哈曼在为汽车行业提供各种OTA解决方案方面一直是市场领导者,其解决方案能同时服务于传统燃油车(ICE)和电动汽车(EV)。

用深度数据助力软件定义汽车时代的预测和预防维护

随着软件、硬件及其交互技术的进步,汽车厂商(OEM)拥有了更多投资变现的机会,但同时,他们也不得不应对随之而来的呈指数级增长的各种复杂问题。在新的“软件定义汽车”(SDV)架构下,汽车厂商需要重新评估流程,以确保高度复杂的系统具备高性能、有效性、可扩展性和可靠性。车主们无法容忍汽车驾驶中出现任何问题,无论是安全问题,还是和娱乐、舒适、通信相关的汽车体验性功能。对汽车厂商来说,现在他们必须加倍努力来提高预判车辆故障的能力。因为具备这种能力,意味着他们可以更有效地预防故障的发生。


哈曼OTA近日与世界领先的IC持续检测解决方案提供商proteanTecs达成合作,为下一代软件定义汽车提供哈曼全新的预测和预防维护(PPM)解决方案。该方案将帮助汽车厂商有效预判可能发生的各种问题,随后借助哈曼领先的OTA方案来检测和修复问题,将故障发生的可能性降到最低。

这一组合方案采用了创新方法,借助机器学习技术,通过提取和分析片上系统(System-on Chip)的深度数据实现预测和预防性维护。它可以:

  • 更好地洞察电子控制单元ECU)的运行状况
  • 检测性能退化,并预测发生故障的时间
  • 准确找出故障原因
  • 借助基于的组合解决方案提供先进的分析和AI功能,实现ECU级别、车辆级别、甚至是车队级别的综合检测

使用这些数据能帮助我们更好地实施预测性和预防性维护,解决目前由软件驱动的汽车对安全性和可靠性日益增长的需求,同时降低维修成本。这一方法使用了无线更新(OTA)技术和先进的设备检测功能来收集汽车数据,并能针对特定的汽车使用群体实施软件升级和远程车辆配置。


通过将软件定义汽车中的芯片换成具有高精度、高分辨率的系统传感器,并根据所得数据进行先进的分析,汽车厂商们能更好地预判可能发生的故障,并适时在车端进行缓解,从而经济有效地降低这些问题对汽车厂商、交通管理和服务部门的影响。


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用深度数据助力软件定义汽车时代的预测和预防维护

Michal Geva

哈曼OTA和网络安全业务部总经理


用深度数据助力软件定义汽车时代的预测和预防维护

原文始发于微信公众号(HARMAN Automotive):用深度数据助力软件定义汽车时代的预测和预防维护

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