Todos estos impulsos también tienen un enorme impacto en la manera en que se desarrollan los automóviles.En los vehículos modernos, los sistemas de asistencia al conductor y los servicios de valor agregado en línea son cada vez más potentes, mientras que la electrónica del vehículo, los sensores a bordo y los sistemas de bus son cada vez más complejos y recopilan más datos.Estos datos deben analizarse de forma inteligente durante las pruebas de conducción para poder cumplir con los más altos estándares de calidad en la producción en serie posterior.También en Mercedes-Benz AG —con un enfoque en servicios y en el desarrollo, la producción y la venta de camionetas y vehículos tipo van— los sistemas existentes llegaron a su límite para capturar los datos de pruebas de conducción.
Con el nuevo sistema, Mercedes-Benz obtiene una plataforma revolucionaria y preparada para el futuro, que acelera considerablemente el trabajo de los ingenieros de desarrollo y permite una salida al mercado más rápida.Los ingenieros de los centros de desarrollo tienen ahora acceso a los datos de las mediciones en cuestión de horas.Por un lado, pueden trabajar inmediatamente con los resultados de la medición y, por otro, identificar directamente los errores e iniciar así una nueva prueba.De esta manera, están más cerca de la prueba y los ciclos de desarrollo se acortan.La nueva solución ofrece otra ventaja más:ya no se requiere una planificación detallada de la medición ni especificaciones precisas de los datos de medición que deben registrarse.Los ingenieros tienen acceso en todo momento al conjunto completo de datos y pueden analizarlos posteriormente de acuerdo con preguntas específicas.
Esto genera ventajas de costos tangibles y permite contribuir a la sostenibilidad.Disminuye la cantidad de pruebas de manejo, las pruebas se vuelven más eficientes y ahora permiten decisiones basadas en datos que antes solo eran posibles con un enorme esfuerzo y mucha más preparación.Los ingenieros pueden seguir utilizando sus sistemas habituales y además emplear diferentes herramientas del ecosistema Big Data, ya que la API integrada permite una conexión sencilla con BDSP.Además, la API ofrece otra ventaja:ahora permite hacer evaluaciones sobre el uso real de los datos recopilados.La implementación de la nueva arquitectura también facilita a los fabricantes de automóviles trabajar con proveedores y mantener el control sobre los datos.Porque, hasta ahora, los proveedores recibían los datos en bruto para sus análisis y devolvían los análisis terminados al fabricante de equipos originales (OEM).Ahora es posible que los proveedores procesen estos análisis directamente en el sistema del fabricante de automóviles, de modo que los datos en bruto ya no tengan que salir de sus instalaciones.
Ahora es posible tomar decisiones basadas en datos que antes solo eran posibles con mucho esfuerzo y preparación.
Uno de los hitos en el desarrollo de vehículos son las pruebas de manejo de larga duración.Para ello, los ingenieros de los departamentos de desarrollo definen con precisión qué datos deben recopilarse.Al mismo tiempo, los fabricantes de automóviles envían un gran número de prototipos de nuevos modelos a diversas pistas de pruebas —tanto al desierto como a regiones heladas— para analizar su comportamiento en operación de 3 turnos.Estos vehículos hechos a mano contienen, entre otras cosas, una instrumentación avanzada que registra el comportamiento de los distintos componentes (incluido el software) durante las pruebas prolongadas de resistencia.En un solo turno, se generan entre 10 y 100 GB de datos en una gran variedad de formatos.Al final de cada prueba de conducción, estos datos se transfieren desde el vehículo a un sistema de gestión de datos de medición y almacén de datos.Los ingenieros de los centros de desarrollo reciben los datos en bruto por medio del uso compartido de archivos y los copian en sistemas de archivos locales.Este proceso genera no solo una considerable redundancia de datos, sino también una pérdida considerable de tiempo:pueden pasar varios días hasta que los ingenieros tienen acceso a los resultados de las mediciones.Entonces, si se detectan errores, los vehículos y conductores ya se encuentran en otros lugares.Esto hace que resulte muy costoso y complicado repetir las pruebas.La situación se complica aún más con los avances actuales hacia la conducción eléctrica y automatizada, que hacen que los volúmenes de datos lleguen al rango de los terabytes.Pensando en ello, y buscando reducir el tiempo de disponibilidad de los datos en el futuro, T-Systems desarrolló un nuevo enfoque.
T-Systems convence a los clientes con una solución end-to-end potente, que optimiza todo el proceso y permite usar los datos «as a service».Los componentes clave de esta solución son recursos de Edge Computing, una plataforma central en la nube, el software Big Data Signal Processing compatible con Hadoop/Spark, y el sistema Federated-Spark basado en ese software.Después de cada prueba de conducción, los datos de medición (señales) se transfieren por wi-fi a un cluster de Big Data.Estos clusters están alojados en recursos de edge computing que se encuentran instalados permanentemente en los sitios de prueba, que a su vez son gestionados y operados por T-Systems.En estos sistemas locales también está instalado Big Data Signal Processing (BDSP).BDSP realiza un preprocesamiento de los datos de medición, es decir, transcodifica los distintos formatos de datos recogidos en formatos comunes de big data.
Gracias a esto, se puede lograr un procesamiento hasta 40 veces más rápido para la decodificación y el análisis posterior, en comparación con herramientas convencionales.Esto se debe a que BDSP permite la interpretación paralela de los resultados de medición almacenados en archivos trace binarios o textuales distribuidos.En la práctica, el tamaño de los datos se reduce hasta en un 90%.BDSP también admite resampling y tagging de señales, y cuenta con una API que permite conectarse con otros sistemas.La parte edge de la solución se complementa con una nube central que opera con un sistema <i>Federated-Spark</i>.Este sistema permite a los ingenieros acceder a los datos de medición, sin importar dónde se encuentren almacenados.El sistema <i>Federated-Spark</i> identifica automáticamente los datos para los desarrolladores.Los desarrolladores no solo encuentran los datos pertinentes, sino que también pueden iniciar análisis directamente desde la nube en los servidores <i>edge</i>.Esto significa que solo hay que transferir las instrucciones y los resultados entre los centros de pruebas y las estaciones de trabajo de los desarrolladores, y ya no los conjuntos completos de datos en bruto.Así se elimina la necesidad de ampliar costosas redes MPLS.
Los datos de medición ya se almacenan de forma encriptada en el vehículo y permanecen en todo momento fuertemente protegidos y encriptados.Esto también aplica a la capa de transporte, incluidos los protocolos de transporte entre el vehículo y los recursos edge, así como a los accesos a las redes.
