Effiziente Validierung durch den Einsatz von hochautomatisierten Prüfstands-Systemen

Um die Herausforderungen der EV-Validierung zu bewältigen, müssen wir den gesamten Verifizierungs- und Validierungsablauf untersuchen. Er beginnt mit gut definierten Anforderungen, die als Grundlage für eine effiziente Validierung dienen. Auch wenn es nicht immer möglich ist, perfekte Anforderungen zu erhalten, ist eine angemessene Anforderungserstellung entscheidend für die Optimierung des Validierungsprozesses. Der Personalaufwand im Verifizierungs- und Validierungsworkflow ist hoch und die Aufgabe der manuellen Testfallimplementierung sehr zeitaufwändig. Durch die Optimierung einzelner Schritte und den Einsatz von DevOps können wir jedoch die Testeffizienz insgesamt erheblich steigern. DevOps ermöglichen eine nahtlose Integration von Testanforderungen, Testfallimplementierung, Testausführung in bestimmten Umgebungen und direktes Feedback an das Lebenszyklus-System.

Testerstellung und Anforderungsmanagement

Durch die Verknüpfung von Testfällen mit spezifischen Anforderungen können wir die Erfüllung dieser Anforderungen überprüfen und etwaige Unstimmigkeiten oder fehlende Elemente ermitteln. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, uns effektiv an sich ändernde Anforderungen anzupassen und sicherzustellen, dass alle damit verbundenen Anforderungen entsprechend aktualisiert werden. Die Ergebnisse dieser Tests werden gründlich ausgewertet, mit den Anforderungen verglichen und dazu verwendet, Anpassungen vorzunehmen und festgestellte Fehler zu beheben.

Minimierung der Testfälle

Die Varianten können sich in der Leistung oder der Art der Antriebe unterscheiden. Um sicherzustellen, dass alle variantenspezifischen Anforderungen erfüllt werden, sind umfangreiche Tests erforderlich. Der erste Schritt besteht darin, die Attribute zu ermitteln, die die verschiedenen Varianten des Prüflings unterscheiden. Diese Attribute erfassen die Unterschiede zwischen den Varianten des Prüflings, wie z. B. Batterietyp, Marktsegment oder Fahrzeuggewicht.

Indem wir diesen Attributen relevante Werte zuweisen, können wir die UUT-Varianten effektiv unterscheiden. Das bedeutet, dass wir mit einer UUT-Variante die Anforderungen für alle anderen UUT-Varianten validieren können, was Zeit und Ressourcen spart. Andererseits können bestimmte Tests, wie das Laden mit Wechselstrom, empfindlich auf Attribute wie Batterietyp und Marktsegment reagieren. In solchen Fällen, wenn mehrere UUT-Varianten die gleiche Batterie und den gleichen Zielmarkt haben, kann der Test mit jeder dieser Varianten durchführen und so die Anzahl der erforderlichen Tests effektiv reduzieren.

Antriebsstrang- und Fahrzeug-in-the-Loop-Prüfstände

Die AVL-Antriebsstrangprüfstände, bekannt als PaViL (Powertrain and Vehicle in the Loop), bieten Flexibilität und Skalierbarkeit. Der PaViL-Prüfstand kann mit bis zu fünf Prüfständen ausgestattet werden, so dass verschiedene Fahrzeugkonfigurationen getestet werden können. Ein halbautomatischer Setup-Prozess, einschließlich mechanischer und elektrischer Verbindungen, gewährleistet eine schnelle Inbetriebnahme des Prüfstands. Darüber hinaus ermöglicht unser Testautomatisierungssystem die automatische Testdurchführung und Datenerfassung, wodurch konsistente und zuverlässige Ergebnisse gewährleistet werden.

Da in letzter Zeit immer mehr Fahrzeugfunktionen über den Touchscreen der Haupt-HMI aktiviert werden, wurde ein Robotersystem entwickelt, das einen unbemannten Betrieb ermöglicht. Unser Robotersystem mit einem speziellen Greifer ermöglicht es uns, nicht nur Berührungsbewegungen, sondern auch Wisch- und Zoomfunktionen auf dem Touchscreen-Display auszuführen. Dieser Automatisierungsgrad ermöglicht es uns, Benutzerinteraktionen genau und effizient zu imitieren.

Die Bedeutung von gut definierten Testfällen

Die Effizienz des Validierungsprozesses hängt stark von gut definierten Testfällen ab. Wir haben festgestellt, dass die Implementierung von Testfällen in verschiedenen Testumgebungen zeitaufwändig sein kann und fast 60 % unseres Aufwands ausmacht. Um diesen Prozess zu optimieren, haben wir die Spezifikation von Testfällen standardisiert. Dieser standardisierte Ansatz ermöglicht es uns, automatisch ausführbare Testdateien für mehrere Umgebungen zu generieren, was wertvolle Zeit und Mühe spart. Darüber hinaus haben wir hochgradig automatisierte Datenverarbeitungsfunktionen eingerichtet, die nahtlos in unser Lebenszyklusmanagement-Tool integriert sind, um eine effiziente Testauswertung zu gewährleisten.

Nahtlose Integration und DevOps beim Testen

Um den Testworkflow zu optimieren und die Vielzahl der erforderlichen Tests zu bewältigen, haben wir einen nahtlosen Integrationsansatz gewählt, der sich an den DevOps-Testzyklen der Softwareentwicklungsbranche orientiert. Dieser Ansatz verbindet und organisiert verschiedene Testattribute, einschließlich Testanforderungen, Testfälle und Modelle. Durch die Nutzung von kontinuierlicher Integration, kontinuierlicher Bereitstellung und kontinuierlichem Testen erreichen wir Nachvollziehbarkeit, Transparenz, Orchestrierung und Autonomie im Verifizierungs- und Validierungsprozess.und DevOps im Testen.

Unser Ansatz zur Systemprüfung auf dem HV Powertrain Testbed und dem HV System Testbed bietet erhebliche Vorteile. Die hohe Reproduzierbarkeit dieser Prüfstände erleichtert die schnelle und unkomplizierte Fehlersuche, was zu einer effizienteren Fehlerbehebung führt. Darüber hinaus ermöglicht der hohe Automatisierungsgrad einen 24/7-Betrieb, der kontinuierliche Tests und eine höhere Testabdeckung im Vergleich zu herkömmlichen Fahrzeugtests auf der Straße gewährleistet. Durch den Einsatz dieser Prüfstände können wir die Anzahl der benötigten physischen Prototypen um bis zu 50 % reduzieren.

Big Data Analytics für effiziente Datenverarbeitung

Angesichts des umfangreichen Datenoutputs, den unsere Testaktivitäten erzeugen, erkannten wir die Notwendigkeit einer effizienten Datenverarbeitung. AVL Data Analytics^TM, beinhaltet Big-Data Methoden und ermöglicht es uns, große Datenmengen in kurzer Zeit zu verarbeiten. Diese Plattform ermöglicht es Ingenieuren, Daten umfassend zu analysieren, Ausreißer zu identifizieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, die zu einer effizienten Entscheidungsfindung beitragen.