Berta Sándor
Virtuális prototípusok segíthetnek a hibák kiszűrésében
A módszer szimuláción alapul és lehetővé teszi a költségek jelentős csökkentését.
A Fraunhofer Társaság kutatói bemutatták, hogyan lehet a virtuális prototípusgyártás segítségével a szimuláció alapján már a korai szakaszban felismerni a hibákat és problémákat a komplex vezérlőelektronikában, lerövidíteni a fejlesztési időt és jelentősen csökkenteni a költségeket. Mindez annak köszönhetően valósult meg, hogy a szakemberek saját járműlaboratóriumot hoztak létre, ahol a gyártók virtuális környezetben tesztelhetik és tanúsíthatják a járműveiket.
Legyen szó akár olyan navigációs eszközökről, amelyek már azelőtt jelzik a spontán kialakuló forgalmi dugókat, mielőtt azok a látótérbe kerülnének, akár dinamikus környezetben működő robotokról - a környezet és a belső struktúra változásait felismerő és értékelő, autonóm módon alkalmazkodó intelligens elektronikus alkatrészek már régóta mindenütt jelen vannak hálózatba kapcsolt világunkban és gyorsan terjednek. A megfelelő termék piaci érettségéig vezető út azonban hosszú és minden más, mint egyszerű. A mikroelektronikában a fejlesztési ciklusok sokkal összetettebbek, mint a klasszikus gépészetben. Az alkalmazásspecifikus integrált áramkörök (ASIC) és más beágyazott rendszerek esetében nem ritka a 6 hónapos vagy még hosszabb átfutási idő.
A folyamatok lerövidítése érdekében Dr. Christoph Sohrmann és csapata virtuális prototípus készítéssel támogatja ügyfeleiket. "A termékfejlesztési lánc egyes részeit szimulációs támogatással végezzük, így fel tudjuk osztani a fejlesztési folyamatot, és több csapat párhuzamosan indulhat el az úton. A virtuális modellek használatával az intenzív szoftvertesztek már jóval a hardver rendelkezésre állása előtt megkezdődhetnek. Az ügyfeleink darabonként tesztelhetik a rendszerüket, ami jelentősen növeli a lefedettséget és robusztusabb rendszereket eredményez. A virtuális fejlesztés ebben a tekintetben kiegészíti a klasszikus fejlesztési ciklust: a szoftver lényegesen kevesebb hibát tartalmaz, amikor a tényleges prototípusra kerül" - emelte ki a csoportvezető.
Mindez kulcsfontosságú, mert egy hiba kijavításának költségei exponenciálisan nőnek a koncepció fázisától a sorozatgyártásig. Amennyiben egy terméket visszahívnak, az könnyen az adott vállalat végét jelentheti. Következésképpen a hibákat a lehető legkorábban fel kell fedezni és meg kell szüntetni. A hibátlanul működő rendszer megalkotásához rengeteg tesztelésre van szükség. A számtalan határeset és különleges eset különös kihívást jelent.
Sohrmann ezt egy autó példájával magyarázta el: "Sok jelenlegi modell automatikusan tartja a sávot. Ha a nap visszaverődik a védőkorláton, ez további vonalat vethet a sávra. Hirtelen az autó erre a harmadik, világos vonalra orientálódik." A szimulációban a szakértők egymillió járművet tudnak párhuzamosan elhelyezni a térben és sokkal több vezetési helyzetet tudnak végigfuttatni ugyanabban a fejlesztési időben - ez jelentős idő- és költségcsökkentést jelent, ami az autóiparban sok millió megtett kilométert takarít meg a valós modellnek.
Felmerült a kérdés, hogy hogyan kell kinéznie az autonóm módon közlekedő autók TÜV-vizsgálati eljárásainak. Nos, három év alatt sok minden változhat - a városban és a járművön. A mesterséges intelligencia algoritmusai tanulnak és ennek megfelelően alkalmazkodtak ez idő alatt. A TÜV-nek képesnek kell lennie annak ellenőrzésére, hogy minden rendszer továbbra is megfelelően működik-e. Mivel egy általános ellenőrzés nem tarthat három hétig, a virtuális támogatás a próbapadon elkerülhetetlen. "Ez nagy kihívás. Kevesebb mint tíz éven belül ezeknek a vizsgálati eljárásoknak rendelkezésre kell állniuk" - mutatott rá Sohrmann. Ennek megfelelően a kutatók tovább kívánják bővíteni együttműködésüket az illetékes szervekkel a tanácsadás, de a technikai támogatás területén is.
A szakértők biztosak abban, hogy a virtuális prototípusgyártás egyre fontosabbá válik a jövőben - mindenhol, ahol mesterséges intelligenciát alkalmaznak. Emellett olyan validált vizsgálati eljárásokra van szükség, amelyek hosszú távon garantálják a megfelelő termékek megfelelő működését.
A Fraunhofer Társaság kutatói bemutatták, hogyan lehet a virtuális prototípusgyártás segítségével a szimuláció alapján már a korai szakaszban felismerni a hibákat és problémákat a komplex vezérlőelektronikában, lerövidíteni a fejlesztési időt és jelentősen csökkenteni a költségeket. Mindez annak köszönhetően valósult meg, hogy a szakemberek saját járműlaboratóriumot hoztak létre, ahol a gyártók virtuális környezetben tesztelhetik és tanúsíthatják a járműveiket.
Legyen szó akár olyan navigációs eszközökről, amelyek már azelőtt jelzik a spontán kialakuló forgalmi dugókat, mielőtt azok a látótérbe kerülnének, akár dinamikus környezetben működő robotokról - a környezet és a belső struktúra változásait felismerő és értékelő, autonóm módon alkalmazkodó intelligens elektronikus alkatrészek már régóta mindenütt jelen vannak hálózatba kapcsolt világunkban és gyorsan terjednek. A megfelelő termék piaci érettségéig vezető út azonban hosszú és minden más, mint egyszerű. A mikroelektronikában a fejlesztési ciklusok sokkal összetettebbek, mint a klasszikus gépészetben. Az alkalmazásspecifikus integrált áramkörök (ASIC) és más beágyazott rendszerek esetében nem ritka a 6 hónapos vagy még hosszabb átfutási idő.
A folyamatok lerövidítése érdekében Dr. Christoph Sohrmann és csapata virtuális prototípus készítéssel támogatja ügyfeleiket. "A termékfejlesztési lánc egyes részeit szimulációs támogatással végezzük, így fel tudjuk osztani a fejlesztési folyamatot, és több csapat párhuzamosan indulhat el az úton. A virtuális modellek használatával az intenzív szoftvertesztek már jóval a hardver rendelkezésre állása előtt megkezdődhetnek. Az ügyfeleink darabonként tesztelhetik a rendszerüket, ami jelentősen növeli a lefedettséget és robusztusabb rendszereket eredményez. A virtuális fejlesztés ebben a tekintetben kiegészíti a klasszikus fejlesztési ciklust: a szoftver lényegesen kevesebb hibát tartalmaz, amikor a tényleges prototípusra kerül" - emelte ki a csoportvezető.
Mindez kulcsfontosságú, mert egy hiba kijavításának költségei exponenciálisan nőnek a koncepció fázisától a sorozatgyártásig. Amennyiben egy terméket visszahívnak, az könnyen az adott vállalat végét jelentheti. Következésképpen a hibákat a lehető legkorábban fel kell fedezni és meg kell szüntetni. A hibátlanul működő rendszer megalkotásához rengeteg tesztelésre van szükség. A számtalan határeset és különleges eset különös kihívást jelent.
Sohrmann ezt egy autó példájával magyarázta el: "Sok jelenlegi modell automatikusan tartja a sávot. Ha a nap visszaverődik a védőkorláton, ez további vonalat vethet a sávra. Hirtelen az autó erre a harmadik, világos vonalra orientálódik." A szimulációban a szakértők egymillió járművet tudnak párhuzamosan elhelyezni a térben és sokkal több vezetési helyzetet tudnak végigfuttatni ugyanabban a fejlesztési időben - ez jelentős idő- és költségcsökkentést jelent, ami az autóiparban sok millió megtett kilométert takarít meg a valós modellnek.
Felmerült a kérdés, hogy hogyan kell kinéznie az autonóm módon közlekedő autók TÜV-vizsgálati eljárásainak. Nos, három év alatt sok minden változhat - a városban és a járművön. A mesterséges intelligencia algoritmusai tanulnak és ennek megfelelően alkalmazkodtak ez idő alatt. A TÜV-nek képesnek kell lennie annak ellenőrzésére, hogy minden rendszer továbbra is megfelelően működik-e. Mivel egy általános ellenőrzés nem tarthat három hétig, a virtuális támogatás a próbapadon elkerülhetetlen. "Ez nagy kihívás. Kevesebb mint tíz éven belül ezeknek a vizsgálati eljárásoknak rendelkezésre kell állniuk" - mutatott rá Sohrmann. Ennek megfelelően a kutatók tovább kívánják bővíteni együttműködésüket az illetékes szervekkel a tanácsadás, de a technikai támogatás területén is.
A szakértők biztosak abban, hogy a virtuális prototípusgyártás egyre fontosabbá válik a jövőben - mindenhol, ahol mesterséges intelligenciát alkalmaznak. Emellett olyan validált vizsgálati eljárásokra van szükség, amelyek hosszú távon garantálják a megfelelő termékek megfelelő működését.