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모든 도메인을 위한 EHANDBOOK

소프트웨어의 복잡성을 명확함으로 전환

현대적인 ECU 소프트웨어는 점점 더 복잡해지고 있으며, 기존의 문서화 방식만으로는 더 이상 제속도를 맞추기 어렵습니다. 엔지니어는 분산된 소스나 수동 분석에 의존하지 않고 소프트웨어 로직, 릴리스 변경 사항, 캘리브레이션 설정 및 측정 데이터를 연결할 수 있는 방법이 필요합니다. 이러한 맥락을 구성하기 어려울 때 엔지니어링 시간은 문제 해결이 아닌 준비 작업에 낭비됩니다. 어떻게 이 정보를 하나로 모으고 효율성을 극대화할 수 있을까요?

주요 과제

전문가에게 갇혀 있는 지식

신입 엔지니어는 소프트웨어 동작을 이해하기 위해 선배 동료에게 크게 의존합니다.

추적하기 어려운 릴리스 변경 사항

버전 간의 수동 비교는 시간이 많이 걸리고 중요한 업데이트를 놓칠 수 있습니다.

팀의 발목을 잡는 캘리브레이션 준비

엔지니어는 실험을 시작하기 전에 긴 레이블 목록을 검색하는 데 시간을 낭비합니다.

공유되지 않는 소프트웨어 뷰

서로 다른 팀들이 기능 로직에 대한 일관된 단일 이미지 없이는 협업에 어려움을 겪습니다.

파편화된 디버깅

한 도구의 측정 데이터와 다른 도구의 정적 문서를 연관 분석하는 작업은 근본 원인 분석을 고통스러울 정도로 느리게 만듭니다.

맥락 없는 데이터 과부하

팀은 대량의 측정 데이터 내에서 관련 문제 영역을 찾는 데 어려움을 겪고 있으며, 이는 의사결정 지연으로 이어집니다.

자동차 데이터 분석 및 캘리브레이션을 위해 이타스 소프트웨어가 설치된 노트북을 사용하는 엔지니어로, 디지털 문서의 시각적 오버레이, 검색 도구 및 소프트웨어 엔지니어링 워크플로가 특징입니다.

이타스 EHANDBOOK은 엔지니어에게 소프트웨어 기능과 아키텍처에 대한 일관되고 정확한 뷰를 제공하는 ECU 소프트웨어의 대화형 그래픽 표현을 생성합니다. 정적 파일과 파편화된 문서에서 로직을 해석하는 대신, 팀은 소프트웨어를 직접 탐색하고 해당 뷰를 분석, 캘리브레이션, 디버깅 및 커뮤니케이션을 위한 공통 기반으로 사용할 수 있습니다. 더 넓은 에코시스템 내에서 EHANDBOOK COMPARE 애드온은 소프트웨어 버전 간의 차이점을 자동으로 강조 표시하여 엔지니어가 관련 변경 사항을 더 빨리 식별할 수 있도록 돕습니다.

이타스 INCA와의 원활한 통합은 더 빠른 실험 생성을 지원하며, 이타스 MDA와의 연결은 측정 데이터를 소프트웨어 맥락으로 직접 가져옵니다. 대량의 측정 데이터가 포함된 경우 이타스 EHANDBOOK에서 더 깊이 분석하기 전에 이타스 EATB가 관련 문제 영역을 효율적으로 식별할 수 있도록 돕습니다.

장점

신입 엔지니어의 빠른 온보딩

온보딩 노력을 줄이고 신입 엔지니어가 더 빨리 생산성을 발휘할 수 있도록 돕습니다.

즉각적인 릴리스 비교

A2L 기반 소프트웨어 버전의 자동 비교를 통해 릴리스 변경 사항을 즉시 식별합니다.

빠른 캘리브레이션 설정

텍스트 목록을 수동으로 검색하는 대신 시각적으로 신호를 선택하여 캘리브레이션 설정 시간을 단축합니다.

디버깅을 위한 하나의 공유 뷰

소프트웨어 로직과 측정 맥락의 하나의 공유 뷰를 통해 디버깅과 협업을 개선합니다.

도메닉 파일의 초상화

이타스 EHANDBOOK은 ECU 소프트웨어를 엔지니어가 실제로 탐색하고, 비교하고, 논의할 수 있는 도구로 전환하여 복잡한 분석을 더 빠르고 훨씬 더 실행 가능하게 만듭니다.

Dominik Feil, 제품 필드 매니저

측정 및 캘리브레이션을 위한 ETAS 솔루션

책상 앞에 앉아, 코드 및 시스템 다이어그램이 그래픽으로 표시된 컴퓨터 화면을 보며 작업 중인 엔지니어.

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우리의 Knowledge base는 실용적인 지침과 전문 지식을 얻을 수 있는 중심 허브입니다. 자동차 소프트웨어 및 엔지니어링에 대한 심층적인 통찰력을 제공하여 성공에 필요한 실용적인 정보를 제공합니다.

수동 보정에서 자동화된 데이터 기반 워크플로로 이어지는 확장 가능한 경로

차량 일러스트레이션과 데이터 기반 모션 보정 그래픽이 포함된 이타스 백서 표지 모형.

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테스트 차량 및 고객 차량에서 발생하는 데이터 양이 계속 늘어나는 가운데, 지나치게 많은 내부 스크립트와 수동 조정, 그리고 높은 계산 부하로 인해 교정 엔지니어들의 업무 속도가 느려지고 있습니다.

데스크톱에서 클라우드까지 확장 가능한 하나의 원활한 워크플로우 내에서 자동화된 데이터 전처리, 이벤트 기반 분석, 그리고 머신러닝(ML) 기반 최적화가 어떻게 유기적으로 연계되는지 알아보세요.