人工知能が自動車産業に与える影響

自動車業界は、従来の機械から電動化と自動運転への移行という急速な技術変化を経験しています。自動車は、乗員に安全性、デジタル性、接続性、エンターテインメントを提供する複雑で持続可能なシステムに進化しました。ソフトウェア デファインド カーへの業界の移行により、自動車ソフトウェア開発者はアプローチを適応させる必要があります。

品質管理はデジタル インフラストラクチャにおいて極めて重要であり、消費者の基準を維持しながら増大する需要に対応する必要があります。ソフトウェア開発は複雑であるため、手動テストは現実的ではなく、コストと時間がかかります。時間のかかるアプローチは、現在必要とされている頻繁なソフトウェア更新や毎日の製品リリースにはもはや適していません。

自動車業界における高度なアプリケーションのテストには、物理​​的な車両でのテストや複雑なシミュレーションが必要な、独特の課題が伴います。品質保証の課題は、エンドツーエンドのテストの設計と実装、より多くの組み合わせをテストする必要性、および許容可能な KPI を確保するためのテストセンターでの車両の機能テストの課題から生じます。

多数の電子制御ユニット (ECU) からの入力を分析する任務を負ったテスト ソフトウェアの複雑さを考えてみましょう。このソフトウェアは、エンド ユーザーが保持するモバイル アプリケーションを通じてトリガーされるリモート コマンドを実行するように設計されています。さらに、路上での走行中に車両の状態と動きを継続的に監視し、必要に応じてタイムリーな診断アラートを生成する責任があります。

インフォテインメント テストの課題

自動車機器メーカーは、顧客に満足のいく車載インフォテインメント (IVI) システムを提供するという課題に依然として直面しています。直観的で強力かつ高品質の IVI システムに対する顧客の需要が高まっているため、メーカーはさらに多くの機能やコンテンツを追加する必要に迫られています。新製品の機能テストのサイクルが 4 ～ 6 週間から 1 週間に短縮され、複雑さが増しています。もう 1 つの大きな課題は、さまざまな条件およびさまざまな組み合わせの下でシステムのパフォーマンスを保証するための包括的なテスト カバレッジを達成することです。変更の展開ごとにこれらすべてのシナリオを手動でテストすることはほぼ不可能であるため、堅牢な自動化ソリューションが必要です。

自動車試験における人工知能の応用

機械学習と自動化によって推進され、自動車試験への人工知能の統合は、自動車業界における重要な変化となっています。この変化は電気自動車の生産を促進するだけでなく、環境に優しい取り組みの動きとも一致しています。自動車業界の現在の傾向は、いくつかの重要な利点を浮き彫りにしています。 #● 自動運転機能

#人工知能の発展に伴い、人工知能/機械学習モデルをテストするために大規模なデータセットを使用することが不可欠になりました。自動車データには、消費者の行動、好み、運転パターン、位置などが含まれます。厳格な品質テストがなければ、ビッグデータは意思決定に貴重な洞察を提供しない可能性があります。したがって、正確なデータ処理と評価には、ビッグデータ テストの実装が不可欠です。

ビッグ データと分析テストの主な目的は、すべてのデータの 100% の検証を保証することです。この種のテストでは、ビッグ データ アプリケーションの機能とパフォーマンスをチェックおよび検証します。エンドツーエンドのテスト アプローチを採用すると、インジケーター、ツール、テスト データの使用など、ビッグ データ テストのさまざまな要件を満たすことができます。

AI を活用したさまざまなテスト ツールを使用して、AI で強化された品質管理プラットフォームを構築できます。その結果、完全なデータ検証、全体的な品質コストの削減、市場投入までの時間の短縮、予測可能な顧客エクスペリエンスが実現します。

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