Wie künstliche Intelligenz die Automobilindustrie beeinflusst

Die Automobilindustrie durchläuft einen rasanten technologischen Wandel und bewegt sich von traditionellen Maschinen hin zu Elektrifizierung und autonomem Fahren. Autos haben sich zu komplexen, nachhaltigen Systemen entwickelt, die den Passagieren Sicherheit, Digitalität, Konnektivität und Unterhaltung bieten. Der Wandel der Branche hin zu softwaredefinierten Autos erfordert von Automobilsoftwareentwicklern eine Anpassung ihres Ansatzes.

Qualitätsmanagement ist in der digitalen Infrastruktur von entscheidender Bedeutung, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden und gleichzeitig Verbraucherstandards aufrechtzuerhalten. Aufgrund der Komplexität der Softwareentwicklung sind manuelle Tests unpraktisch und daher teuer und zeitaufwändig. Langsame Ansätze sind für die heute erforderlichen häufigen Software-Updates und täglichen Produktions-Releases nicht mehr geeignet.

Das Testen fortschrittlicher Anwendungen in der Automobilindustrie stellt einzigartige Herausforderungen dar und erfordert Tests an physischen Fahrzeugen oder komplexe Simulationen. Herausforderungen bei der Qualitätssicherung ergeben sich aus der Konzeption und Implementierung von End-to-End-Tests, der Notwendigkeit, mehr Kombinationen zu testen, und der Herausforderung, Fahrzeuge in Testzentren auf funktionale Tests zu prüfen, um akzeptable KPIs sicherzustellen.

Bedenken Sie die Komplexität von Testsoftware, deren Aufgabe es ist, Eingaben von zahlreichen elektronischen Steuergeräten (ECUs) zu analysieren. Die Software ist darauf ausgelegt, Fernbefehle auszuführen, die über eine mobile Anwendung des Endbenutzers ausgelöst werden. Darüber hinaus ist es dafür verantwortlich, den Zustand und die Bewegung des Fahrzeugs während des Straßenverkehrs kontinuierlich zu überwachen und bei Bedarf rechtzeitig Diagnosewarnungen zu generieren.

Herausforderungen beim Infotainment-Testen

Hersteller von Automobilausrüstung stehen immer noch vor der Herausforderung, ihren Kunden zufriedenstellende In-Vehicle-Infotainment-Systeme (IVI) bereitzustellen. Die steigende Kundennachfrage nach intuitiven, leistungsstarken und hochwertigen IVI-Systemen zwingt Hersteller dazu, mehr Funktionen und Inhalte hinzuzufügen. Die Verkürzung des Funktionstestzyklus für neue Produkte von 4-6 Wochen auf 1 Woche erhöht die Komplexität. Eine weitere große Herausforderung besteht darin, eine umfassende Testabdeckung zu erreichen, um die Systemleistung unter verschiedenen Bedingungen und verschiedenen Kombinationen sicherzustellen. Das manuelle Testen all dieser Szenarien für jede Änderungsbereitstellung ist nahezu unmöglich, weshalb robuste Automatisierungslösungen erforderlich sind.

Anwendung künstlicher Intelligenz in Automobiltests

Angetrieben durch maschinelles Lernen und Automatisierung ist die Integration künstlicher Intelligenz in Automobiltests zu einer wichtigen Veränderung in der Automobilindustrie geworden. Dieser Wandel fördert nicht nur die Produktion von Elektrofahrzeugen, sondern geht auch mit der Entwicklung umweltfreundlicher Praktiken einher. Aktuelle Trends in der Automobilindustrie heben mehrere wichtige Vorteile hervor:

● Verbesserte Sicherheitsmaßnahmen

● Reduzierte Fahrzeugprobleme durch vorausschauende Wartung

● Verbessertes Fahrerlebnis für den Benutzer

● Autonome Fahrfähigkeiten

Mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz ist dies der Fall Es wird immer wichtiger, große Datensätze zum Testen von Modellen für künstliche Intelligenz/maschinelles Lernen zu verwenden. Automobildaten umfassen Verbraucherverhalten, Vorlieben, Fahrmuster, Standort usw. Ohne strenge Qualitätsprüfungen liefern Big Data möglicherweise keine wertvollen Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung. Daher ist die Implementierung von Big-Data-Tests für eine genaue Datenverarbeitung und -auswertung von entscheidender Bedeutung.

Der Hauptzweck von Big-Data- und Analysetests besteht darin, eine 100-prozentige Verifizierung aller Daten sicherzustellen. Durch diese Art von Tests werden die Funktionalität und Leistung von Big-Data-Anwendungen überprüft und verifiziert. Durch die Einführung eines End-to-End-Testansatzes können verschiedene Anforderungen für Big-Data-Tests erfüllt werden, einschließlich der Verwendung von Indikatoren, Tools und Testdaten.

Eine breite Palette KI-gestützter Testtools kann zum Aufbau einer KI-gestützten Qualitätsmanagementplattform genutzt werden. Das Ergebnis ist eine vollständige Datenvalidierung, eine Reduzierung der Gesamtqualitätskosten, eine schnellere Markteinführung und ein vorausschauendes Kundenerlebnis.

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