차량 수명 주기 전반에 걸친 차량 진단: 클라우드 기반 진단 서비스

구이도 룰호프와 리스 에반스는 "클라우드 기반 진단 서비스"라는 논문에서 문제 해결 및 고장 진단의 네 가지 핵심 구성 요소와 이들이 어떻게 상호 연결되어 사전 예방적 프로세스를 형성하는지 설명한다.

데이터 기반 진단 인프라

차량의 무선 업데이트(OTA) 기능은 핵심 전제 조건입니다. 이를 통해 진단 데이터를 원격으로 읽고 결함을 원격으로 수정할 수 있습니다. 또한 소프트웨어 정의 차량(SOVD)에는 소프트웨어 중심의 진단 인터페이스가 필요합니다. SOVD를 통해 이제 이 기능이 구현되었습니다. 이는 네 가지 핵심 구성 요소를 연결하는 데이터 기반 진단 인프라를 통해 문제 해결을 사전 예방적 프로세스로 전환합니다.

• 모듈식, SOVD 지원, 클라우드 기반 진단 도구:이타스 클라우드 호스팅 진단 솔루션은 모듈식, SOVD 지원, 클라우드 기반 진단 도구로, 클라이언트 측 소프트웨어 애플리케이션으로서 클라우드에서 관리되는 최신 진단 데이터 및 시퀀스에 직접 접근할 수 있습니다. 시스템의 중앙 백본 아키텍처는 OEM이 기존 솔루션을 원활하게 통합하고 특정 비즈니스 모델에 맞게 도구를 조정할 수 있도록 합니다.

• 직관적인 저작 솔루션: 미래 차량 진단의 효율성과 품질은 직관적인 저작 솔루션에 크게 좌우됩니다. 이러한 솔루션은 사용자가 심층적인 소프트웨어 공학 지식 없이도 복잡한 진단 절차를 생성할 수 있게 합니다. 이러한 데이터 중심 솔루션은 통합 개발 환경(IDE)을 통해 구현되며, 여기서 OEM, 공급업체 또는 서비스 제공업체의 진단 전문가들은 루틴을 유연하게 구성할 수 있습니다.

• 클라우드 기반 시뮬레이션 및 검증: SDV용 동적 진단 솔루션 개발 및 검증을 위해서는 클라우드 기반 진단 시뮬레이션 플랫폼이 필수적입니다. 이를 통해 하드웨어 없이 가상 환경에서 진단 애플리케이션을 실행할 수 있어 물리적 차량이나 HiL 시스템이 필요하지 않습니다. 그 결과 개발 시간과 비용이 크게 절감될 뿐만 아니라 조기 포괄적 테스트를 통해 진단 소프트웨어의 품질이 향상됩니다.

• 클라우드 기반 차량 상태 모니터링:이타스 차량 분석 및 인텔리전스 솔루션은 차량 군집에 대한 선제적이고 종합적인 모니터링을 가능하게 합니다. 이 솔루션은 머신 러닝과 지식 그래프를 활용하여 차량의 운영, 진단 및 소프트웨어 로그 데이터에서 복잡한 패턴과 상관관계를 식별합니다. 이를 통해 기술자에게 정확한 고장 진단과 구체적인 데이터 기반 권장 사항을 제공할 수 있습니다. 클라우드 기반 차량 상태 모니터링을 통해 얻은 통찰력은 예측 유지보수의 기반이 됩니다: 잠재적 고장을 사전에 식별하고, 이상적으로는 FOTA 업데이트를 통해 해결합니다.

SDV를 위한 미래 대비 솔루션

소프트웨어 정의 차량(SDV)의 진단은 근본적인 방향 전환이 필요합니다. 복잡한 네트워크 시스템에 대한 사후적 결함 분석만으로는 더 이상 충분하지 않기 때문입니다. 차세대 진단 서비스는 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 선제적이고 데이터 기반의 접근 방식을 채택해야 합니다. 이 통합 접근법은 클라우드 기반 시뮬레이션과 유연한 현장 실행을 통해 진단 콘텐츠를 민첩하게 생성합니다. 예측 정비를 가능케 하는 지능형 차량 상태 모니터링과 결합함으로써, OEM 및 차량 운영사는 효율적인 문제 해결, 차량 가용성 극대화, 고객 만족도 향상을 실현할 수 있습니다.