인공지능이 자동차 산업에 미치는 영향

자동차 산업은 전통적인 기계에서 전기화, 자율 주행으로 전환하는 등 급격한 기술 변화를 겪고 있습니다. 자동차는 승객에게 안전, 디지털, 연결성 및 엔터테인먼트를 제공하는 복잡하고 지속 가능한 시스템으로 진화했습니다. 업계가 소프트웨어 정의 자동차로 전환하려면 자동차 소프트웨어 개발자가 접근 방식을 조정해야 합니다.

품질 관리는 소비자 표준을 유지하면서 증가하는 수요를 충족하는 데 필요한 디지털 인프라에서 매우 중요합니다. 소프트웨어 개발의 복잡성으로 인해 수동 테스트는 비현실적이므로 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 느린 접근 방식은 오늘날 요구되는 빈번한 소프트웨어 업데이트 및 일일 프로덕션 릴리스에 더 이상 적합하지 않습니다.

자동차 산업의 고급 애플리케이션 테스트에는 실제 차량 테스트 또는 복잡한 시뮬레이션이 필요한 독특한 과제가 있습니다. 품질 보증 문제는 엔드투엔드 테스트의 설계 및 구현, 더 많은 조합을 테스트해야 하는 필요성, 허용 가능한 KPI를 보장하기 위해 테스트 센터에서 차량 기능 테스트를 수행하는 문제에서 발생합니다.

수많은 전자 제어 장치(ECU)의 입력을 분석하는 작업을 수행하는 소프트웨어 테스트의 복잡성을 고려하십시오. 이 소프트웨어는 최종 사용자가 보유한 모바일 애플리케이션을 통해 트리거되는 원격 명령을 실행하도록 설계되었습니다. 또한 도로에서 운행하는 동안 차량의 상태와 움직임을 지속적으로 모니터링하고 필요할 경우 적시에 진단 경고를 생성하는 역할을 담당합니다.

인포테인먼트 테스트의 과제

자동차 장비 제조업체는 여전히 고객에게 만족스러운 차량 내 인포테인먼트(IVI) 시스템을 제공해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 직관적이고 강력하며 고품질의 IVI 시스템에 대한 고객의 요구가 증가함에 따라 제조업체는 더 많은 기능과 콘텐츠를 추가해야 합니다. 신제품의 기능 테스트 주기가 4~6주에서 1주로 단축되면서 복잡성이 증가합니다. 또 다른 주요 과제는 다양한 조건과 다양한 조합에서 시스템 성능을 보장하기 위해 포괄적인 테스트 범위를 달성하는 것입니다. 각 변경 배포에 대해 이러한 모든 시나리오를 수동으로 테스트하는 것은 거의 불가능하므로 강력한 자동화 솔루션이 필요합니다.

자동차 테스트에 인공 지능 적용

기계 학습과 자동화를 통해 인공 지능을 자동차 테스트에 통합하는 것은 자동차 산업에서 중요한 변화가 되었습니다. 이러한 변화는 전기 자동차 생산을 촉진할 뿐만 아니라 환경 친화적인 관행의 움직임과도 일치합니다. 자동차 산업의 현재 추세는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 강조합니다.

● 향상된 안전 조치

● 예측 유지 관리를 통한 차량 문제 감소

● 사용자 운전 경험 개선

● 자율 주행 기능

인공 지능의 발전으로 인공 지능/기계 학습 모델을 테스트하려면 대규모 데이터 세트를 사용하는 것이 필수적입니다. 자동차 데이터에는 소비자 행동, 선호도, 운전 패턴, 위치 등이 포함됩니다. 엄격한 품질 테스트가 없으면 빅데이터는 의사결정에 귀중한 통찰력을 제공하지 못할 수 있습니다. 따라서 정확한 데이터 처리 및 평가를 위해서는 빅데이터 테스트를 구현하는 것이 중요합니다.

빅데이터 및 분석 테스트의 주요 목적은 모든 데이터에 대한 100% 검증을 보장하는 것입니다. 이러한 종류의 테스트는 빅 데이터 애플리케이션의 기능과 성능을 확인하고 검증합니다. 엔드 투 엔드 테스트 접근 방식을 채택하면 지표, 도구 및 테스트 데이터 사용을 포함하여 빅 데이터 테스트에 대한 다양한 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

다양한 AI 주도 테스트 도구를 사용하여 AI 강화 품질 관리 플랫폼을 구축할 수 있습니다. 그 결과 완전한 데이터 검증, 전반적인 품질 비용 절감, 출시 시간 단축, 예측 가능한 고객 경험이 실현됩니다.

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