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22 Elektronik 07 2025 Steckverbinder kabel Langfristige Leistungsfähigkeit von Steckverbindern garantieren Testto-Failure für mehr Zuverlässigkeit In einer Welt mit immer komplexeren Fahrzeugen spiegelt das Testen von Komponenten nach allgemeinen Spezifikationen möglicherweise nicht mehr die realen Anwendungsfälle wider Wie trägt Testto-Failure dazu bei dass Komponenten zuverlässig funktionieren – und zwar wann und wo sie am dringendsten benötigt werden? Von Ahmed Abou Gharam Für Fahrzeugentwickler bringt jede neue Funktion und Architektur eine Reihe einzig artiger Herausforderungen mit sich insbesondere wenn mehrere solcher Fortschritte gleichzeitig erfolgen So verfügen Elektrofahrzeuge und Fahrzeuge mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen über deutlich komplexere elektrische Systeme und Sensoren als herkömmliche Fahrzeuge mit Verbrennungsmotor Sie erfordern neue Ansätze für das Wärmemanagement einen stärkeren Fokus auf die Batteriesicherheit sowie funktionale Sicherheit für elektrische Lenkung und Bremsen Heraus forderungen wie diese werden mit neuen Funktionen in Elektrofahrzeugen zu nehmend inter aktiven Infotainmentsystemen der kontinuierlichen Weiterentwicklung von Fahrerassistenzsystemen und der Weiterentwicklung des vollständigen autonomen Fahrens noch weiter steigen Mit zunehmender Komplexität der elektrischen Fahrzeugsysteme steigen auch die Anforderungen an die Leistung der verwendeten Komponenten So können einige Steckverbinder in Elektrofahrzeugen nicht nur während der Fahrt sondern auch während des Ladevorgangs nahezu im Dauerbetrieb sein und müssen so konzipiert sein dass sie diesen zusätzlichen Betriebsbedingungen standhalten Die Fahrzeuge von heute und morgen verlangen von Komponentenherstellern wie Molex sicherzustellen dass die Teile den Standards sowie den gesetzlichen Anforderungen entsprechen und während der gesamten Lebensdauer des Fahrzeugs zuverlässig funktionieren »Design for Reliability« DFR erfordert einen grundlegenden Wandel der eine Neubewertung traditioneller Testmethoden und innovative Modelle zur Vorhersage der Zuverlässigkeit einschließt Künstliche Intelligenz KI und maschinelles Lernen ML helfen dabei Designs für reale Bedingungen zu optimieren – bis hinunter auf die Komponentenebene Von Testto-Pass zu Testto-Failure Obwohl die Funktion von Fahrzeugen immer komplexer wird arbeiten viele Hersteller daran die Komponenten zu vereinfachen und nach Einzellösungen zu suchen die an verschiedenen »Design for Reliability« erfordert eine Neubewertung traditioneller Testmethoden und innovative Modelle zur Vorhersage der Zuverlässigkeit Bild Molex