Resiliente automatisierte Fahrzeugsysteme | Safety & Security

digitale transformation, digitalisierung, digital business, digitales geschäftsmodell

Der Fahrzeugmarkt ist im Umbruch – sowohl die Transition hin zur Elektromobilität als auch die Entwicklung hochautomatisierter Fahrzeuge stellt die Branche vor große Herausforderungen, bietet aber auch Chancen zur Neupositionierung.

Das Konzept der Software-defined Vehicle charakterisiert einen Lösungsansatz, der größtmögliche Flexibilität bietet, schnell auf Marktanforderungen zu reagieren und gleichzeitig die funktionalen Anforderungen erfüllen kann. Er erfordert jedoch neue Kompetenzen, Prozesse, Strukturen und Software-Architekturen und stellt die Unternehmen vor große Herausforderungen.

Innovative Software- und Systemlösungen für die Automobilbranche

Das Fraunhofer IESE unterstützt Firmen seit 30 Jahren mit Lösungen im Software- und Systems-Engineerings, die Entwicklungseffizienz in der Automotive- und Nutzfahrzeugbranche zu steigern, in der Forschung und Vorentwicklung, sowie beim Transfer in die Serienentwicklung.

Weiterhin arbeiten wir an der Umsetzung neuer Mobilitätskonzepte, von der Konzeptionsphase mit Städten und Gemeinden bis hin zur Umsetzung mit Digitalen Zwillingen der Smart City und intelligenten Datenräumen.

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Software Defined Vehicle (SDV)
Architektur, Entwicklungsprozesse und virtuelle Testumgebungen

Software-defined Vehicles sind die Zukunft. Sie bieten flexible, updatefähige Fahrzeugfunktionen auf modernen E/E-Architekturen. Das Fraunhofer IESE ist der kompetente Partner für diesen Wandel. Wir unterstützen Sie von SDV-Architekturen über Continuous Engineering und virtuelle Tests bis zu Safety, Security und KI-gestützter Entwicklung.
Fraunhofer IESE unterstützt die Entwicklung hin zum SDV und dazugehörigen digitalen Ökosystemen in Forschungsprojekten und mit gezielten Forschungstransferprojekten für die Industrie.

Zielarchitekturen für Software‑defined Vehicles und zonale E/E‑Konzepte

Hardware‑Abstraktion, APIs und Plattform‑Architekturen für Wiederverwendung

Architekturberatung zu Open Source und Ökosystem‑Ansätzen

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Kurze Release‑Zyklen und kontinuierliche Updates erfordern neue Entwicklungs‑ und Testansätze. Das Fraunhofer IESE unterstützt die Transition hin zu CI/CD-Pipelines in den Entwicklungsprozessen.

Virtuelle Testverfahren: MIL, SIL, vHIL und virtuelle Integrationsumgebungen

Aufbau von CI/CD‑Pipelines für fahrzeugnahe Softwareentwicklung

Digitale Zwillinge und Co-Simulation mit FERAL

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Resilienz für automatisierte Fahrzeugsysteme
Methoden, Tools und ODD‑basierte Sicherheitsanalysen

Hochautomatisierte Fahrzeuge stellen neue Anforderungen an das Safety‑Engineering. Komplexe Funktionen, dynamische Einsatzumgebungen und kontinuierliche Änderungen erfordern modellbasierte, integrierte und toolgestützte Ansätze zur effizienten und nachvollziehbaren Absicherung.
Das Fraunhofer IESE unterstützt mit modernen, modellbasierten Methoden, um Sicherheitsrisiken systematisch zu analysieren, Änderungen effizient zu beherrschen und belastbare Safety‑Nachweise über den gesamten Lebenszyklus zu ermöglichen.

Modellbasiertes Safety‑Engineering mit FMEA, FTA und STPA

Safety‑Analyse und Change‑Management für hochautomatisierte Systeme

Toolgestützte Safety‑Nachweise mit safeTbox für den Serieneinsatz

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Cybersecurity wird bei hochautomatisierten Fahrzeugen zu einem zentralen Einflussfaktor für die funktionale Sicherheit. Das Fraunhofer IESE integriert Security‑Aspekte systematisch in Safety‑Analysen und unterstützt die gemeinsame Betrachtung von Safety und Security in Methoden und Toolketten.

Integration von Cybersecurity‑Risiken in Safety‑Analysen (ISO/SAE 21434)

Verzahnung von Safety‑ und Security‑Engineering in Prozessen und Toolchains

Unterstützung bei der Bewertung von Angriffsszenarien mit Safety‑Auswirkungen

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KI‑Methoden ermöglichen deutliche Effizienzgewinne im Safety‑Engineering. Das Fraunhofer IESE nutzt KI zur Analyse von Standards, Anforderungen und Einsatzumgebungen sowie zur automatisierten Ableitung sicherheitsrelevanter Artefakte – bei gleichzeitiger Wahrung von Nachvollziehbarkeit.

KI‑gestützte Analyse von Normen, Richtlinien und Safety‑Artefakten

Unterstützung bei ODD‑Analyse und Bewertung komplexer Einsatzumgebungen

Automatisierte Safety‑Analysen zur Reduktion von Aufwand und Durchlaufzeiten

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Trustworthy AI im Fahrzeug
Absicherung und Verlässlichkeit KI‑basierter Systeme

KI kann zwar Fahrzeugfunktionen realisieren, doch erschweren Unsicherheit und geringe Erklärbarkeit gleichzeitig die Bewertung. Wir unterstützen Sie dabei, KI-basierte Funktionen verlässlich zu gestalten.
Wir bieten Lösungen für die Bewertung von KI im Fahrzeug, einschließlich Management von Unsicherheiten, Monitoring-Konzepte und robuste Modellierungs- und Validierungsansätze. Unser Ziel ist es, KI-Ergebnisse nachvollziehbar zu machen und Risiken datenbasiert zu steuern – auch bei dynamischen Einsatzbedingungen.

KI‑Unsicherheitsmanagement

Validierungs- und Testkonzepte für KI

Risiko‑KPIs und Monitoring für Trustworthy AI

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Wir integrieren KI mit Safety‑Konzepten, bedingten Sicherheitsmechanismen und dynamischem Risikomanagement sicher in Systemarchitekturen. Zusätzlich unterstützen wir bei Verifikation/Validierung und der toolgestützten Nachweisführung für KI‑basierte Funktionen.

Safety‑Architekturen für KI: Safety‑Supervisor, Degradation, Fallback‑Konzepte

Systematische V&V für KI‑Funktionen inkl. Szenarien, Anforderungen, Nachweise

Safety‑Konzept und Nachweisführung für KI‑basierte Fahrfunktionen

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KI‑gestütztes Software‑Engineering
Effizienzsteigerung in der fahrzeugnahen Entwicklung

Die Entwicklung fahrzeugnaher Software ist komplex, sicherheitskritisch und kostenintensiv. KI‑Verfahren können Entwicklerinnen und Ingenieure gezielt unterstützen und so Entwicklungsaufwand und Durchlaufzeiten deutlich reduzieren.
KI‑Sprachmodelle und datengetriebene Verfahren unterstützen Entwickler entlang des gesamten Software‑Engineering‑Prozesses. Das Fraunhofer IESE setzt KI gezielt zur Analyse von Dokumenten, zur Unterstützung bei Implementierungen sowie zur Berücksichtigung von Normen und Standards ein.

Analyse von Anforderungsdokumenten, Lastenheften und Ausschreibungen mit KI

Nutzung von Sprachmodellen zur Unterstützung bei Codierung und Entwicklungsmustern

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KI kann Safety‑Ingenieure bei der Bearbeitung komplexer Sicherheitsanforderungen entlasten. Außerdem unterstützen KI‑Methoden bei der automatisierten Ableitung, Priorisierung und Ausführung von Testfällen und helfen, Testaufwände zu reduzieren und die Testabdeckung gezielt zu erhöhen.

KI‑gestützte Unterstützung bei Safety‑Analysen (z. B. HARA, Konzeptphasen)

Automatisierte Berücksichtigung von Normen, Richtlinien und Standards

Unterstützung bei der Ableitung sicherheitsrelevanter Anforderungen und Artefakte

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Damit KI im Engineering sicher eingesetzt werden kann, müssen sensible Entwicklungsartefakte geschützt und Risiken frühzeitig erkannt werden. Das Fraunhofer IESE unterstützt dabei, KI‑gestützte Workflows, Toolchains und Datenflüsse robust abzusichern.

KI‑gestützte Analyse von Sicherheitsvorfällen und bekannten Verwundbarkeiten

Unterstützung bei der Bewertung von Security‑Risiken in Softwareartefakten

Automatisierte Auswertung sicherheitsrelevanter Dokumentation und Reports

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