Automobilhersteller sind aufgrund der heutigen Nachfrage nach elektrischen und herkömmlichen Fahrzeugen gezwungen, ihre Entwicklungsprozesse zu überdenken. Eine große Herausforderung stellt dabei die Bewältigung eines umfangreicheren Produktionsplans bei gleichbleibender Rentabilität dar. Eine Kürzung der Kosten allein reicht nicht aus, da Unternehmen Schwierigkeiten haben, Gewinne zu machen. Automobilhersteller müssen ihre Entwicklungsprozesse verbessern und optimieren, damit sie die Leistung ihrer Fahrzeuge steigern und die Entwicklungszeiten verkürzen können.
Diese Kurzdarstellung beschreibt die Änderungen, die Automobilhersteller an ihren Entwicklungsprozessen für das Fahrzeug-Performance-Engineering der nächsten Generation vornehmen müssen – Laden Sie die Kurzdarstellung jetzt herunter, um mehr darüber zu erfahren!
Heutzutage findet die Fahrzeugentwicklung in viel kürzerer Zeit statt, weshalb das getrennte Arbeiten von Teams erhebliche Neukonstruktionen und Verzögerungen zur Folge hat. Konstruktionsteams können größere Neukonstruktionen vermeiden, in dem sie zu einem früheren Zeitpunkt und regelmäßig während des Projekts zusammenarbeiten. Aber die Lösung besteht nicht darin, eine größere Anzahl teurer und ineffizienter physischer Prototypen zu erstellen, sondern die Simulation ist die Lösung für Zusammenarbeit und Integration beim Fahrzeug-Performance-Engineering. Indem sie einen umfassenden digitalen Zwilling erstellen, können Ingenieure genau verstehen, wie sich eine Komponente verhalten wird, wenn sie in andere Komponenten integriert wird, was Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht.
Modellbasiertes Systems Engineering (MBSE) ist zusammen mit der Simulation entscheidend für ein modernes Fahrzeug-Performance-Engineering. Durch die Integration modularer Entwicklung können Ingenieure Elemente wiederverwenden, anstatt sie für jedes neue Fahrzeug von Grund auf neu entwickeln zu müssen und können individuelle Konstruktionsmodelle kombinieren, die die Basis für ein beliebiges neues Projekt bilden. Zusammen mit dem Vorziehen der Simulation unterstützt dies Teams dabei, viele Konstruktionsentscheidungen so früh wie möglich zu treffen. Das führt zu einem besseren Produkt, das früher und unter niedrigeren Kosten fertiggestellt werden kann.
Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden im Bereich der Entwicklung autonomen Fahrens umfassend eingesetzt, um die Wahrnehmungs- und Steuerungsalgorithmen festzulegen und verschiedene Szenarien zu überprüfen. Bei Elektrifizierungsprogrammen und herkömmlich angetriebenen Fahrzeugen können Ingenieure einen datengestützten Ansatz verwenden, um die Testeffizienz zu steigern und die Leistung vorherzusagen, ohne komplexe Simulationsmodelle erstellen zu müssen und Ziele für das Gesamtfahrzeug mühelos auf Untersysteme übertragen.
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