Le Centre technique Nissan Europe (NTCE) a réduit le temps passé par ses ingénieurs à enquêter sur les pannes logicielles des véhicules de deux semaines à deux jours en utilisant la plateforme Fastlane de Sonatus, et fera désormais de cette plateforme la norme pour la validation des nouveaux modèles. Le prochain Nissan Juke sera parmi les premiers.
Les ingénieurs déploient des politiques de collecte de données à partir du cloud et la capture démarre automatiquement lorsqu’une panne définie se produit. Fastlane Insight croise ensuite ces données avec les spécifications NTCE, les cartes CAN, les bases de données de diagnostic et l’historique des problèmes pour identifier la cause profonde la plus probable, en citant ses sources. Il est alimenté par Claude d’Anthropic fonctionnant sur Amazon Bedrock.
NTCE est le premier utilisateur opérationnel de Fastlane Copilot, qui se connecte à chaque véhicule d’essai via un faisceau dédié et a réduit la configuration du véhicule de plus d’une heure à quelques minutes. Les équipes travaillant sur l’ADAS, l’infodivertissement, le contrôle de la carrosserie et le groupe motopropulseur peuvent désormais enquêter en parallèle sur le même véhicule au lieu de rivaliser pour gagner du temps sur des prototypes rares.
« Notre fenêtre de validation s’étend sur environ un an entre les premiers véhicules à grande échelle et le début de la production, et le nombre de logiciels que nous devons vérifier pendant cette période ne cesse de croître », a déclaré Dipesh Solanki, vice-président de l’ingénierie des véhicules chez NTCE.
À mesure que le contenu logiciel augmente, la validation devient un goulot d’étranglement et les outils d’IA qui interprètent les données de test s’intègrent dans les flux de travail d’ingénierie traditionnels. Neusoft a présenté un argument similaire à ELIV la semaine dernière, décrivant comment l’IA fait passer les tests de logiciels de véhicules des voitures réelles à la simulation.
Source : BusinessWire