Le 3 tendenze automotive di cui nessuno parla (più)

Il mondo sta cambiando e con esso il settore dei trasporti. Con tanta – giustificata – attenzione rivolta a come cambieranno le cose, il mercato sta perdendo di vista le sfide ancora oggi aperte che ostacolano la produzione di veicoli sicuri e affidabili: la configurazione di collaudo di fronte a tempistiche compresse, la centralizzazione delle ECU e la mancanza di soluzioni per la gestione dei dati aziendali. Per ciascuna di queste sfide, prenderemo in considerazione i settori contigui per capire da dove verranno le risposte.

È generalmente attribuita al romanziere francese Jean-Baptiste Karr la frase "Più si cambia, più è la stessa cosa." Avendo incontrato i tecnici di convalida presso clienti del settore automotive di tutto il mondo, sia OEM che fornitori di livello 1, gli argomenti delle conversazioni sono diversi, ma la sostanza è stranamente simile. Le affermazioni più frequenti sono "Non c'è abbastanza tempo per il collaudo" e "Non c'è budget per le nuove attrezzature". Ora che molti di questi sistemi controllano direttamente sistemi critici per la sicurezza, o inviano loro dati, la sfida di collaudare questi dispositivi per garantire la sicurezza e l'affidabilità non è mai stata più importante.  Diventa di fondamentale importanza il compito apparentemente semplice di "allestire il collaudo". Componenti automobilistici che una volta erano semplici, come i fari o i sedili, ora sono complessi sistemi elettromeccanici che incorporano centraline, sensori, attuatori e comunicazioni con il resto del veicolo. La convalida del comportamento di questi sottosistemi richiede ora diverse metodologie di collaudo. In precedenza il collaudo di portiere, finestrini, colonne dello sterzo, luci e sedili era esclusivamente fisico e serviva a convalidare le prestazioni fisiche e il ciclo di vita. L’apparecchiatura per questo tipo di collaudi meccanici erano piattaforme agitatrici, camere ambientali, attuatori e sistemi di acquisizione dati. Ora che questi componenti incorporano sempre più funzioni di rilevamento, computazione e controllo, i componenti fisici si sono evoluti in sottosistemi del veicolo e richiedono metodologie di progettazione e collaudo che rispecchiano il comportamento del design della catena cinematica. Man mano che i team di progettazione si adattano a questa nuova realtà, la modellazione, la progettazione del software, i test di regressione, il test HIL (hardware-in-the-loop) e l'integrazione dei sistemi stanno creando sfide nell'ambito dei collaudi che non possono essere affrontate semplicemente impiegando più tempo o spendendo più denaro. La soluzione per queste sfide richiede strumenti specializzati per collaudi unici, che possono poi essere sostituiti da strumenti di programmazione per l'automazione, o la ripetizione dello stesso collaudo variando una gamma di parametri: durata, temperatura, condizioni meteorologiche, forze di arresto e così via. Questo tipo di specializzazione può essere visto nei settori contigui, come quello dei semiconduttori, in cui la specializzazione degli strumenti ha ridotto il costo complessivo del test consentendo al contempo ai fornitori di arrivare sul mercato più rapidamente. Questa stessa tendenza si farà strada nel settore dei trasporti. Di fatto, si iniziano a vedere gli accenni di questa specializzazione in prodotti come NI FlexLogger, che fornisce un'interazione basata sulla configurazione per la registrazione dei dati.

Centralizzare o non centralizzare (la ECU)

Con l'aggiunta dell'intelligenza e dell'edge processing ai componenti automobilistici, il numero di centraline elettroniche per veicolo è cresciuto in modo esponenziale. A rigor di logica, ciò significa componenti più modulari, con una minore propagazione degli errori. Ora che ci avviciniamo alle vetture autonome di livello 5 (Audi ha già annunciato che la A8 del 2019 sarà la prima vettura autonoma di livello 3 al mondo), la fusione dei dati provenienti dai vari sistemi di sensori inciderà sicuramente sulla tendenza attuale di decentralizzare le ECU.  Secondo una certa scuola di pensiero, la soluzione è riunire più sottosistemi in un'unica centralina, a volte chiamata centralina di fusione. La centralizzazione dei processori semplifica gli aggiornamenti software, l'aggregazione dei dati, lo streaming dei dati, i costi e il collaudo dei percorsi critici. Questa tendenza affiorerà laddove gli OEM sceglieranno di occuparsi in prima persona della differenziazione, sviluppando direttamente in-house e affidandosi ai fornitori di livello 1 per i sistemi di sensori end-to-end completamente integrati. Ad esempio, per quanto riguarda i veicoli elettrici, molti OEM stanno cercando di isolare le loro parti proprietarie (frenatura, ricarica, catena cinematica) in un'unica ECU e fanno affidamento al settore per le ECU "al consumo” per ridurre il peso dei collaudi, abbassare i costi e distribuire la responsabilità legale. È fondamentale per l'intera value chain capire come questi sistemi si uniscono e condividono standard tra loro. In ogni caso, la sfida presentata dalla convalida del comportamento del software integrato nella centralina diventerà più difficile e la capacità di creare e allestire rapidamente tester HIL diventerà fondamentale. L'attuale standard di fatto per i sistemi HIL è dSPACE; tuttavia, la sua mancanza di scalabilità e flessibilità si sta dimostrando limitante in più di un senso. Il modello di business di dSPACE si basa sulla creazione di un intero sistema end-to-end, il che ovviamente è molto interessante. Questo modello ha funzionato bene in passato, ma due sviluppi fondamentali stanno cambiando il panorama. Innanzitutto, il ritmo a cui cambia il mercato rende questi tester "a scatola nera" troppo costosi, in quanto impongono di creare una nuova scatola nera ad ogni cambiamento. Il secondo fattore è l'evoluzione di ADAS. Dato che le centraline assolvono a più funzioni e assommano informazioni da vari fornitori, il know-how e le proprietà intellettuali che contengono sono ancora più importanti ed è fondamentale che l’azienda automobilistica possieda quelle proprietà intellettuali e se le tenga strette, poiché deve poter modificare i suoi sistemi di test di conseguenza. La scatola nera semplicemente non funziona.  Considerate in che modo Subaru ha utilizzato una piattaforma flessibile e modulare per ridurre le preoccupazioni di cui abbiamo parlato e, in ultima analisi, ridurre la durata dei collaudi a un ventesimo del tempo stimato.

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Storicamente, questo livello di "proprietà in-house" era limitato alla centralina del motore. Tuttavia, sostengo che i sistemi ADAS sono la nuova "catena cinematica", e con questo intendo dire che sono il percorso fondamentale per cui passano innovazione e proprietà; questo significa che la proprietà intellettuale in questo campo sarà altrettanto fondamentale, se non di più. Combinate questa mancanza di flessibilità in relazione alle esigenze future con un marcato aumento dei prezzi per il servizio personalizzato che forniscono, e si comprende perché i tecnici siano alla ricerca di altre soluzioni. C'è poi il problema della scalabilità, che si riconduce al costo. dSPACE non è adatto ai sottosistemi più piccoli, ma anche i sistemi piccoli incorporano un alto livello di logica software.

Soluzioni per la gestione dei dati

Vi risparmierò l'inutile riferimento a come la quantità di dati raccolti sia in crescita esponenziale. Per il settore dei trasporti, la crescita aumenta all’avvicinarsi del livello 5 di autonomia per le automobili. I dati provenienti da sensori come radar, lidar e fotocamera saranno combinati per comprendere l’ambiente circostante. I dati dei sensori biometrici aiuteranno a capire lo stato e la salute del conducente. I sistemi come il cambio corsia assistito e il controllo adattivo della velocità si attiveranno sulla base di questi dati. Per capirci meglio: l'imminente esplosione delle capacità dell'intelligenza artificiale in questo settore è dietro l'angolo. Per i tecnici di collaudo, il problema dei dati è ancora peggiore a causa del volume di dati raccolti, dello step supplementare di convalida dei dati raccolti e della necessità di analizzare questi vasti insiemi di dati quasi istantaneamente. Basta considerare il recente incidente della vettura autonoma Tesla per avere un esempio delle sfide nell'elaborazione istantanea dei dati. L'impatto sulla capacità di prendere decisioni migliori è potenzialmente infinito. Consideriamo uno scenario tipico: si verifica un incidente. I dati provenienti dai sensori dell'auto vengono analizzati e viene identificato un errore in un algoritmo di guida autonoma. Se i dati utilizzati per collaudare questi sistemi sono gli stessi dati utilizzati per monitorare e valutare i sistemi, i passi successivi potrebbero essere...L'errore viene risolto e aggiornato automaticamente sul parco auto interessato. Gli stessi dati generano un nuovo parametro di collaudo nella convalida del sistema per garantire che l'errore non venga ripetuto. Questo scenario rientra nel panorama di ciò che potremmo vedere nel prossimo decennio negli algoritmi di guida autonoma, nell'intelligenza artificiale e nell'Internet delle cose. Ma non lo vediamo ancora succedere perché, anche se conserviamo parecchi più dati, di fatto non li stiamo analizzando. Un aspetto fondamentale in tutto questo è una soluzione di gestione dei dati aziendali che renda semplice (e non solo possibile) archiviare, condividere, trovare e analizzare i dati di misurazione. È senz'altro una sfida, ma ho visto diversi esempi in cui le aziende del settore automotive sono in grado di implementare una soluzione che offre risultati impressionanti. Toyota ha ottenuto una riduzione del 50% delle ore di manodopera necessarie per analizzare i dati; Deutz ha ottenuto una riduzione del 90% dei tempi di analisi dei dati; Jaguar Land Rover ha aumentato la percentuale analizzata dei dati di collaudo dal 10% al 95%, in un ventesimo del tempo. Cosa hanno in comune questi casi? Un'implementazione aziendale standardizzata per la gestione e l'analisi dei dati.

Le tendenze si fanno sentire

Il cambiamento è la nuova costante per le auto, e non solo nell'esperienza d'uso o nella tecnologia che le definisce. Sono in arrivo cambiamenti per le normative e la copertura RCA che ancora non conosciamo; i concessionari e le società di noleggio rischiano di affrontare gravi ostacoli. A causa di questi cambiamenti, sono di primaria importanza i sistemi e le metodologie utilizzati per convalidare e collaudare i componenti: in termini di costo, time-to-market, affidabilità e, soprattutto, sicurezza. Fortunatamente, i componenti utilizzati per definire questi nuovi sistemi non sono novità assolute. Abbiamo visto le stesse tecnologie far evolvere il test nel settore dei semiconduttori, aerospaziale e della difesa, in questi ultimi due casi con molte delle stesse capacità di “pilota automatico". National Instruments vanta una storia di eccellenza di oltre 40 anni nel campo del test e il settore automotive è uno dei nostri punti di forza. Come leggerete nei prossimi post del blog, parleremo di molte delle lezioni apprese da sfide simili nei settori contigui, evidenzieremo molte delle tendenze in evoluzione nel settore automotive e il loro significato per il test e, in definitiva, mostreremo alcuni dei successi più interessanti di tutto il settore in ciò che stanno facendo ora le aziende "della mobilità".

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