開発要件の完全な把握と管理
適切なデータ管理は、信頼性の高いバーチャル・テスト・ドライビングの基盤となります。シミュレーションから生成される膨大なデータは、体系的な整理、明確なラベリング、効果的なデータ連携を通じて初めて価値を発揮します。開発プロセスの効率を最大化するには、トレーサブルで再利用可能なデータへのアクセスを確保することが重要です。このアプローチにより、拡張性の高い検証基盤と、標準化された透明性の高いドキュメンテーションが実現します。
構造化された
データストレージ
シミュレーションは膨大なデータを生成します。明確なファイリングコンセプトがあれば、これらのデータは実用的で価値のある情報へと変わります。シナリオ、パラメータ、構成、結果の構造化とバージョン管理により、透明性とトレーサビリティが確保されます。これにより、開発プロセスにおける意思決定の信頼性が高まります。
継続的なツールチェーンにより、要件、テスト、シナリオ、結果の自動連携とドキュメンテーションが実現します。テスト結果は常に追跡可能であり、パラメータやバージョンも含めて記録されます。このシームレスなトレーサビリティにより、透明性が向上し、結果の再現性が確保され、開発プロセス全体の品質が保証されます。
測定データ、テスト結果、シナリオは、テスト要件と照合してこそ真の価値を発揮します。ツールチェーン内の自動連携により、一貫性のある完全なデータモデルが構築されます。これにより、信頼性の高い分析、明確な意思決定、目標志向の開発が可能になります。
実行されたテストの数が増えれば、それに応じてデータ量も増加します。スケーラブルなデータ管理がなければ、テスト評価がボトルネックになることがあります。高度なデータ管理により、数千回シミュレーションを実行した場合でも、自動的なデータ保存、迅速なアクセス、効率的なテスト評価が実現します。これにより、プロセス全体を通じて高性能で信頼性の高い検証が確保されます。
技術的なリリースには個別の検証だけでは不十分です。一貫性のある、追跡可能で、標準化されたデータが必要です。構造化されたドキュメンテーションは、レビュー、監査、型式認証手続きの基盤となります。効率的で透明性が高く、規格に準拠したリリースプロセスが実現します。
Use cases
Centralized scenario management for transparent and efficient ADAS development
Centralized management and reutilization of scenarios in ADAS development is key. Scenarios must be linked to requirements and test results while having a clear structure and being easy to find. This makes the development process efficient, traceable and transparent.
Centralized management of results for consistent analyses in the development of electric drives
Centralized management of the results data from simulation and test bench tests of electric drives ensures that these data can be compared and traced across all development stages. Having consistent data also provides a basis for sound analyses and reliable decisions throughout the development process.
Systematic evaluation of safety-critical scenarios to boost the reliability of autonomous driving functions
Autonomous driving functions require extensive long-term testing with a focus on rare and/or safety-critical events. Automated filing and the structured classification of results enable a systematic evaluation that identifies any weak points at an early stage, minimizes risks and improves long-term system reliability.
