汽车-SPICE 4.0 有什么新功能？

Automotive SPICE (A-SPICE) 是一个广受认可的框架，专门用于评估和改进汽车行业的软件开发流程。A-SPICE 由汽车特别兴趣小组 (SIG) 开发，旨在确保车辆中使用的软件系统符合最高的质量、可靠性和安全性标准。

A-SPICE 由 3 个主要实体组成：

A-SPICE 中的 PAM（流程评估模型）概述了一组流程，这些流程分为系统工程、软件工程和支持流程等领域。每个流程都根据特定的基础实践和工作产品进行评估，从而为流程改进和评估提供了详细而结构化的方法。

PRM（流程参考模型）提供了汽车软件和系统开发所需流程的详细视图，符合 ISO/IEC 33020 标准。该模型为每个流程提供全面的描述和预期结果，指导组织实现更高的流程成熟度。

A-SPICE 定义了六个能力级别，反映了组织流程的成熟度和有效性：

•级别0：不完整流程– 流程未执行或未能实现其目的。

•第 1 级：已执行流程 – 流程已实施并实现其目的。

•第 2 级：管理流程——根据需要对流程进行规划、监控和调整。

•第3 级：已建立流程– 流程已定义、标准化并集成到标准业务实践中。

•级别 4：可预测过程——过程在定义的限制内运行以实现可预测的结果。

•第 5 级：优化流程——基于对常见变异原因的定量理解，不断改进流程。

为什么要使用 Automotive-SPICE？

A-SPICE 通过鼓励定期评估和逐步提高流程能力水平来促进持续改进的文化。这种持续改进周期可帮助组织适应新挑战和技术进步，确保软件开发持续卓越。

有什么改变？

从 PRM（流程参考模型）框架来看，已经引入了几种新流程来满足软件和硬件开发不断变化的需求。

HWE——硬件工程
硬件工程 (HWE) 流程提供了一种结构化的方法来开发强大而可靠的硬件组件，同时重点强调安全性和与软件系统的集成。

HWE.1：硬件需求分析
专注于安全关键需求的全面分析和集成，符合 ISO26262 标准

HWE.2：硬件架构设计
提供有关创建模块化和可扩展硬件架构的深入指导，强调与软件系统的集成。

HWE.3：硬件详细设计和实现
包括详细硬件设计的具体实践，考虑制造约束和电子元件集成

HWE.4：硬件测试
强调严格的验证和确认标准，确保硬件组件满足指定要求并在各种条件下可靠运行。

MLE——机器学习工程
MLE 涉及一系列步骤，用于开发、训练和部署能够从数据中学习并做出预测或决策的模型。这些过程对于创建能够随时间推移而适应和改进的智能系统至关重要。

MLE.1：机器学习需求分析
定义和分析机器学习需求，确保它们清晰、完整并与系统级需求一致。

MLE.2：机器学习数据管理
专注于用于训练和测试机器学习模型的数据的收集、准备和管理，强调数据质量和相关性。

MLE.3：机器学习模型开发
涵盖机器学习模型的设计、训练和验证，确保它们满足指定的性能和可靠性标准。

MLE.4：机器学习模型部署和监控
涉及将机器学习模型部署到生产环境中并持续监控其性能，以确保它们可靠、安全地运行。

A-SPICE 4.0 中引入这些新流程代表了该框架的重大进步，使其与现代行业标准和最佳实践保持一致。这些增强功能涵盖敏捷项目管理、持续质量改进、全面风险管理、详细硬件工程和系统机器学习集成，可确保汽车软件和硬件开发流程稳健、可靠且安全。

虽然这里强调的新流程至关重要，但 A-SPICE 4.0 还包含许多其他变化和改进，进一步提升了框架的有效性。详细介绍所有这些变化超出了本文的范围，但很明显，A-SPICE 4.0 旨在满足汽车行业复杂且不断发展的需求。通过采用这些更新，组织可以实现更高质量的成果，并加强对汽车开发卓越的承诺。