포르쉐도 써야할 상황왔다
AI는 어디에 쓸까?
고도로 발전된 센서의 증가는 기존 소프트웨어로는 더 이상 처리할 수 없는 데이터 양을 제공하고 있다. 포르쉐(Porsche)에게 데이터 분석을 위한 머신러닝과 AI 활용은 막대한 양의 정보와 다양한 맥락을 이해하는 데 유용하다. 이러한 도구 활용은 부품 동작과 상호작용에 대한 신뢰할 수 있는 통찰력을 제공하는 데 도움이 된다.
배터리 개발에서의 AI 활용
고전압 배터리(high-voltage battery)는 광범위한 외부 및 내부 영향에 노출되는 복잡한 시스템이다.
이러한 영향들은 포르쉐 엔지니어들이 데이터 분석과 에너지 시스템에 미치는 효과와 관련된 AI 활용을 통해 가시화된다. 이 방식으로 얻은 지식은 포르쉐 고객을 위한 더 나은 부품과 시스템을 개발하는 필수 기반이다.
AI는 특히 배터리 내에서 일관성 없는 동작을 감지하는 데 개발자들을 지원한다. 이를 통해 알고리즘은 개발 단계에서부터 개별 셀과 전체 배터리의 밸런싱 동작을 분석할 수 있다. 밸런싱은 배터리 모듈의 셀들 간 충전 균형을 의미한다.
값이 예상 상태에서 벗어나면 데이터를 통해 원인과 기저 과정에 대한 더 빠른 결론을 도출할 수 있다. 동시에 개발 과정에서 데이터 품질이 향상되어 이후 고객 차량에서 얻는 발견이 더욱 신뢰할 수 있게 된다.
배터리 노화의 알려진 주요 동인 외에도 현대적 분석 방법을 통해 다른 영향들도 식별할 수 있다. 최첨단 데이터 분석 방법과 물리화학적 모델의 결합된 적용을 통해 고객 차량군에서 고전압 배터리 노화에 대한 예측과 분석을 생성할 수 있다.
데이터 분석 기반의 다양한 노화 영향에 대한 이해를 바탕으로 시스템 개발자들은 운영 전략의 추가 최적화에 힘쓰고 있다. 주행거리, 충전 시간, 시스템 성능, 중량, 내구성, 소비량과 같은 모든 최적화 기준이 검토된다.
AI 기반 분석 결과는 개발을 위한 신뢰할 수 있는 의사결정 기반을 만들기 위해 이해 가능하고 설명 가능해야 한다. 이를 위해 소위 ‘설명 가능한 AI’ 방법이 사용된다.
포르쉐에게 AI는 팀이 복잡한 관계를 이해하고 모든 관련 측면을 고려하는 데 도움이 되는 도구다. 스포츠카 제조업체 개발 엔지니어들의 전문성과 결합하여 분석 종료 시 상황의 정확한 분류를 가능하게 한다.
지능적이고 적응된 시스템 설계를 통해 AI가 식별한 노화 영향들을 목표에 맞게 줄일 수 있다. 고객들은 차량 배터리의 서비스 수명을 상당히 연장할 수 있다는 혜택을 받는다.
예방적 이상 감지 – 고객에게 직접 전달
포르쉐 마칸(Porsche Macan)의 고전압 배터리 데이터에 처음으로 적용되는 특히 혁신적인 데이터 분석 방법은 예방적 이상 탐지다.
이는 데이터에서 이상이 감지되면 기술적 원인과 관련성을 평가한다. 발견된 결과를 통해 미래 제품 개발에 도움을 주면서 고전압 시스템의 장기적 성능을 보장한다.
예방적 이상 감지는 지능형 알고리즘을 사용하는 감지기를 활용하여 온라인 데이터에서 배터리 동작의 변화를 추출한다. 감지된 이상은 클라우드에서 분석되고 해독되며 평가된다.
그러나 관련성 있는 이상이 발생하면 포르쉐는 마이 포르쉐(MyPorsche) 앱을 통해서도 구체적인 지침을 포함하여 운전자에게 사전에 알린다. 특히 인상적인 것은 이 방법이 배터리의 각 셀 데이터를 개별적으로 평가할 수 있다는 점이다.
예방적 이상 감지는 데이터 분석 방법을 사용하여 한편으로는 차량의 신뢰성과 성능을 보장하고 다른 한편으로는 잠재적 제한사항을 예측하는 것을 목표로 한다. 따라서 이 기능은 미래 품질 작업의 핵심 요소 중 하나다.
