fund, che ha investito nella nostra azienda. Ma poi, ovviamente, i clienti sono più importanti.

E una delle entità di cui possiamo parlare è il Gruppo Renault. In pratica, tutti i marchi facenti parte del Gruppo Renault, come Alpine e Dacia, stanno adottando la nostra tecnologia dei sensori virtuali per monitorare l’usura di pneumatici e freni. Prevediamo quindi che entro il 2030 saranno circa dieci milioni i veicoli dotati di questa tecnologia.

È fantastico. Quindi, in tutto il Gruppo Renault, la vostra tecnologia viene adottata come prima applicazione per il monitoraggio dell’usura degli pneumatici.

È fantastico. È fantastico. Sì. Complimenti. Grazie mille. E vediamo, vediamo se riusciamo a pubblicare presto i nostri dati sul nostro sito web, proprio come fai tu, capisci?

Beh, grazie. Grazie per le gentili parole. Sì. Synodos è presente, a seconda di quando guarderete questo video, in quattro milioni di veicoli oggi.

Ma quando guarderete questo video, probabilmente saranno già cinque milioni, o forse molti di più, di veicoli. Quindi stiamo crescendo rapidamente. Ma complimenti a voi. È un risultato straordinario.

Sì. Grazie.

8:34 Il futuro dei sensori virtuali nei veicoli a guida autonoma (SDV)

Quindi, se guardiamo al quadro più ampio, mi viene da pensare che questi sensori virtuali rappresentino davvero un’ottima applicazione per i veicoli definiti dal software.

In che modo, secondo te, gli SDV sono davvero la soluzione ideale per i sensori virtuali?

Beh, in realtà ci sono molti aspetti di cui potremmo parlare. Giusto? Un approccio per noi consiste proprio nel fare un uso efficiente di tutti questi dati. Ad esempio, stiamo utilizzando i nostri sensori virtuali. Abbiamo quindi la possibilità di utilizzare facilmente i sensori virtuali su queste auto, elaborare i dati sul posto e caricare solo quelli rilevanti, senza dover gestire tutte quelle enormi quantità di big data.

In realtà, l'integrazione è di nostra proprietà…

È un’osservazione davvero interessante.

Quindi, pensateci in questi termini: invece di dover inviare tutti i dati al cloud per l’elaborazione, il sensore virtuale presente nel veicolo può ricavare i dati e inviare quelli derivati, che probabilmente occupano molto meno spazio… Ovviamente…

Rispetto ai, rispetto ai dati di origine.

È così che dovrebbe essere. Giusto? Cioè, dovremmo inviare al cloud solo i dati rilevanti e non tutti i dati. E, al momento, per alcune informazioni, semplicemente non è possibile inviarle dall’auto. Ma con i nostri sensori virtuali, possiamo generarle direttamente nell’auto e poi inviarle al cloud, come ad esempio i dati sull’usura degli pneumatici. Non ci sono informazioni sull’usura degli pneumatici.

Si tratta quindi di un enorme potenziale risparmio sui costi per la gestione e la manipolazione dei dati.

Sì. Certamente.

Fantastico. Stavi parlando di integrazione. Scusa. Sì.

Grazie, l’integrazione è ovviamente un aspetto molto importante anche per noi, poiché stiamo cercando di sviluppare un software davvero scalabile, in grado di funzionare su molte auto.

Giusto? Quindi, per quanto ci riguarda, non vogliamo dover affrontare tutte queste fasi di integrazione con questa auto e con questo o quel tipo di interfaccia software. Vogliamo davvero disporre di un metodo standardizzato per accedere a questo tipo di dati e integrare il nostro software. L’ideale per noi sarebbe semplicemente collegare i dati al sensore virtuale e vedere che funziona.

Riteniamo quindi che, nel contesto virtuale e con sviluppi del tipo SDV, ci sarà un modo chiaro per integrare il nostro software di terze parti nelle auto degli OEM, senza il problema che questi ultimi non sappiano come farlo al meglio, proprio perché si tratta di un processo standardizzato. Giusto? Quindi questo è davvero importante per noi.

Sì. E questo ci porta proprio alla questione più ampia dell'SDV. Sai, negli ultimi anni si è diffusa la sensazione che l'SDV fosse solo una parola d'ordine, ma la gente si chiedeva: era una cosa reale o solo un'idea interessante?

Da quello che dici mi sembra di capire che questo, quello e altre cose simili siano applicazioni concrete che possono rendere l’SDV davvero prezioso nella creazione di nuove applicazioni.

Sì. Sì. Sono d'accordo. Penso che il nostro sia uno di quei tanti casi d'uso che possono renderlo davvero utile, che possono sfruttare al massimo l'SDV di cui stiamo parlando. Ed è davvero un caso applicativo, non solo un'idea su ciò che potremmo fare in teoria, ma qualcosa che possiamo effettivamente fare. E sappiamo già che funziona.

È fantastico. Allora, Sonatus: uno dei nostri punti di forza è, tra le tante altre cose, l’acquisizione di dati ad alta risoluzione.

Mi sembra quindi che ci sia un’ottima sinergia tra noi. Siamo davvero entusiasti e non vediamo l’ora di continuare a lavorare con voi in futuro.

Siamo davvero entusiasti per te e per il tuo straordinario successo con Renault e non vediamo l'ora di vedere un numero sempre maggiore di clienti che sceglieranno i tuoi prodotti.

Grazie mille. Sì.

11:49 Conclusioni e considerazioni finali

Sì. Ehi. Grazie per averci seguito nel podcast.

Grazie. Grazie, John.

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