車両のライフサイクル全体にわたる診断：クラウドベースの診断サービス

技術記事「クラウドベースのツールチェーンによる効率的で自動化された校正」の中で、トルステン・フーバー氏とスレッシュ・シヴァヴァルマン氏は、統合された自動化ソフトウェアソリューションが、校正プロセスを根本的に最適化できる仕組みについて解説しています。

クラウド上でのシームレスなワークフロー

現代の車両を効率的に適合させるには、個々のプロセスステップをクラウドベースの環境に移行する必要があります。その目的は、計測データの処理からECU機能の最適化に至るまでの全プロセスを網羅する、自動化された継続的なワークフローを構築することにあります。これにより、自動車エンジニアは従来の手法の限界を克服することが可能になります。

• 自動データ処理：新しい計測データは自動的にクラウドに取り込まれ、ETASの「Data Operator」によって処理されます。このソフトウェアは、さまざまなソースからの生データを集約・統合し、サンプリングレートを調整し、不要なコンテンツをフィルタリングして、MF4などの標準化された形式に変換します。これにより、ローカルコンピュータでの手動による前処理が不要になるだけでなく、一貫性のあるデータ基盤を構築することができます。

• イベントベースの分析とレポート作成：ETAS Analytics Toolbox（EATB）などのツールは、データを自動的に分析し、特定のイベントや条件を検索します。特定されたデータセクションは、その後の処理ステップに利用され、標準化されたレポートに記録されます。これにより、体系的な評価プロセスと追跡可能な結果が保証されます。

• ASCMO ? モデルパラメータの最適化 ASCMO-MOCA その後、EHANDBOOKやMDA計測データアナライザなどのツールを用いて、仮想環境下で妥当性確認が行われます。このプロセス全体を自動化して夜間実行することで、翌朝にはエンジニアに詳細なレポートと最適化された結果を提供することが可能です。

ソフトウェアデファインドビークル（SDV）開発に向けた将来性のあるソリューション

SDV（ソフトウェアデファインドビークル）の適合には、根本的な見直しが求められています。従来のPCベースのアプローチでは、増大するデータ量や高まるシステムの複雑さに対応できなくなっているからです。将来は、開発プロセス全体を網羅する、エンドツーエンドのクラウドベースかつデータ駆動型のツールチェーンにこそあります。この統合的なアプローチでは、自動化されたデータ処理、スケーラブルな分析、ML（機械学習）ベースのモデリングを、継続的なワークフローの中で組み合わせます。 シミュレーションやデジタルツインに加え、ローカル環境とクラウド環境の実行を柔軟に連携させることで、開発チームはより効率的に作業を進め、開発サイクルを短縮し、適合の品質を持続的に向上させることができます。これにより、大量のデータを効果的に活用し、ソフトウェアデファインドビークル（SDV）の開発における戦略的優位性へと転換することが可能になります。

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