Open Framework for TwinOps and vehicle specific Digital Twin for Software Defined Evs
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Problema
Actualmente existe una revolución en la industria automotriz sobre la cantidad de componentes de software, la cantidad de proveedores y las continuas actualizaciones de software Over The Air (OTA) mientras toda la industria se prepara para adaptarse al concepto de vehículo definido por software (SDV). Se trata de un reto en términos de seguridad y fiabilidad, pero también de una oportunidad para los vehículos eléctricos (VE).
Los vehículos eléctricos tienen tres necesidades principales:
-
- reducir el consumo de energía al tiempo que se aumenta la seguridad,
- competir más eficazmente con los vehículos tradicionales (especialmente en el sector de la UE) en términos de costes de producción;
- y mejorar la experiencia del conductor de vehículos eléctricos con respecto a la carga del vehículo (disponibilidad y rango de potencia (pronóstico).
La reducción del consumo energético de cada función concreta ha sido el foco de los OEMs y proveedores Tier hasta ahora, pero surge una nueva oportunidad gracias a la capacidad computacional de las nubes y los vehículos debido a la implementación de la Computación de Alto Rendimiento (HPC) combinada con la digitalización de los vehículos eléctricos bajo la arquitectura SDV. Sin embargo, el gemelo digital (DT) de última generación todavía está lejos de la compleja realidad del rendimiento central de los vehículos eléctricos. Además, un determinado vehículo, en todas sus variantes y versiones HW y SW, es único y depende del uso real y de su estado en términos de salud y uso de cada uno de los componentes críticos específicos.
Teniendo en cuenta la unicidad de cada vehículo, aprender de los datos operativos de una serie de vehículos (flota) y el uso de esos datos y modelos digitales a lo largo de todo el ciclo de vida de los vehículos eléctricos (incluidas las operaciones y el rediseño) de manera ágil y continua, es la clave para desbloquear el paso adicional necesario en términos de reducción del consumo de energía sin comprometer la comodidad y la seguridad, sino por el contrario mejorando la experiencia, la seguridad y la ciberseguridad del conductor de vehículos eléctricos.
La solución
Para resolver el problema, es necesario aplicar un proceso TwinOps, combinando de manera entrelazada el conocimiento específico del estado de cada EV, un proceso continuo de integración/despliegue y un conjunto de herramientas que permitan una actualización OTA continua y eficiente de las funcionalidades de los EV. La investigación y el desarrollo de los DT aplicados a los vehículos eléctricos deben llevarse a cabo para estar un paso más cerca de lograr un DT específico para los vehículos eléctricos.
El aprovechamiento de la digitalización es necesario para reducir el tiempo de desarrollo y validación y, por lo tanto, reducir los costes para aumentar la competitividad de los vehículos eléctricos y del sector automovilístico de la UE. Todo ello basado en una solución a nivel de automoción (menor coste y alta fiabilidad) y teniendo en cuenta el impacto en términos de experiencia del conductor.
TWIN-LOOP desarrollará un marco abierto para TwinOps para vehículos eléctricos y un conjunto de herramientas digitales para la mejora continua de la reducción del consumo de energía, la minimización de los costos de hardware, la experiencia del conductor y la resiliencia del vehículo en las 4 etapas del ciclo de vida del vehículo.
El concepto de TwinOps es la combinación de gemelos digitales a lo largo de un ciclo de producción continuo de integración/despliegue (DevSecOps) y aprovecha otras fuentes de verdad (por ejemplo, CAD, física) para mejorar la verificación y validación de software (V&V), utilizando modelos precisos en lugar de abstracciones (ingenuas). Se tiene en cuenta la especificidad de cada vehículo eléctrico (concepto MyEV) para mejorar cada etapa, desde el diseño hasta la validación en un bucle infinito.
MOSAIC FACTOR lidera este proyecto y contribuiremos a la definición de los casos de uso para el testeo y validación de las herramientas desarrolladas en TWIN-LOOP, a la adaptación de la metodología DevSecOps para EVs definidos por software, y a la definición de los requisitos funcionales y no funcionales sobre los componentes a desarrollar en este proyecto.
También contribuiremos al desarrollo de modelos basados en datos para la gestión dinámica del vehículo eléctrico y lideraremos el desarrollo de módulos gemelos digitales MyEV para la monitorización de componentes y la previsión de la autonomía de potencia y contribuirá a la optimización del diseño basado en los datos de los vehículos y de la flota de vehículos.
También lideraremos la definición y la implementación del Marco Abierto para MyEV Digital Twin y participaremos en la integración de MyEV y la integración de APPS de EV extendidos, así como en las actividades de creación de perfiles de conductores y participación de usuarios.
Data
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Resultados
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