ウィンタートゥール,2019年6月 —— 車両は今も、そして将来もますます複雑なものになっていきます。そのため、開発段階ですでに集中的かつ多面的なテストが求められています。その際に生まれるのが大量のデータで、これを目的に合わせて評価する必要があります。適切なツールを用いれば、過去に実施されたテストのものでも、生データからさらに多くの有益な情報を引き出すことができます。
消費者の世界では私生活でもすでに当たり前と化しているにも関わらず、工業生産部門ではまだ未解決のものがあります。それは、純粋なハードウェア製品からソフトウェア主導の柔軟なエコシステムへの転換です。そして、同時に、ユーザとインタラクティブに交信しながら、データを集めて解釈するプログラムやアプリの意義が増大しています。測定技術の分野でも、焦点となっているのは依然としてセンサや測定エレメント、そしてデータの生成と取得です。
将来的には、収集される測定データの量はいっそう増えていきます。電化と自動化によって、新しい車両はますます複雑になっていくのに対して、データの評価と利用に関しては、これに対応するキャパシティが不足しています。しかし、発想の転換はもう始まっています。「ビッグテストデータ」、つまりまだ解釈されていない大量の測定データの解析こそ、開発時間を短縮し、適切な最適化を通してイノベーションを実現するための唯一のチャンスなのです。