Bảo trì phương tiện của tương lai bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu sâu

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Quá nhiều thứ đã thay đổi trong vài thập kỷ gần đây đối với những gì cấu thành một chiếc ô tô. Đã qua rồi cái thời mà nó chủ yếu là một sản phẩm cơ điện, chỉ được sử dụng cho phương tiện di chuyển cá nhân. Trong những năm qua, nó đã phát triển để bổ sung thêm hệ thống thông tin giải trí trong cabin, liên lạc từ xa và dữ liệu, hỗ trợ lái xe, tất cả các cách để mang lại trải nghiệm lái xe tự động. Tất nhiên, tất cả những điều này đều có thể thực hiện được với thiết bị điện tử chạy bằng chip bán dẫn. Và, với việc chuyển từ đốt trong sang ô tô chạy bằng động cơ điện, nhu cầu bảo dưỡng phương tiện như chúng ta thường biết đã giảm xuống.

Đồng thời, nhu cầu về một hình thức giám sát khác đang gia tăng, đặc biệt là để mắt đến việc bảo dưỡng phương tiện. Các thành phần phần cứng và phần mềm của thiết bị điện tử ô tô cần được theo dõi và bảo trì để đảm bảo trải nghiệm lái xe an toàn và đáng tin cậy. Cách tiếp cận truyền thống sẽ là bảo dưỡng định kỳ phương tiện dựa trên lịch trình thời gian xác định trước để kiểm tra/thay thế các bộ phận điện tử và cập nhật phần mềm điều khiển nhúng. Nhưng với ô tô hiện tại và tương lai phụ thuộc quá nhiều vào thiết bị điện tử để vận hành, sự cố nghiêm trọng không lường trước được của các thiết bị điện tử quan trọng có thể dẫn đến tai nạn chết người và gây ra nhiều thiệt hại về tài sản. Một cách tiếp cận tốt hơn là cần thiết để duy trì các phương tiện của tương lai.

Gần đây, proteanTecs và HARMAN đã xuất bản một sách trắng chung mô tả một cách tiếp cận mới và một giải pháp hiệu quả để bảo dưỡng các phương tiện của tương lai. Blog này sẽ đề cập đến một số điểm nổi bật từ sách trắng và giải pháp chung sẽ giúp ích như thế nào trong việc bảo trì các phương tiện của tương lai.

Phương tiện được xác định bằng phần mềm (SDV)

SDV là hướng mà ngành công nghiệp ô tô đang nhanh chóng hướng tới. SDV là ô tô được thiết kế để điều khiển bằng phần mềm nhằm giúp phương tiện vận hành hiệu quả và an toàn hơn, đồng thời giúp việc bảo trì phương tiện dễ dàng hơn. Trong khi SDV mang lại những lợi ích này, chúng cũng tạo ra một số thách thức. Bất kỳ lỗi nào trong SDV phải được giải quyết nhanh chóng và hiệu quả để tránh thiệt hại thêm cho SDV và SDV. Nếu có thể, bất kỳ lỗi hoạt động nào của SDV phải được xử lý trước.

Giải pháp bảo dưỡng phương tiện proteanTecs-HARMAN

HARMAN và proteanTecs đã cùng phát triển một giải pháp bảo trì phòng ngừa và dự đoán (PPM) có thể phát hiện các lỗi tiềm ẩn trong hệ thống của xe. Giải pháp có thể thực hiện các biện pháp phủ đầu để dự đoán và tránh các vấn đề thảm khốc. Nó tận dụng khả năng theo dõi sức khỏe thiết bị tiên tiến độc quyền của proteanTecs và phân tích dữ liệu sâu để tạo, trích xuất và phân tích dữ liệu sâu từ bên trong các thiết bị SoC. Kết quả cung cấp thông tin chuyên sâu về tình trạng của Bộ điều khiển điện tử (ECU), cho phép các nhà sản xuất phương tiện theo dõi hiệu suất, xác định nguồn lỗi và dự đoán Thời gian dẫn đến hỏng hóc (TTF). Giải pháp tổng thể tích hợp bảo mật nhúng của HARMAN, phân tích trong xe, kết nối đám mây với xe và cập nhật qua mạng (OTA). Kết quả cuối cùng là một giải pháp hiệu quả đáp ứng các yêu cầu về độ an toàn và độ tin cậy của SDV. Hai ứng dụng sau đây là thành phần chính của giải pháp.

Ứng dụng giám sát hiệu suất liên tục (CPM)

Ứng dụng CPM cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực các chỉ báo hiệu suất điện của thiết bị và bo mạch của hệ thống điện tử tích hợp. Là một ứng dụng tiên tiến, nó làm giảm rủi ro vận hành và bảo mật bằng cách phát hiện các lỗi gần với lỗi.

Ứng dụng giám sát xuống cấp (DM)

Ứng dụng DM về cơ bản là một chức năng phụ của ứng dụng CPM, được thiết kế để dự đoán Thời gian dẫn đến hỏng hóc (TTF) và Thời gian sử dụng hữu ích còn lại (RUL). Nó thực hiện điều này bằng cách đo lường sự xuống cấp của Chỉ báo hiệu suất chính (KPI) và tần suất xảy ra. Những dự đoán này được cung cấp cho Trình quản lý đám mây Dự đoán và Bảo trì Phòng ngừa (PPM) để kích hoạt các dịch vụ lập lịch trình và vận chuyển các bộ phận.

proteanTecs PPM Chế độ xem cấp cao

Một số trường hợp sử dụng

Sách trắng cũng trình bày một trường hợp sử dụng để ngăn ngừa lỗi, một trường hợp để dự đoán lỗi sắp xảy ra trong thời gian ngắn và một trường hợp khác để dự đoán hậu quả lâu dài. Lợi ích của những trường hợp sử dụng này là rõ ràng. Sách trắng đi sâu vào nhiều chi tiết về từng trường hợp trong số ba trường hợp sử dụng này. Để biết thêm chi tiết, hãy tham khảo sách trắng.

Bảng các trường hợp sử dụng proteanTecs PPM 3

Tổng kết

Sự hợp tác HARMAN-proteanTecs cung cấp một nền tảng cho các nhà sản xuất ô tô phát hiện lỗi trước khi chúng trở thành lỗi và sửa lỗi thông qua các kỹ thuật OTA. Nền tảng này kết hợp kỹ thuật Time-to-Correction đầu tiên trong ngành và có thể mở rộng quy mô với độ phức tạp ngày càng tăng của SDV. Giải pháp này giúp giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giảm số lần thu hồi xe. Bất kỳ ai tham gia vào việc phát triển các giải pháp phần cứng và phần mềm cho SDV sẽ được hưởng lợi từ việc xem xét toàn bộ sách trắng.

Bạn có thể tải xuống báo cáo chính thức tại đây.