사용 사례 | 설계 및 엔지니어링
실제 주행 데이터를 활용해 전기차 주행 거리를 향상시키세요
소프트웨어가 차량 기능을 점점 더 주도해 감에 따라, 자동차 엔지니어들은 실제 주행 데이터를 활용해 차량 성능을 향상시킬 수 있습니다.
과제: 전기차 주행 거리 향상
예를 들어, 주행 거리를 늘리기 위해 배터리 사용 효율을 높이기 위해, 엔지니어들은 현재 모터 제어 ECU를 튜닝할 때 소수의 시험 차량에서 얻은 데이터에만 의존하고 있다.
이러한 제한된 데이터 세트를 사용하여 수행된 모든 보정은, 양산 후 차량에 적용하는 것이 번거롭고 비용이 많이 들 수 있기 때문에 대개 신차에 국한되는 경우가 많습니다.
민첩하고 자동화된 클라우드-엣지 솔루션을 통해 이것이 가능해집니다
Sonatus Collector( AI )와 Automator( AI)를 활용하면, OEM 엔지니어들은 실제 주행 데이터를 수집하여 배터리 주행 거리를 최적화하기 위해 모터 제어 ECU 매개변수를 미세 조정하고, 이를 시판 중인 차량에 직접 적용할 수 있습니다.
- AI 수집기 정책은 모터 성능 및 배터리 데이터를 수집합니다.
- 다양한 주행 조건에서 회수 기능이 활성화됩니다.
- 분석 결과, 배터리 성능이 기대치에 미치지 못하는 차량 모델이 확인되었다
- 성능 향상을 위해 모터 제어 ECU 데이터 맵을 재보정했습니다.
- Automator는 차량이 사용 중이 아닐 때 식별된 모델에 업데이트를 적용합니다.
시간이 지날수록 더욱 즐거워지는 운전 경험을 선사하세요
Sonatus Collector AI 및 Sonatus Automator AI 를 통해 OEM은 실제 주행 데이터를 활용하여, 시간이 지남에 따라 지속적으로 개선되는 차량과 주행 경험을 고객에게 제공할 수 있습니다.
- 실제 데이터를 수집하고 분석한다
- 차량 수명 주기 중 언제든지 개선 사항을 적용할 수 있습니다
- 끊임없이 개선되는 차량으로 고객에게 만족을 선사하세요
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