Todos esses impulsos também têm uma enorme influência sobre como os carros são desenvolvidos. Nos veículos modernos, os sistemas de assistência ao motorista e os serviços on-line de valor agregado estão se tornando cada vez mais avançados, enquanto os componentes eletrônicos do veículo, os sensores de bordo e os sistemas de ônibus estão se tornando cada vez mais complexos e coletando cada vez mais dados. Esses dados devem ser analisados inteligentemente durante os test drives para atender aos mais altos padrões de qualidade durante a produção em série subsequente. Na Mercedes-Benz AG, que se concentra em serviços e no desenvolvimento, produção e venda de carros e vans, os sistemas existentes também estavam atingindo seus limites quando se tratava de registrar dados de test drives.
O novo sistema oferece à Mercedes-Benz uma plataforma pioneira e preparada para o futuro que acelera significativamente o trabalho dos engenheiros de desenvolvimento e permite um tempo de colocação no mercado mais rápido. Os engenheiros dos locais de desenvolvimento agora têm acesso aos dados de medição em poucas horas. Por um lado, você pode trabalhar com os resultados da medição imediatamente e, por outro, pode identificar erros diretamente e, assim, iniciar um novo teste. Isso os aproxima do teste e reduz os ciclos de desenvolvimento. A nova solução tem outra vantagem: o planejamento detalhado da medição ou as especificações precisas dos dados de medição a serem registrados não são mais necessários. Os engenheiros têm acesso ao conjunto completo de dados de medição em todos os momentos e também podem analisá-los posteriormente para responder a perguntas específicas.
Isso gera benefícios de custo tangíveis e contribui para a sustentabilidade. O número de teste drives é reduzido, os testes se tornam mais eficientes e agora permitem decisões baseadas em dados que antes só eram possíveis com muito esforço e muito mais tempo de espera. Os engenheiros podem continuar a usar seus sistemas conhecidos e também utilizar várias ferramentas da comunidade de big data, pois a API integrada permite o acoplamento simples com o BDSP. No entanto, a API oferece ainda outra vantagem: permite análises do uso real dos dados registrados. A introdução da nova arquitetura também facilita a colaboração dos fabricantes de automóveis com os fornecedores e o controle dos dados. Até agora, os fornecedores recebiam os dados brutos para suas análises e enviavam as análises concluídas de volta ao fabricante do equipamento original (OEM). Agora é possível que os fornecedores processem essas análises diretamente no sistema do fabricante de automóveis, de modo que os dados brutos não precisem mais sair da empresa.
Agora é possível tomar decisões orientadas por dados que antes só eram possíveis com um esforço maior e muito mais tempo de espera.
Um dos marcos no desenvolvimento de veículos são os test drives para testes de resistência. Para isso, os engenheiros dos departamentos de desenvolvimento especificam quais dados devem ser registrados. Ao mesmo tempo, os fabricantes de automóveis enviam inúmeros protótipos de novos modelos para várias pistas de teste – tanto no deserto quanto no gelo eterno – para examinar seu comportamento na operação de 3 turnos. Esses veículos construídos à mão contêm, entre outras coisas, uma extensa tecnologia de medição que registra o comportamento dos vários componentes (incluindo o software) durante os testes de resistência. Durante um turno, cerca de 10 a 100 GB de dados são gerados em vários formatos de dados. No final do test drive, esses dados são transferidos do carro para um armazém de dados e um sistema de gerenciamento de dados de medição. Os engenheiros nos locais de desenvolvimento recebem os dados brutos por meio de compartilhamentos de arquivos e os copiam para sistemas de arquivos locais. Esse procedimento não apenas leva a uma redundância considerável de dados, mas também a perdas significativas de tempo: pode levar vários dias até que os engenheiros tenham acesso aos resultados da medição. No momento em que as falhas são detectadas, os carros e os motoristas já estão em outro lugar. Isso torna a reprodução dos testes extremamente demorada e dispendiosa. A situação é exacerbada pelos atuais desenvolvimentos para a direção elétrica e automatizada, que estão aumentando a quantidade de dados coletados na faixa de TB. A T-Systems desenvolveu um novo processo para reduzir o tempo necessário para fornecer dados no futuro.
A T-Systems impressiona os clientes com uma poderosa solução de ponta a ponta que otimiza todo o processo e permite o uso de dados "como um serviço". Os principais componentes da solução são recursos de edge computing, uma plataforma de nuvem central, o software de processamento de sinais de big data compatível com Hadoop/Spark e o sistema Federated Spark baseado nele. Após cada test drive, os dados de medição (sinais) são transferidos para o big data cluster via WLAN. Eles estão localizados nos recursos de edge computing que estão permanentemente instalados nos locais de teste. Eles são gerenciados e operados pela T-Systems. O big data signal processing (BDSP) também está instalado nos sistemas no local. O BDSP pré-processa os dados de medição, ou seja, os vários formatos de dados coletados são transcodificados para formatos comuns de big data.
Isso permite que a decodificação e a análise subsequente sejam realizadas até 40 vezes mais rápido do que com as ferramentas convencionais. Isso ocorre porque o BDSP permite a interpretação paralela dos resultados de medição registrados a partir de arquivos de rastreamento distribuídos, binários ou textuais. Em uso prático, o tamanho dos dados é reduzido em até 90%. O BDSP também suporta a reamostragem e a marcação de sinais com uma API que permite a conexão com outros sistemas. A parte edge da solução é complementada por uma nuvem central com um sistema Federated Spark. Esse sistema permite que os engenheiros acessem os dados de medição, independentemente de onde esses dados estejam localizados. O sistema Federated Spark identifica automaticamente os dados para os desenvolvedores. Os desenvolvedores não apenas encontram os dados relevantes, mas também iniciam as análises correspondentes nos servidores edge por meio da nuvem. Isso significa que apenas as instruções e os resultados precisam ser transferidos entre os locais de teste e as estações de trabalho dos desenvolvedores, e não mais os conjuntos de dados brutos completos. Se elimina a necessidade de expansão dispendiosa da rede MPLS.
Os dados de medição já estão armazenados de forma criptografada no veículo e permanecem altamente criptografados e seguros o tempo todo. Isso também se aplica às camadas de transporte, incluindo os protocolos de transporte entre o veículo e os recursos edge, bem como para o acesso às redes.
