테스트 및 검증
AI 스마트 개발을 위한
: 품질 향상 및 양산 소요 시간 단축
클라우드-엣지 간 AI 를 활용해 테스트 차량을 지능형 검증 플랫폼으로 전환함으로써 검증 과정을 가속화하고 양산 시기를 앞당기세요
솔루션 개요
Fastlane Platform 는 기존의 시제품 및 테스트 차량을 지능형 검증 플랫폼으로 전환합니다. AI 을 활용한 데이터 수집, 차량별 AI 분석, 그리고 Fastlane Copilot 을 통한 엣지 AI 실행을 결합함으로써, 엔지니어링 팀은 검증 주기를 단축하고, 문제를 더 빠르게 해결하며, 테스트 차량의 활용도를 극대화할 수 있습니다.
- 문제가 발생할 때 바로, 풍부한 맥락 정보를 담은 차량 데이터를 정확하게 수집합니다.
- 차량 데이터 AI 와 엔지니어링 지식을 활용하여 근본 원인 분석을 가속화하십시오
- 시제품 차량에 엣지형 ‘ AI ’ 및 지능형 진단 기능을 적용
- 원격 조사를 가능하게 하고 차량에 직접 접근해야 하는 필요성을 줄입니다
- 폐쇄형 학습 시스템을 통해 검증 워크플로를 지속적으로 개선한다
관련 상품
- 차량별 ‘ AI ’ 추론
- 도메인 간 근본 원인 분석
- 공학 지식의 통합
- 자동화된 조사 워크플로
- 폐쇄형 루프의 데이터, 통찰력 및 학습
- AI- 정책 수립 지원
- 동적이며 이벤트 기반의 데이터 수집
- 차량 관련 과거 및 실시간 데이터 접근
- 시계열 데이터 저장 및 압축
- 차량 전반에 걸친 신호 및 진단 정보에 대한 접근
- AI 및 소프트웨어 정의 인텔리전스 배포
- Edge AI 및 가상 센서 유효성 확인
- 실시간 이상 탐지 활성화
- 전사적 인텔리전스 배포 관리
관련 자료
자주 묻는 질문
Fastlane Copilot Fastlane Collector 와 가 사전 설치된 하드웨어 박스로 구성된 플러그인 솔루션을 제공합니다. 이 솔루션은 차량 E/E 아키텍처에 해당 소프트웨어 제품을 통합할 필요 없이 며칠 내에 가동되어 차량 테스트를 신속하게 지원할 수 있습니다. Fastlane Edge
일반적인 테스트 방법론에서는 차량 테스트 시 무차별적인 데이터 로거를 배치하여 고장 시나리오를 포착하려고 시도하며, 테스트 세션이 끝난 후 이 데이터를 일일이 수작업으로 다운로드합니다. 안타깝게도 이러한 접근 방식을 사용하면 테스트가 완료된 후에야 데이터를 확보할 수 있으며, 해당 세션에서 관련 고장이 포착되지 않았을 가능성도 있습니다. 게다가 학습 주기가 길어 후속 주행 세션이 필요합니다. 반면, ‘ Fastlane Platform ’를 사용하면 테스트 데이터를 실시간으로 수집하여 원격지에 있는 테스트 엔지니어에게도 스트리밍할 수 있으며, 주행 세션 도중에도 테스트 및 데이터 수집을 신속하게 조정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 테스트 비용을 획기적으로 절감하고 테스트 차량의 효율성을 높일 뿐만 아니라, 기존 방식으로는 몇 주가 걸렸을 문제를 몇 시간 또는 며칠 만에 해결할 수 있게 해줍니다.
Fastlane Platform 는 OEM이 선호하는 IT 플랫폼 및 클라우드 제공업체 전반에 걸쳐 높은 수준의 구성 유연성과 이식성을 갖추고 있습니다. 민감한 OEM 데이터는 OEM이 직접 관리하며, 해당 데이터의 소유권은 OEM에게 귀속됩니다. OEM은 민감한 테스트 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 어떤 IT 시스템과 클라우드 솔루션을 사용할지 결정할 수 있습니다.
Fastlane insight 이 솔루션은 OEM 테스트 엔지니어를 위한 최적화 도구로서, 결함을 발견하고, 서로 다른 하위 시스템 전반에 걸친 패턴을 파악하며, 근본 원인을 규명하고, 시정 조치를 보다 신속하게 결정할 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 복잡한 기술 매뉴얼, 서비스 기록 및 기타 기술적 세부 정보를 포함하여 OEM의 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 기반으로 분석을 수행하므로, 결론의 근거가 항상 철저히 문서화됩니다. 또한, ‘ Fastlane Insight ’는 다양한 분야의 정보를 통합할 수 있으므로, 테스트 및 검증 엔지니어들은 다양한 하위 시스템에 대한 지식을 활용하여 개인의 전문성을 보완할 수 있습니다.





