El futuro de la movilidad gira en torno a vehículos controlados por software y siempre conectados. Con los avances tecnológicos, los vehículos son cada vez más sofisticados y potentes, pero esto conlleva nuevos retos.

Los sistemas electrónicos de los automóviles se han vuelto increíblemente complejos, y el software de los coches modernos contiene más líneas de código que el de un avión comercial. Esta complejidad no hace sino aumentar con la integración de la conducción autónoma y la electrificación. Para simplificarlo, los fabricantes de automóviles están consolidando la electrónica en controladores de dominio.

Asegurar una implementación fiable de estas tecnologías avanzadas es crucial, ya que los gestores de flotas necesitan garantizar la disponibilidad y la experiencia fluida de estos sistemas siempre conectados. Sin embargo, las prácticas actuales de supervisión y diagnóstico no cumplen estos requisitos.

Aquí es donde entra en juego el mantenimiento predictivo y preventivo (PPM), que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para extraer y analizar datos de los sistemas en chip (SoC). Este enfoque ofrece a los fabricantes una visión más profunda del estado de la unidad de control electrónico (ECU), permite supervisar la degradación del rendimiento y predecir el tiempo hasta el fallo (TTF).

Con estos datos, se pueden mejorar las prácticas de PPM para cumplir las estrictas normas de seguridad y fiabilidad de los vehículos actuales impulsados por software, al tiempo que se reducen los costes de mantenimiento. La tecnología Over-the-Air (OTA) y las funciones avanzadas de supervisión del estado de los dispositivos se utilizan para recopilar datos de los vehículos y aplicar actualizaciones de software a un subconjunto predefinido de la flota.