Herausgegeben von sepp.med,
Spezialist für sicherheitskritische Software-Entwicklung in regulierten Branchen.
KI ist in der Serienentwicklung angekommen. Doch mit jedem Machine-Learning-Modell (ML-Modell), das in ADAS-Steuergeräten, Batteriemanagementsystemen oder Human-Machine-Interface (HMI)-Komponenten einzieht, wächst dasselbe strukturelle Problem:
Safety-FMEA (Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse),
Cybersecurity-TARA (Threat Analysis and Risk Assessment),
SOTIF-Argumentation (Safety of the Intended Functionality)
… entstehen in parallelen Welten, mit parallelen Werkzeugen und parallelen Vokabularen. Audit-Findings wachsen genau dort, wo die Brüche liegen.
Dieses Whitepaper zeigt, wie ein integriertes Engineering-Modell mit harmonisierter FMEA, KI-spezifischen Architekturmustern und szenariobasierter Validierung diese Lücke schließt, bevor sie zur Late Finding kurz vor Start of Production (SOP) wird.
Wer Safety, Cybersecurity und SOTIF heute noch getrennt behandelt, riskiert kostspielige Korrekturen kurz vor der Serienfreigabe.
Auf 17 Seiten erfahren Sie:
Wie eine harmonisierte FMEA Safety-, Security- und SOTIF-Risiken in einem einzigen, durchgängig nachverfolgbaren Risikoartefakt zusammenführt.
Welche KI-spezifischen Fehlermodi klassische FMEA-Kataloge nicht erfassen und wie das Konzept der Bounded Intelligence nichtdeterministisches ML-Verhalten auf Systemebene methodisch beherrschbar macht.
Wie szenariobasierte Validierung die ungeeignete Code-Coverage-Logik für ML-Funktionen ablöst und auditfähige Argumentationsketten erzeugt.
Wie durchgängige Traceability von der Anforderung bis zur Evidenzmappe die Vorbereitung auf Audits strukturell vereinfacht.
Was frühzeitige methodische Integration wirtschaftlich bedeutet: weniger Late Findings vor SOP, weniger Audit-Rework und wiederverwendbare Szenarien-Suites bei Modell-Updates und ODD-Erweiterungen.
Das Whitepaper richtet sich an Führungskräfte und Fachverantwortliche in der Automotive-Software-Entwicklung bei OEMs und Tier-1-Zulieferern: insbesondere Heads of Embedded Systems, Functional Safety Manager, Cybersecurity-Verantwortliche und Validation Leads, die ML-Komponenten in sicherheitsrelevanten Fahrzeugdomänen absichern müssen.
Das Whitepaper liefert ein praxiserprobtes Engineering-Modell mit konkreten Methoden: harmonisierte FMEA, KI-spezifische Architekturmuster wie Shadow Mode und Confidence-Based Decisions sowie eine szenariobasierte Validierungspyramide von der Simulation bis zur Track-Erprobung.
Das Whitepaper umfasst rund 17 Seiten und ist in 25 bis 30 Minuten zu lesen. Wer gezielt nach einem bestimmten Thema sucht, findet über die Kernaussagen und das Inhaltsverzeichnis schnell den richtigen Einstiegspunkt.
Direkt nach dem Absenden des Formulars gelangen Sie auf eine Seite mit dem Download-Link.
Alle Fragen geklärt? Hier geht es direkt zum Formular.