Otomotiv sektörü büyük bir dönüşüm yaşıyor. Elektrifikasyon, bağlantı, sürücü destek teknolojileri ve yazılım tanımlı araçların yakınsaması, benzeri görülmemiş düzeyde işlevsellik ve performans sağlayan gelişmiş Çip Üzerinde Sistem (SoC'ler) kullanımının artmasına yol açtı. Ancak bu dönüşüm aynı zamanda bu karmaşık sistemlerin güvenliği ve güvenilirliği konusunda endişeleri de beraberinde getiriyor. Bu değişim, otomotiv sistemlerinin performansını, güvenilirliğini ve güvenliğini sağlama konusunda benzersiz zorluklar ve fırsatlar sunuyor. Otomotiv teknolojisi ilerledikçe fonksiyonel güvenliğe yönelik geleneksel yaklaşımlar önemli aksamalarla karşı karşıya kalıyor. Sorunların ortaya çıktıktan sonra ele alınmasını içeren fonksiyonel güvenliğe yönelik geleneksel reaktif yaklaşım, günümüzün karmaşık ve birbirine bağlı otomotiv sistemleri için yetersizdir. Arızaları tahmin etmek, riskleri tahmin etmek ve önemli aksaklıklara neden olmadan bunları aktif olarak azaltmak için proaktif yaklaşımlara ihtiyaç vardır. Otomotiv sistemlerinin en yüksek düzeyde dayanıklılığını ve operasyonel verimliliğini korumak, sürekli izleme ve tahmine dayalı içgörüleri gerektirir.
proteanTecs, otomotiv fonksiyonel güvenliğinin değişen manzarasını ve bu karmaşık otomotiv sistemlerinin güvenli ve güvenilir şekilde çalışmasını sağlamak için gerekli metodolojileri araştıran bir teknik inceleme yayınladı. Teknik inceleme, otomotiv işlevsel güvenliği ve kullanım ömrünün uzatılması için yapay zeka, makine öğrenimi ve veri analitiğindeki veriye dayalı ilerlemelerin sonuçlarını ele alıyor. Geleneksel reaktif önlemleri aşan proaktif yaklaşımları araştırarak paydaşların başarısızlıkları öngörmesine ve riskleri proaktif olarak azaltmasına olanak tanır.
Bu Whitepaper Otomotiv fonksiyonel güvenlik sistemlerinin geliştirilmesinde ve dağıtımında yer alan herkes için mükemmel bir okumadır. Aşağıda bu teknik incelemeden bazı alıntılar yer almaktadır.
Prognostik Tekniklerle Donanım Arızası Tahmini
İşlevsel güvenliğin sağlanmasındaki kritik zorluklardan biri donanım arızalarını tahmin etmektir. Bileşenlerin veya sistemlerin gelecekteki güvenilirliğini tahmin etmek için verileri analiz etmeyi içeren prognostik teknikler, bu zorluğun üstesinden gelmede çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu teknikler, otomotiv paydaşlarının potansiyel donanım arızalarını öngörmelerine olanak tanıyarak, onların meydana gelmeden önce önleyici tedbirler almasına olanak tanıyor. Bu yüzden, Sürekli titreşim sensörü nedir ve buna nasıl uyar??
Kusurların Sistem Ömrü Üzerindeki Etkisini Anlamak
Üretimden kaynaklanan veya çalışma ortamından ve kullanım şekillerinden kaynaklanan kusurlar, otomotiv sistemlerinin ömrünü önemli ölçüde etkileyebilir. Kusur kaynaklı arızaların analiz edilmesi ve bunların oluşumunun anlaşılması, elektronik cihazların Arıza Oranının (FR) tahmin edilmesine yardımcı olabilir. Bu içgörüyle donatılmış otomotiv üreticileri, elektronik bileşenlerin güvenilirliğini artırmaya, böylece sistemlerin uzun ömürlülüğünü sağlamaya ve işlevsel güvenliği artırmaya odaklanabilirler.
Arızaya Kadar Süre (TTF) Tahminleri ve Güvenilirlik İyileştirmesi
TTF'nin tahmin edilmesi, otomotiv bileşenlerinin ve sistemlerinin güvenilirliğinin anlaşılmasında bir başka kritik husustur. TTF tahminleri, bir cihazın ne zaman arızalanacağını tahmin etmek için cihaz performansının izlenmesini içerir. Gözlemlenen (ampirik saha verileri) ve tahmin edilen arızaların birleştirilmesiyle güvenilirlik parametreleri daha hızlı tahmin edilebilir. Potansiyel başarısızlık senaryoları hakkında bilgi edinmek ve önleyici eylemlerde bulunmak için TTF tahminlerinden yararlanılabilir. Bu önleyici eylemler, otomotiv sistemlerinin genel işlevsel güvenliğini artırır.
Çip Üzerindeki Derin Veri Monitörlerinden ve Bozunma Modellemesinden Yararlanma
Entegre Devrelerin (IC'ler) marj bozulmasını izlemek, otomotiv sistemlerinin FR ve TTF'sini tahmin etmek için çok önemlidir. Çip üzerinde derin veri monitörlerinin uygulanması ve Arıza Fiziği ilkelerine dayalı bozunma modellemesi, IC'lerin sürekli izlenmesi için gereklidir. Bu metodoloji, proaktif karar verme ve önleyici eylemler için gerçek zamanlı veriler sağlayarak işlevsel güvenliği artırır. Yöntem, normal işlemleri kesintiye uğratmadan zaman içindeki bozulmayı izlemek için cihaza stratejik olarak yerleştirilmiş "Ajanlar" adı verilen IC gömülü devrelerin kullanılmasını içerir. Aracılar, çip parametreleri ve bozulma hakkında yüksek çözünürlüklü veriler sağlayarak, üretim parametrelerine ve görev geçmişine dayalı olarak bireysel cihazlar için TTF'nin tahmin edilmesine olanak tanır.
Aşağıdaki Şekil, mantıksal yolların zamanlama marjını ölçmek için Aracıların izlenen mantığa nasıl bağlandığını gösterir.
Normal IC işlemleri sırasında, izlenen mantıksal yolların en kötü durum marjı Aracıda depolanır ve veriler herhangi bir zamanda okunabilir.
Kalan Faydalı Ömrü (RUL) Tahmin Etmek ve Gelecekteki Arızaları Önlemek
Güvenilirlik stres testleri sırasında Aracı verileri okunarak birincil bozulma mekanizması belirlenebilir ve cihazların kalan ömrünü tahmin etmek için TTF tahmin algoritmaları kullanılabilir. Otomotiv bileşenlerinin RUL'unu tahmin etme yeteneği, kuralcı önlemler ve risk azaltma açısından çok önemlidir. RUL'u tahmin etmek ve gelecekteki hataları önlemek için makine öğrenimi algoritmaları ve tahmine dayalı analizler uygulanabilir. Otomotiv üreticileri, potansiyel arıza noktalarını önceden tespit ederek güvenliği ve operasyonel verimliliği sağlamak için önleyici tedbirler uygulayabilir.
Faydalı Ömrü Uzatma
Diğer bir kavram olan kuralcı bakım, cihazın çalışma koşullarını uyarlayarak gelecekteki sonuçları değiştirecek eylemleri önerir. Bazı yapısal arızaların tahmin edilmesi zor olsa da cihazın eskimesi modellenebilir ve stresi en aza indirmek için operasyonel iş yükü azaltılabilir. Bu, yazılım işlemlerinin kısıtlanmasını, voltajın ve frekansın ayarlanmasını veya "evde kalma modu" stratejilerinin kullanılmasını içerebilir. Operasyonel stresin azaltılmasıyla, aşınma hatalarının oluşması geciktirilebilir ve bu da cihazın kullanım ömrünün uzamasına yol açar.
Aşağıdaki Şekil, FR'nin daha uzun bir süre boyunca 100 FIT'in altında kalması nedeniyle, öngörücü ve kuralcı bakımın bir kombinasyonu yoluyla, kullanım ömründe gözle görülür bir uzatmanın nasıl elde edilebileceğini göstermektedir.
Özet
Otomotiv endüstrisindeki gelişmiş SoC'lerin sürekli değişen ortamı, işlevsel güvenliğe yeni bir bakış açısı gerektiriyor. Proaktif yaklaşımları benimsemek, veriye dayalı içgörülerden yararlanmak ve prognostikler, bozulma modellemesi ve tahmine dayalı analitikler gibi gelişmiş tekniklerden yararlanmak, dönüşen otomotiv endüstrisini desteklemek için çok önemlidir. Otomotiv üreticileri ve OEM'ler, sürekli izleme ve tahmine dayalı içgörüleri benimseyerek IC'lerden ECU'lara kadar benzeri görülmemiş düzeyde esneklik, sağlamlık ve operasyonel verimlilik elde edebilir.
Yapabilirsin Teknik incelemenin tamamını buradan indirin. ProteanTecs teknolojisi ve çözümleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için şu adresi ziyaret edin: www.proteanTecs.com.
Paydaşlar, otomotiv sistemlerinin en yüksek performansını, güvenilirliğini ve güvenliğini sağlayarak, modern otomotiv ortamının işlevsel güvenlik zorluklarını ele alırken, elektrifikasyon, bağlantı ve sürücü destek teknolojilerinin tüm potansiyelini ortaya çıkarabilir.
[Gömülü içerik]
Ayrıca Oku:
Derin Veri Analitiği Kullanarak Geleceğin Araçlarının Bakımını Yapmak
Web Semineri: Yarı İletken Üretiminde Veri Devrimi
Bu gönderiyi şu yolla paylaş:
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
- PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
- PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
- ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
- Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://semiwiki.com/analytics/proteantecs/333518-predictive-maintenance-in-the-context-of-automotive-functional-safety/
