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Chez Nissan, l'IA prend le relais des simulations de tests physiques sur les véhicules

Chez Nissan, l'IA prend le relais des simulations de tests physiques sur les véhicules
L'IA utilisée par Nissan permet au constructeur d'obtenir des résultats de tests de ses véhicules, sans essai physique, ni simulation. (Photo : Nissan)

Le constructeur automobile japonais Nissan a réduit le nombre de tests physiques de ses véhicules, en exploitant de l'IA sur un historique de données de 90 ans, plutôt que de la simulation.

PublicitéPour accélérer le développement de ses futurs modèles de véhicules, le constructeur automobile japonais Nissan s'appuie désormais sur des outils d'IA, en particulier pour réduire le nombre d'essais physiques, sans pour autant passer par la simulation. L'industriel a ainsi utilisé une solution d'IA développée par l'éditeur britannique Monolith pour la validation des tests de sa nouvelle Nissan Leaf électrique, et veut prolonger l'expérience avec tous ses modèles destinés au marché européen. Il a donc prolongé de trois ans son contrat avec l'éditeur.

Les industriels automobiles simulent depuis longtemps sur ordinateurs les différents tests de résistance aux chocs, de résistance aux intempéries, de déformation des matériaux, de fonctionnement des circuits électriques ou électroniques, etc., afin d'éviter autant que possible le recours aux coûteux, complexes et longs essais physiques. Reste néanmoins la complexité de certains phénomènes, en particulier multiphysiques, difficiles à reproduire en numérique. Avec Monolith, ce n'est néanmoins pas une solution de simulation que Nissan utilise, mais une IA spécialisée dans l'ingénierie industrielle. Qui plus est, celle-ci est nourrie par près de 90 ans de données de tests de véhicules collectées et stockées au Centre technique européen du constructeur japonais, à Cranfield (Royaume-Uni). L'IA ne produit ainsi pas une simulation d'essais physiques, mais une prévision de résultats de tests.

Environ 17% de tests physiques en moins

Lors des tests d'« assemblages boulonnés » sur les châssis de véhicules par exemple, les algorithmes ont recommandé une plage de couple optimale pour le serrage des boulons et ont indiqué les tests complémentaires à effectuer. Il en a résulté une réduction de 17% des essais physiques par rapport à la méthode conventionnelle. Selon Nissan, s'il appliquait cette approche au développement de toute sa gamme de véhicules européens, le temps de test pourrait être divisé par deux.

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