Aufbau einer DevOps-fähigen Testpipeline – Let’s Release!
Im Rennen um BEVs und SDVs kostet jede Verzögerung Momentum, Marktanteile und Ihren Innovationsvorsprung. Aber herkömmliche Tests können da nicht mithalten: Fragmentierte Prozesse, manuelle Vorbereitungen und verzögerte Freigaben bremsen alles aus. Da die Softwareanforderungen immer mehr an Bedeutung gewinnen, hat sich der Prozess ihrer Umsetzung in ausführbare Testfälle zu einem bedeutenden Engpass entwickelt. Funktionstests haben mittlerweile Vorrang vor traditionellen Kalibrierungsmethoden, was zur Generierung von Tausenden von Testfällen pro Release führt. Die manuelle Umsetzung ist jedoch fehleranfällig und kann bis zu 60 % des Aufwands in einem typischen 18-monatigen Projekt verschlingen. Sie ist ineffizient und veraltet. Mit der nahtlosen Software-Integration über alle Testumgebungen hinweg automatisieren Sie das Wichtigste: Testfälle werden gelesen, ausgelöst, ausgeführt und an Ihr zentrales Lifecycle-Management-Tool zurückgemeldet. Keine Redundanzen. Keine Nacharbeit. Nur vollständige Nachvollziehbarkeit und skalierbare Geschwindigkeit. Von der Brandbekämpfung zur Zukunftsgestaltung – das ist Ihr Weg.
Einfache Skalierung der Modellintegration – Let's Release!
Der Wechsel zwischen Testumgebungen sollte sich nicht wie ein Neuanfang anfühlen. Der Wechsel von HiL zu Power HiL oder von der Simulation zur realen Hardware bedeutet jedoch oft, dass die Parametrisierung dupliziert und die komplexe Modellintegration erneut durchgeführt werden muss. Herkömmliche Arbeitsabläufe zwingen Teams dazu, E-Motor-Modelle immer wieder neu zu erstellen – was Zeit und Budget verschwendet und potenzielle Fehler verursacht. Mit automatisierter Modellparametrisierung auf der Grundlage vorhandener Daten, nahtloser Wiederverwendung von Modellen in verschiedenen Umgebungen und vereinfachter Einrichtung beim Übergang zu physischen Tests reduzieren Sie den Integrationsaufwand und verkürzen die Vorbereitungs- und Modellintegrationszeit um bis zu 40 %. Validieren Sie auf Komponentenebene statt auf Gesamtfahrzeugebene – sparen Sie Prototypen, steigern Sie die Flexibilität und kommen Sie schneller voran. Und da jede Testphase, von der virtuellen bis zur physischen, von einer einzigen Einrichtung gesteuert wird, bleiben Sie schnell, effizient und vollständig ausgerichtet. Weniger Overhead. Verbesserte Abläufe. Optimierte Validierung.
Jede Testminute zählt – Let’s Release!
Zeit ist knapp. Bei begrenzten Prüfstand-Slots und engen Deadlines steigt der Druck, die e-Drive-Performance effizient zu optimieren. Kalibrier-Teams sollen komplette Kennfelder in wenigen Tagen abstimmen – ohne Spielraum für Fehler. Doch herkömmliche Prozesse überlasten Ressourcen und gefährden Termine. Stellen Sie sich stattdessen eine Kalibrierstrategie vor, die vorausschauend denkt: Ein patentierter, aktiver Design-of-Experiments (DoE)-Ansatz wählt per Knopfdruck nur die relevantesten Datenpunkte aus – verteilt Varianzpunkte intelligent, identifiziert kritische Bereiche, setzt gezielte Wiederholungen und meidet redundante Zonen. Der KI-gestützte Algorithmus lernt mit jedem Test, passt sich in Echtzeit an und bestimmt den nächsten besten Schritt. Das Ergebnis? Bis zu 50 % weniger Prüfstandszeit, geringerer manueller Aufwand und effiziente Optimierung selbst komplexer Systeme. Verlässliche, wiederverwendbare Ergebnisse – mit weniger Zyklen, weniger Overhead und maximalem Vertrauen. Wenn Zeit knapp ist, sollte Ihr Prozess Fortschritt ermöglichen – nicht blockieren.
Ineffizienzen am Prüfstand beginnen oft viel früher: Wiederholte Testläufe, verspätete Anomalie-Erkennung, beschädigte Prüflinge oder Ausrüstung. Wenn nicht-plausibles Verhalten unbemerkt bleibt, steigen die Kosten – und der Zeitplan gerät ins Wanken. Klassisches Grenzwert-Monitoring kommt da nicht mehr mit. Die intelligente Alternative? Selbstlernende Algorithmen erzeugen Laufzeitmodelle direkt aus den Messdaten – ein digitaler Zwilling entsteht, der jeden Test in einen vorausschauenden Feedback-Zyklus verwandelt. Anomalien werden frühzeitig erkannt, ungültige Tests sofort gestoppt und Stillstandzeiten minimiert. Keine Expertenkenntnisse für die Modellerstellung. Kein aufwendiges Setup. Nur integriertes Machine Learning, das kontinuierlich Effizienz maximiert. Und auf Laborebene? Die Komplexität steigt: strengere Regularien, anspruchsvollere Zertifizierungen, isolierte Systeme, fehlende Rückverfolgbarkeit und wachsender Verwaltungsaufwand. Unsere nahtlose Toolchain bringt Struktur zurück: standardisierte Abläufe, automatisierte Ressourcenplanung und vollständige Anforderungsverfolgbarkeit (Chain of Custody). Die Overall Equipment Effectiveness (OEE) steigt um bis zu 35 %. Weniger Chaos. Mehr Kontrolle.
Man kann nur verbessern, was man messen kann. Doch wenn Produktreife vom ersten Tag an erwartet wird, reicht manuelles Fortschrittstracking nicht mehr aus. BEVs und SDVs erfordern eine ganzheitliche Validierung von Beginn an – doch inkonsistente Daten, inkompatible Formate und isolierte Tools verhindern eine verlässliche Einschätzung des tatsächlichen Reifegrads. Ohne eine zentrale, vertrauenswürdige Datenquelle bleibt die KPI-Basis unscharf, Analysen unpräzise – und das Risiko für Compliance-Verstöße wächst. Die Lösung? Automatisierte Datenerfassung, Harmonisierung und Auswertung – über alle Testumgebungen hinweg. Vom Rohsignal über harmonisierte Datensätze bis hin zu verwertbaren Insights wird Ihr gesamter Entwicklungsprozess transparent, nachvollziehbar und skalierbar. Statt Daten manuell zu sammeln und Berichte zusammenzufügen, erhalten Sie ein vollständig automatisiertes Reifegrad-Tracking, minimale Datenverluste und verlässliche KPIs in jeder Phase. Verwandeln Sie verstreute Daten in Klarheit – und führen Sie mit Sicherheit statt mit Annahmen.
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