Whitepaper
Fünf Herausforderungen bei der Softwareentwicklung in der Automobilindustrie und wie KI diese meistert
Wir haben mit sechs führenden Automobilsoftwareentwicklern über die Herausforderungen gesprochen, denen sie tagtäglich begegnen. Dabei haben wir fünf Use-Cases identifiziert, in denen neue, mit künstlicher Intelligenz ausgestattete Tools die Effizienz steigern können:
1
Kann die Festlegung der grundsätzlichen Architektur eines komplexen Automobilsoftwaresystems rationalisiert werden?
2
Gibt es Tools, die bei der Einhaltung der ASPICE-Zertifizierung in einer agilen CI/CD-Entwicklungsumgebung helfen?
3
Ist es möglich, die Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den vielen verschiedenen Software-Subsystemen im Fahrzeug und die Auswirkungen von Änderungen zu visualisieren?
4
Wie wird die Testabdeckung sichergestellt, ohne die Kontrolle über die Anzahl der erforderlichen Tests zu verlieren?
5
Welche Innovationen in Sachen Tools und Prozessen können den gesamten Softwareentwicklungsprozess effizienter gestalten?
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