Comment l'intelligence artificielle affecte l'industrie automobile

L'industrie automobile connaît des changements technologiques rapides, passant des machines traditionnelles à l'électrification et à la conduite autonome. Les voitures ont évolué vers des systèmes complexes et durables qui offrent aux passagers sécurité, numérique, connectivité et divertissement. L'évolution de l'industrie vers les voitures définies par logiciel oblige les développeurs de logiciels automobiles à adapter leur approche.

La gestion de la qualité est essentielle dans l'infrastructure numérique, nécessaire pour répondre à la demande croissante tout en maintenant les normes des consommateurs. En raison de la complexité du développement logiciel, les tests manuels ne sont pas pratiques, ce qui les rend coûteux et longs. Les approches lentes ne conviennent plus aux mises à jour logicielles fréquentes et aux versions de production quotidiennes requises aujourd'hui.

Tester des applications avancées dans l'industrie automobile présente des défis uniques, nécessitant des tests sur des véhicules physiques ou des simulations complexes. Les défis en matière d'assurance qualité découlent de la conception et de la mise en œuvre de tests de bout en bout, de la nécessité de tester davantage de combinaisons et du défi des tests fonctionnels des véhicules dans les centres de test pour garantir des KPI acceptables.

Considérez la complexité des logiciels de test chargés d'analyser les entrées de nombreuses unités de commande électroniques (ECU). Le logiciel est conçu pour exécuter des commandes à distance déclenchées via une application mobile détenue par l'utilisateur final. De plus, il est chargé de surveiller en permanence l’état et les mouvements du véhicule lors de ses déplacements sur route et de générer des alertes de diagnostic en temps opportun si nécessaire.

Les défis des tests d'infodivertissement

Les constructeurs d'équipements automobiles sont toujours confrontés au défi de fournir aux clients des systèmes d'infodivertissement embarqués (IVI) satisfaisants. La demande croissante des clients pour des systèmes IVI intuitifs, puissants et de haute qualité oblige les fabricants à ajouter davantage de fonctionnalités et de contenu. Le raccourcissement du cycle de tests fonctionnels pour les nouveaux produits, de 4 à 6 semaines à 1 semaine, augmente la complexité. Un autre défi majeur consiste à parvenir à une couverture complète des tests pour garantir les performances du système dans différentes conditions et diverses combinaisons. Tester manuellement tous ces scénarios pour chaque déploiement de changement est presque impossible, d'où la nécessité de solutions d'automatisation robustes.

Application de l'intelligence artificielle dans les essais automobiles

Poussée par l'apprentissage automatique et l'automatisation, l'intégration de l'intelligence artificielle dans les essais automobiles est devenue un changement important dans l'industrie automobile. Ce changement favorise non seulement la production de véhicules électriques, mais coïncide également avec le mouvement de pratiques respectueuses de l'environnement. Les tendances actuelles de l'industrie automobile mettent en évidence plusieurs avantages clés :

● Mesures de sécurité renforcées

● Réduction des problèmes de véhicules grâce à la maintenance prédictive

● Expérience de conduite améliorée pour l'utilisateur

● Capacités de conduite autonome

Avec le développement de l'intelligence artificielle, il a Il devient impératif d’utiliser de grands ensembles de données pour tester des modèles d’intelligence artificielle/d’apprentissage automatique. Les données automobiles incluent le comportement des consommateurs, leurs préférences, leurs habitudes de conduite, leur emplacement, etc. Sans tests de qualité rigoureux, les mégadonnées risquent de ne pas fournir d’informations précieuses pour la prise de décision. Par conséquent, la mise en œuvre de tests Big Data est cruciale pour un traitement et une évaluation précis des données.

L'objectif principal des tests Big Data et analytiques est d'assurer une vérification à 100 % de toutes les données. Ce type de tests vérifiera et vérifiera la fonctionnalité et les performances des applications Big Data. L'adoption d'une approche de test de bout en bout peut répondre à diverses exigences en matière de tests Big Data, notamment l'utilisation d'indicateurs, d'outils et de données de test.

Une large gamme d'outils de test basés sur l'IA peuvent être utilisés pour créer une plate-forme de gestion de la qualité améliorée par l'IA. Le résultat est une validation complète des données, une réduction globale des coûts de qualité, une mise sur le marché plus rapide et une expérience client prédictive.