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芯片足够好,以释放你的生活

表格的专家:改善汽车半导体的策略。

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德赢娱乐网站【官方平台】半导体工程坐下来讨论与杰伊·彼此的汽车电子可靠性,战略合作高级总监克拉;Dennis Ciplickas,先进解决方案副总裁PDF解决方案;乌兹巴鲁奇,汽车业务部的副总裁兼总经理擎天普利;Gal Carmel,总经理Proteantecs.'汽车部门;Andre Van de Geijn,业务发展经理产量表;和杰夫菲利普斯,去市场铅交通国家文书。以下是那次谈话的摘录。

SE:随着汽车越来越电气,随着在汽车中收集的更多数据都是数字化的,需要更先进的电子产品。没有在这些极端环境中使用7nm或5nm芯片的历史。你期望发生什么?

范德格杰恩:我去过一些汽车网站,以及我们从测试的角度看中看到的是,铸造得出的更多信息即将到来将到大会和测试站点。我们必须合并数据以确保我们执行合适的东西,并确保部件正在运行。但我们也看到这些客户开始以不同的方式工作。在过去,您在电机或发动机控制单元中有一个单片机。这些天有多个微控制器。如果一个人失败,特别是对于那些关键系统,另一个是接管。即使您可以做各种测试和各种可靠性事物,FMEAS(故障模式和效果分析)表示唯一的涵盖方法是在您的微控制器中具有冗余,用于这些关键项。如果其中一个部件失败,他们需要接管。

rather:几年前,我在一位大型车手的电子研发团队主管会面。他说你没有建造一辆车,直到你争论试图推动镍的成本,以推出一部分。我来自航空背景,冗余是我们通常照顾可靠性问题的方式 - 三台飞行计算机投票给谁是正确的。但我们在汽车中没有这种奢侈品,我们试图拯救镍。我们觉得整个供应链的压力很大,让每个设备可靠。冗余似乎是明显的道路,肯定适用于骰子可以为15美元,20美元或以上的高端部位。但如果他们没有必要,汽车公司在那里放置多个单位。他们宁愿寻找其他解决方案。

菲利普斯:自治将会发生。这是不可避免的。但是要实现的道路将会降到两个关键问题。一个是,'你是什么意思是可靠的?“另一个是,”你是安全的,安全的是什么意思?'如果期望是在门口的安全且可靠的意思零意外,那就是不会发生的。我们将看到测试过程在街上播放。我们将会看到失败发生。另一方面,如果我们将其与人类驱动程序的比较,我们已经看到技术对安全产生了影响和减少崩溃。这只是我们是否将作为消费者转变为消费者与我们自我的比较并瞄准完美的事项。但是在各处的每辆车都是完全自主的,这将需要很长时间。

Ciplickas:转移到先进的技术非常令人兴奋,如果有点可怕。相信一辆汽车做我能做的事情,而且所有的计算都会采取真正效仿,并不容易。但与此同时,它开放的可能性是惊人的。肯定有一些先进技术的问题,如7nm。我们已经看到了7nm模具中发生了哪些类型的事情 - 不同类型的变化,你可以进入线的中间的缺陷,以及过程模块之间的所有相互作用。理解在您测试的方式中,您使用的故障模型,诊断和发现缺陷以及构建理解这些因素的功能安全性是巨大的挑战。我们将走向自主权,我们最终会到达那里。我个人认为它会比人类现在能做的更好,这将推动转换。但是,鉴于先进技术的行为方式,这会发生这种创新,这是一个发生的发展,这是一个重要的挑战,也是一个很大的机会。

Baruch.:我在过去几年中一直在很多生产线,那些生产线突然发展。它几乎就像在汽车里面有iPhone,因为生产每个和每个部分的复杂性是如此巨大。失败有很多机会。到达您可以以受控方式重复该过程并找到在[生产]中的根本原因问题,或在工厂或不同供应商之间找到根本原因问题,这是为可靠性创造重大挑战。无论你生产什么都需要是可重复的,你需要能够相信它。这导致这些公司如何运作的重大转变。

卡梅尔提高L2+以上的性能包络线需要对车辆有一定的信任,一旦系统获得控制。这些系统的一个好处是,它们可以100%集中注意力,而不是让司机从数据推送和蜂窝技术等事情中分心。我们的工作最终是提高这些系统的可用性。因此,oem正在寻找可扩展的方法,以支持先进软件技术不断增长的性能范围,并同时维护先进节点的电子可靠性。但是他们需要的是知道何时以及如何优雅地失败的数据,并在故障保护机制中平衡可用性和安全性。这是一种取舍,今天并不存在完美,但我们正在努力通过获得这些系统健康状况的准确可见性来改变这个等式。

SE:过去通常在稳定环境中记录潜伏的缺陷,但在汽车中变得更加困难,因为汽车在非常不同的,通常是恶劣的环境中运行。解决方案冗余,汽车制造商似乎不想支付,或者是否需要其他方法?

rather我们认为解决办法是多方面的。没有一种方法可以解决所有问题。精心设计、精心制造、低缺陷的设备,使用严密的工艺精心制造,是构建的基础。但我们认为这不是唯一的答案。我们也不认为测试本身是唯一的答案。这些技术的合并,以及实时诊断和查看整个供应链并发现从设计到最终系统的弱点的能力——所有这些结合在一起是行业创造零缺陷解决方案的最大希望。不只是我们中的一个。

菲利普斯:鉴于在自治车辆中的技术和通信标准的广度和深度,并没有将成为一个或两家公司与汽车的整体端到端测试解决方案一起。生态系统中的不同人员将在一起,合作如何互操作和整合我们的解决方案。使用云和基础设施处理,将有从制造和测试分析应用于雷达,激光雷达和I / O的优势。但还有很多不同的技术向量必须走到一起。

SE:是否从车辆中的所有传感器收集的数据足够好,以了解未来是否会出现问题?如果是这样,你可以提前预测足以避免出现问题吗?

Baruch.:有很多来自不同角度和不同供应商的数据。我们最近完成了德国高级汽车品牌之一的赫卡龙,将来自汽车的数据与制造数据相结合,看看我们是否可以预测传感器的故障,并构建预测模型以找到故障。有几个重要的发现。首先,存在数据,但必须以连接方式利用。今天,数据来自偏离数据的一些领域。如果它来自同一个制造商,那么很棒。但是,这不是现实。您看到来自许多供应商和子供应商的组成部分。所以数据在那里,但目前尚不清楚他们是否愿意分享它来解决另一家公司或客户的特定问题。然而,我们所看到的是OEM的需求越来越需要,以便将链条上下可见。 They are forcing their suppliers, all the way down to the semiconductor companies, to supply data along with what they’re producing. It’s a sort of digital signature for the component they are producing. That is the start for unlocking the potential of connecting all those data points.

Ciplickas: 我同意。在制造,测试和装配过程的每一步都收集了数据。在每毫秒或微秒内的工厂内部有大量的数据,一直到该领域,其中有模具传感器。诀窍是将它全部放在一个分析框架中。实际上分享数据存在巨大挑战。该数据的每个人都以其目的使用它,但在根本原因和改善的质量筛查方面也有一大吨的好处。有关以安全或机密方式在世界各地移动的实际问题。然后有隐私问题。打破下来将是棘手的,但产量,质量,安全和安全的好处是值得的。我们发现在Fab和装配线中的工作,以及我们的特征车辆测试芯片,是您越靠近系统的实际物理,您越有可能构建预测模型。 For example, this can be a sensor on a tool that shows why a certain voltage is what changed or glitched or moved or ramped differently, which then led to this effect, which led to that defect. Standard metrology might not show you that, but the sensors that are measuring the physics can. So building up an understanding of why something behaved the way it did is critical, and a physics-based understanding is a key to getting a predictive model.

rather:即使在相邻的筒仓中,它有时也可能难以清洁或对齐数据。所以梦想和愿景是在那里,但实际现实是我们有几个步骤去做所有工作。

卡梅尔从汽车到云的数据量正在快速增长,这很好。这些数据对于设计更好的系统至关重要。GDPR(欧盟的通用数据保护条例)明确规定了可以移动哪些数据以及如何移动数据。整车厂确保正在移动的数据不会泄露任何私人信息或增加安全风险。在其他市场,我们没有这样的法规,所以自动驾驶汽车能够保护这些信息是件好事。但问题是在所有这些中找到唯一的数据。如果我们不能建立一个最终帮助我们构建更好系统的模型,那么数据就没有多大价值。我们需要从一组特定的失败中创建一条学习曲线,并理解哪些数据与哪些实体相关,以便他们建立更好的模型。这对沿途的每一个实体来说都是一个非常强大的工具。

范德格杰恩:在某种程度上,我同意。但您还希望自己测试自治系统,并确保他们正在工作。您可以收集大量数据,但它需要与您想要修复的问题相关。在某些地区收集大量数据是有道理的。尽管如此,汽车产品可能发生了很多事情。您不能完全预测单个晶体管上的单个粒子可以通过使用来自传感器或其他系统的数据来弥合产品中的功能。如果出现意外失败,您仍然需要在产品中内置的冗余。它与收集所有数据一样重要。这是另一个领域,我看到了很多公司,他们正在使用这些类型来防止产品失败。

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