상용차 개발의 새로운 시대를 열어갑니다
상용차 제조업체들은 승용차 제조업체들과는 다른 기술적 현실 속에서 항상 사업을 운영해 왔습니다. 단일 차량 플랫폼이 지역 배송, 장거리 운송, 건설, 지방 자치 단체 서비스 또는 대중교통 등 다양한 용도를 지원할 수 있으며, 각 용도마다 고유한 사용 주기, 적재량, 운행 환경 및 고객 기대치가 존재합니다. 이러한 다양성은 차량의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 복잡성을 초래합니다.
엔지니어링 팀은 하중, 지형, 기상 조건, 차량 개조 구성 및 운행 조건의 무수한 조합에 걸쳐 차량을 검증해야 합니다. 제조 팀은 품질을 저하시키지 않으면서 점점 더 지능화된 차량을 출시해야 합니다. 서비스 팀은 정교한 소프트웨어 및 전기 시스템에 대한 차량 진단을 신속하게 수행하는 동시에 보증 비용을 최소화하고, 차량 운용 고객의 가동 시간을 극대화할 수 있도록 지원해야 합니다.
소프트웨어 정의 차량(SDV) 아키텍처는 상용 자동차 제조사들이 이러한 과제 중 상당수를 해결하는 데 기여해 왔습니다. 최신 E/E 아키텍처, 중앙 집중식 컴퓨팅, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 보다 유연한 차량 플랫폼을 구축하고, 차량 라인 전반에 걸쳐 소프트웨어를 표준화하며, 차량이 공장을 떠난 후에도 오랫동안 지속적으로 개선해 나갈 수 있게 되었습니다. 상용 차량이 점점 더 연결성을 강화하고 소프트웨어 정의 차량( AI)으로 진감함에 따라, 차량의 설계, 제조 및 운영 방식을 개선할 수 있는 새로운 기회도 창출되고 있습니다.
오늘날의 차량은 방대한 양의 운영 데이터를 생성하지만, 그 가치의 상당 부분은 서로 연결되지 않은 엔지니어링 워크플로우 속에 갇혀 있습니다. 차기 경쟁 우위를 확보할 제조업체들은 단순히 더 많은 차량 데이터를 수집하는 데 그치지 않고, 그 데이터를 차량의 설계, 검증, 생산 및 정비 방식을 개선하는 데 기여하는 인텔리전스로 전환할 것입니다.
운영 데이터를 엔지니어링 인텔리전스로 전환
모든 상용차는 끊임없이 정보를 생성합니다. 차량 네트워크, 센서, ECU, 진단 시스템 및 커넥티드 서비스는 실제 운행 조건에서 차량이 어떻게 작동하는지에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 문제는 정보를 수집하는 것이 아닙니다. 문제는 그 정보가 무엇을 의미하는지 이해하고, 이를 바탕으로 더 나은 엔지니어링 결정을 내리는 데 있습니다.
가파른 경사면에서 무거운 적재물을 싣고 주행하던 차량에 간헐적인 제동 문제가 발생했다고 가정해 보십시오. 기존의 업무 절차에서는 엔지니어들이 로그를 수집하고, 해당 현상을 재현하며, 여러 시스템의 신호를 상호 연관 지어 분석한 뒤, 가능한 근본 원인을 수동으로 조사해야 합니다. 근본적인 문제를 완전히 파악하기까지는 며칠, 몇 주, 심지어 몇 달이 걸리기도 합니다.
AI 는 이러한 업무 흐름을 변화시킵니다. 운영 데이터를 엔지니어링 사양, 진단 정보, 과거 정비 기록 및 조직의 노하우와 결합함으로써, AI 는 엔지니어링 팀이 유력한 근본 원인을 파악하고, 추가 조사 사항을 제안하며, 그렇지 않으면 발견되지 않았을 패턴을 찾아낼 수 있도록 지원합니다.
더 중요한 점은, 이러한 통찰력이 단일 조사에만 국한되지 않는다는 것입니다. 이를 통해 검증 과정을 개선하고, 양산 소프트웨어 개발에 반영하며, 진단 기능을 강화하고, 향후 차량 개발 프로그램을 더욱 탄탄하게 다질 수 있습니다. 차량 AI 는 운영 데이터를 지속적인 엔지니어링 인텔리전스로 전환합니다.
Fastlane으로 차량 수명 주기의 모든 단계를 개선하세요
차량 데이터( AI )를 운영적 가치로 전환하기 위해서는 단순한 독립형 차량 데이터 애플리케이션( AI )만으로는 부족합니다. 상용 OEM 업체들은 데이터, 사물인터넷( AI ) 추론, 차량 내 지능을 개발, 생산, 사후 서비스를 지원하는 연속적인 폐쇄 루프 시스템으로 연결해 주는 차량 데이터 플랫폼이 필요합니다.
The Sonatus® Fastlane™ Platform, 차량용 AI 플랫폼인 이 제품은 바로 그 목적을 위해 개발되었습니다.
Fastlane은 독립적으로 작동하지만, 함께 사용할 때 더욱 강력한 시너지를 발휘하는 4가지 통합 제품을 하나로 묶어, 상용차 제조사들이 차량의 전체 수명 주기 전반에 걸쳐 차량 사물인터넷( AI )을 운영에 활용할 수 있도록 지원합니다.
Fastlane™ Collector 복잡한 사건을 파악하는 데 필요한 정확한 차량 신호, 진단 정보, 로그 및 운영 상황을 동적으로 수집하는 동시에 불필요한 차량 데이터 수집은 최소화합니다.
Fastlane™ 인사이트 는 에이전트 기반 AI 추론 방식을 적용하여 텔레메트리 데이터, 엔지니어링 사양, 서비스 이력, 진단 정보 및 조직 내 노하우를 통합하여 실행 가능한 엔지니어링 및 서비스 인텔리전스를 제공합니다.
Fastlane™ Edge 는 AI 모델, 가상 센서, 예측 진단 및 지능형 소프트웨어를 양산 차량에 직접 적용하여, 차량 데이터가 생성되는 현장에서 실시간 의사 결정을 가능하게 합니다.
Fastlane™ Copilot 는 OEM 및 공급업체가 차량 통합 AI 워크플로우를 며칠 만에, 심지어 차량 개발 프로그램의 후반 단계에서도 광범위한 차량 통합 과정 없이 검증할 수 있도록 지원하는 턴키 방식의 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공합니다.
이러한 기능들을 종합적으로 활용함으로써, 상용차 OEM 업체들은 ‘Vehicle AI ’을 기반으로 한 통합적인 접근 방식을 통해 개발 속도를 높이고, 양산 차량을 지속적으로 개선하며, 사후 서비스를 혁신할 수 있습니다.
테스트 및 검증 프로세스 간소화
검증은 항상 상용차 개발 과정에서 가장 많은 자원을 소모하는 단계 중 하나였습니다. 승용차와 달리 상용차 플랫폼은 다양한 운영 환경, 적재량, 기후 조건 및 고객용도 전반에 걸쳐 안정적인 성능을 발휘해야 합니다. 시제품 차량은 비용이 많이 들고 수량도 제한적이기 때문에, 테스트에 소요되는 매 시간이 그 어느 때보다 소중해집니다. Fastlane은 엔지니어링 조직이 모든 검증 차량을 보다 효율적으로 활용할 수 있도록 지원합니다.
Fastlane Collector 지속적으로 쏟아지는 원시 데이터로 엔지니어링 팀에 부담을 주는 대신, 중대한 사건을 둘러싼 운영 상황을 파악합니다. Fastlane Insight 그런 다음 해당 정보를 엔지니어링 문서, 진단 결과 및 과거 조사 기록과 함께 분석하여 근본 원인 분석을 가속화하고, 필요할 경우 추가 데이터 수집을 권장합니다.
그 결과, 엔지니어링 팀이 문제를 더 빨리 파악하고, 더 신속하게 해결하며, 더 큰 확신을 가지고 프로그램을本番 환경에 배포할 수 있도록 돕는 보다 효율적인 검증 프로세스가 마련되었습니다.
더 스마트한 양산 차량을 출시하다
상용차는 변화하는 적재량, 주행 조건, 부품 마모 및 고객 사용 패턴이 차량 성능에 지속적으로 영향을 미치는 까다로운 환경에서 운행됩니다. 내장형 지능 기술을 통해 이러한 차량은 운행 상태 전반에 걸쳐 상태를 모니터링하고, 이상 징후를 감지하며, 운영 수명 주기 내내 지속적으로 성능을 개선할 수 있습니다.
Fastlane EdgeAI 모델, 가상 센서, 예측 진단 및 지능형 자동화를 양산 차량 내에 직접 배포할 수 있는 실행 환경을 제공합니다.
엣지에서 인공지능을 구동하면 클라우드 연결에 대한 의존도를 낮추면서도 실시간 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 동시에, 차량 전체를 아우르는 학습을 통해 제조사는 ‘ AI ’ 모델과 소프트웨어 기능을 지속적으로 개선할 수 있으며, 이를 통해 이미 도로에 운행 중인 차량과 향후 차량 프로그램 모두를 향상시키는 피드백 루프를 형성합니다.
그 결과, 생산 후 고정된 상태로 머무르는 것이 아니라 시간이 지남에 따라 성능이 더욱 향상되는 차량 플랫폼이 탄생했습니다.
사후 서비스를 전략적 경쟁력으로 전환하기
상용차 제조사들은 차량 인도 후 제공하는 서비스의 품질을 놓고 점점 더 치열한 경쟁을 벌이고 있다.
소프트웨어가 점점 더 복잡해짐에 따라 보증 비용도 계속 증가하고 있습니다. 전기 시스템, 임베디드 소프트웨어, 기계 부품 간의 상호작용을 진단하려면 기존의 진단 워크플로우만으로는 부족합니다. 차량 대여 업체 고객들은 차량 가동 중단 시간을 최소화하고 운영을 원활하게 유지할 수 있도록 문제를 신속하게 해결해 줄 것을 기대합니다.
Fastlane Insight 텔레메트리, 진단 정보, 엔지니어링 문서 및 과거 서비스 정보를 상호 연관시켜 잠재적인 근본 원인을 파악하고 시정 조치를 제안합니다. Fastlane Collector 이미 운행 중인 차량에서 특정 운영 데이터를 추출할 수 있어, 광범위한 데이터 수집 작업 없이도 원격 차량 진단을 수행할 수 있습니다.
이러한 기능은 OEM이 진단 정확도를 높이고, 보증 비용을 절감하며, 엔지니어링 피드백 루프를 강화하고, 예방 정비 프로그램을 제공함으로써 궁극적으로 차량 운영 고객들이 차량 가동률을 극대화할 수 있도록 돕습니다.
차세대 지능형 상용차를 개발하십시오
상용차 업계는 지난 10년 동안 점점 더 높은 수준의 연결성과 구성 유연성을 갖춘 차량을 지원할 수 있는 소프트웨어 정의 플랫폼을 구축해 왔습니다. 혁신의 다음 단계는 이러한 플랫폼에 지능을 부여하는 것입니다.
AI 차량 솔루션은 제조업체가 운영 데이터를 엔지니어링 지식으로 전환하고, 차량에 직접 지능을 탑재하며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 제품을 지속적으로 개선할 수 있도록 지원합니다. 상업용 OEM 업체들은 개발, 생산, 서비스를 별개의 기능으로 취급하기보다는, 모든 신규 차량 프로그램을 강화하는 동시에 지원 대상인 차량 운영 고객에게 더 큰 가치를 제공하는 지속적인 학습 사이클을 구축할 수 있습니다.
이 솔루션은 Sonatus Fastlane Platform 이 솔루션은 지능형 데이터 수집, AI 기반의 추론, 에지 AI 배포, 신속한 구현 기능을 상용 차량을 위해 특별히 설계된 통합 플랫폼에 결합합니다.
상용차의 복잡성이 계속해서 증가함에 따라, 차세대 시장을 선도할 제조사들은 단순히 커넥티드 차량을 만드는 데 그치지 않을 것입니다. 이들은 지속적으로 통찰력을 도출하고, 경험을 통해 발전하며, 조직의 모든 단계에서 더 현명한 의사결정을 내릴 수 있도록 돕는 차량을 만들 것입니다.
