自動車産業は、EVなどの影響力の大きいトレンドや、IT技術の進化の結果として、大きな変化を遂げています。自動運転など、車両の安全性分野で革新的な進歩があり、ガソリンとディーゼル車はから、電気自動車へと進化し、カーシェアリングは大幅に増加しています。これらの結果、環境や、燃料効率の基準を満たしつつ、変化する規則、および、ユーザーの要求を満たすための課題が急増してきます。

これらのダイナミクスに適応するために、車両は進歩しています。車両は、多くの電子システムが統合され複雑化が進みます。複雑な車両開発に対応するためには、良く定義されたシステムアーキテクチャが必要です。そして、このような変化に対応し、課題に正面から取り組むために、自動車業界は、システムズエンジニアリングのアプローチを採用し始めています。

システムズエンジニアリングは、複雑なシステム開発の強力な手法となっています。システムズエンジニアリングの一手法である モデルベースシステムズエンジニアリング(MBSE)は、モデルを使用してシステムを記述することにより、複雑なシステム開発を可能にします。

MBSE は、開発中のシステムのコンテキストとアーキテクチャを文書化するモデルを使用し、市場、技術、規制の要件、車両の設計と機能の間のトレーサビリティを可能にします。これは、スケーラブルな構造を確立し、複雑なメカニズムを、最小限のコスト、期間で開発するのに役立ちます。MBSE は、従来のドキュメントベースの情報交換の面を変え、システムのモデルを開発し、エンジニアと利害関係者の間で協調してシステム設計します。問題やエラーは事前に確認・排除され、コスト超過を防ぎます。これらは従来のドキュメント中心のアプローチでは実現できなかった可能性がある効果です。

当然、MBSE を実行するには、データが必要です。しかし、システムの複雑化にともなって、「ビッグデータ」の量は増え続けています。このような場合、従来のアプローチでは、最善の意思決定を行うために不可欠な、特性データを速やかに取得することができません。

したがって、MBSEが目的を実現するためには、データを関係者全てがアクセス可能な状態にしておく必要があります。検証ライフサイクルのデータは、オンロードデータ、社内テストデータ、シミュレーションデータで構成されます。デジタル化された標準データにより、シミュレーションデータを強化し、信頼性を高めることができます。そして、貧弱なプロトタイプの数を減らすためには、構造化されたデータが不可欠です。データが高い品質をもち、豊富で意義のあるものである場合、反復処理は大幅に削減されます。生データは検証ノウハウに変換する必要があります。このようなデータは、より正確な意思決定を可能にするため、MBSEの目的をより迅速に達成するのに役立ちます。

製品V&Vデータ管理(PVM)は、データのデジタル化と標準化を可能にします。PVMとは、Product V&V data Managementの略語であり製品システムの妥当性確認や検証試験時に計測したデータを蓄積し、活用するためのITインフラです。PVMを通じて、計測したデータを、再利用が可能な品質の高いデータに昇華していく事が出来ます。MBSEは、このデータにフックする事で、より速く目標を達成することができます。つまり、PVM は MBSE へのデータプロバイダの 1 つです。また、蓄積されたデータは、MBSE だけでなく、人工知能や機械学習などの領域にも使用できます。