Vývoj moderních vozidel generuje obrovské množství testovacích dat, ale shromažďování informací je užitečné pouze v případě, že je inženýři dokážou následně najít, pochopit a analyzovat. Společnost Ford tento problém řeší modernizací svého systému Corporate Road Loads (CORL) pomocí platformy Aqira, což je řešení pro správu testovacích dat připravené pro cloud, dodávané společností Hottinger Brüel & Kjær (HBK).

Předchozí systém společnosti Ford sloužil ke správě naměřených dat ze zkušebních polygonů více než 20 let. Blížil se však ke konci svého životního cyklu a nebyl navržen pro novější požadavky, jako jsou cloudové technologie, aktualizované bezpečnostní standardy nebo další typy dat včetně signálů CAN. S více než 8 terabajty nahromaděných dat mohlo být také obtížné najít relevantní měření, pokud inženýři už předem přesně nevěděli, co hledají.

Platforma Aqira přináší bohatší metadata a flexibilnější vyhledávací prostředí. Existující datové soubory lze indexovat a označovat pomocí informací, jako jsou konfigurace vozidla, zkušební podmínky a charakteristiky měření, což inženýrům umožňuje efektivněji filtrovat rozsáhlé kolekce a lokalizovat relevantní data.

Platforma rovněž propojuje vyhledávání dat se vlastní analýzou. Inženýři mohou vytvářet aplikace a pracovní postupy (workflows), které přetvářejí naměřená data z časových řad do inženýrských metrik, včetně analýzy cyklů (cycle counting) a frekvenční analýzy. Analýzu tak lze provádět blíže k samotným datům, namísto toho, aby vyžadovala opakované stahování a ruční zpracování.

To má velký význam zejména proto, že vývoj vozidel se stává stále více datově náročným. Měření silničního zatížení (road-load) mohou podpořit testování odolnosti, analýzu únavy materiálu a korelaci fyzického testování s modely CAE. Převedením těchto datových sad do strukturovanějšího prostředí lze dosáhnout toho, že historická měření budou lépe znovu využitelná, místo aby se ke každému testu přistupovalo jako k izolovanému inženýrskému úkolu.

Tento vývoj rovněž ilustruje širší změnu v automobilovém testování. Výzvou už není pouhé získání dostatku dat; spočívá ve vytvoření metadat, vyhledávacích funkcí a automatizovaných pracovních postupů nezbytných k proměně těchto dat na použitelný důkazní materiál. S tím, jak se platformy vozidel stávají složitějšími a vývojové cykly stále více kombinují fyzické a virtuální testování, by se efektivní správa testovacích dat mohla stát důležitou součástí inženýrské efektivity.

Více informací o tématu najdete zde.

Celý článek najdete zde.

Ford Implements Aqira for Road Load Data Management [online]. [cit. 2026-10-01]. Dostupné z: https://www.eurekamagazine.co.uk/content/news/ford-implements-aqira-for-road-load-data-management

Obrázek: ChatGPT