Wie Electronics Digital Twins die Validierung vorverlagern

Die Frage klingt technisch einfach: Ab wann weiß ein Entwicklerteam, ob ein komplexes elektronisches System zuverlässig funktioniert und damit kundenfähig ist? In der Praxis kommt diese Erkenntnis oft gar nicht oder erst zu spät. Die eigentliche Systemvalidierung beginnt meist erst, wenn physische Hardware verfügbar ist, mit allen Folgekosten, die späte Fehlerfunde verursachen.

Für Physical-AI-Systeme also Anwendungen, bei denen AI-Technologien direkt mit der Hardware verbunden sind und in der physischen Welt agiert und reagiert, verschärft sich dieses Problem erheblich. Diese Systeme müssen unter realen Bedingungen sicher, deterministisch und zuverlässig funktionieren.

Warum klassische Systemvalidierung zu spät greift

Im Zentrum dieser Systeme stehen eingebettete Elektroniksysteme. Sie übernehmen deterministische Steuerungsaufgaben, verarbeiten Sensor- und Wahrnehmungsdaten, regeln Aktuatoren und sorgen für laufende Selbstüberwachung. Die Herausforderung liegt im Zusammenspiel: Chips, Softwarestack, Sensor-Interfaces und Systemarchitektur müssen als Ganzes betrachtet und validiert werden, nicht isoliert.

Genau hier liegt das strukturelle Problem klassischer Entwicklungsansätze. Die Integration folgt hier erst spät, wenn Prototypen verfügbar sind. Wer in dieser Phase Konflikte entdeckt, zahlt doppelt: Durch aufwendige Nacharbeiten kommt es zu Verzögerungen im Entwicklungsplan. Bei wachsenden Softwareanteilen und unter Druck stehenden Hardwareprojektplänen ist das ein zunehmend unhaltbarer Zustand.

Electronics Digital Twins verlagern Tests vor die Hardware

Electronics Digital Twins (eDT) adressieren genau dieses Defizit. Ein eDT ist eine ausführbare virtuelle Abbildung eines elektronischen Systems. Dabei handelt es sich nicht um ein seperat erstelltes abstraktes Modell, sondern um eine simulierbare Abbildung des späteren Codes bzw. Design. eDT-Plattformen bilden tatsächliches Systemverhalten ab. Je nach Abstraktionsniveau können vereinfachte Modelle schneller als reale Hardware ausgeführt werden. Detailliertere Modelle mit höherem Modelltreue (Fidelity) laufen hingegen langsamer, bilden das Hardwareverhalten aber präziser ab.

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Entscheidend ist dabei die Flexibilität im Abstraktionsgrad. Nicht jede Entwicklungsphase braucht dasselbe Modell. Wenn Timing-Verhalten, termisches Verhalten oder sicherheitskritische Systeminteraktionen analysiert werden müssen, steigt die Modellgenauigkeit entsprechend. Um diese Bandbreite abzubilden, setzten entsprechende Plattformen wie die Synopsys eDT-Plattform auf eine offene, cloud-basierte Architektur, die von virtualisierten SoC-Komponenten bis zu vollständigen Elektronikarchitekturen reicht.

Cloud-basierte eDT-Plattformen erlauben es Teams grundsätzlich, hunderte parallele Instanzen zu betreiben, unabhängig davon, ob physische Hardware bereits vorliegt. So können Softwareentwickler bereits integrieren und testen, während Hardwarespezifikationen noch im Fluss sind. Das verändert den Entwicklungsrhythmus strukturell.

Automobilindustrie unter besonders hohem Validierungsdruck

Wie dringend dieser Wandel ist, zeigt sich besonders deutlich in der Automobilindustrie. Millionen Codezeilen stammen aus unterschiedlichen Quellen innerhalb der Hersteller, Tier-1-Zulieferer und Softwarepartner, die alle in ein gemeinsames System münden müssen. Die Integrations- und Validierungsarbeit findet traditionell spät statt, wenn physische Prototypen verfügbar sind. Werden Software-Hardware-Konflikte erst zu diesem Zeitpunkt sichtbar, entstehen hohe Nacharbeitskosten und Anlauftermine geraten unter Druck.

Komplexe Fahrerassistenzsysteme verschärfen das Problem. Die enge Koordination zwischen Sensoren, Rechenplattformen, eingebetteter KI-Software und Aktuatoren überfordert klassische Testaufbauten schnell. Corner-Cases bleiben systematisch unterbelichtet und Softwareänderungen lassen sich nicht in der Breite testen.

Im Entwicklungsalltag unterstützen eDT-Plattformen in diesem Kontext konkrete Arbeitsabläufe: Virtualisierte Steuergeräte erlauben frühe Softwareentwicklung unabhängig vom Hardwarestatus. Systeminteraktionen zwischen Steuergeräten lassen sich auf Gesamtsystemebene testen. Corner Cases, die physische Testaufbauten kaum abdecken, werden systematisch erreichbar. Für Functional-Safety- und Security-Validierung (z. B. nach ISO 26262 oder UNECE R155/R156) bieten eDTs gezielte Fehlerinjektion Möglichkeiten, die mit physischen Systemen schwer zu realisieren sind. Gefundene Probleme lassen sich exakt reproduzieren, so dass Fehlerdiagnose wesentlich produktiver wird. Branchenerfahrungen zeigen, dass bis zu 90 Prozent der Softwarevalidierung so vor Verfügbarkeit der physischen Hardware abgeschlossen werden können.

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Ein weiterer Faktor ist der Fahrzeuglebenszyklus. Mit der zunehmenden Verbreitung von Over-the-Air-Updates endet Validierung nicht mehr mit dem Serienanlauf. Software-Updates müssen über die gesamte Lebensdauer eines Fahrzeugs hinweg kontinuierlich gegen bestehende Elektronikarchitekturen und verschiedene Softwarestände geprüft werden. Angesichts der Vielzahl möglicher Fahrzeugzustände im Feld wird deutlich: Eine rein hardwarebasierte, nicht automatisierte Absicherung kann diese Komplexität nicht vollständig abdecken. Für Physical-AI-Systeme ist das besonders relevant. Das AI-Verhalten muss über Hardware-Varianten und Softwareversionen hinweg konsistent und vorhersehbar bleiben. Physische Testumgebungen allein liefern keine Einsicht in die Wechselwirkungen zwischen AI-Software, zugrunde liegendem Chipsund erforderlicher Systemarchitektur.

Volvo Cars etwa setzt eDT ein, um Validierung in die frühesten Entwicklungsphasen zu verlagern – mit nachweislich niedrigeren Entwicklungskosten und höherer Softwarequalität über den gesamten Fahrzeuglebenszyklus hinweg.

Was für die Automobilindustrie gilt, trifft dabei auch in vergleichbarer Form auf andere Physical-AI-Domänen zu; z. B. die Robotik, Luft- und Raumfahrtsysteme und medizinische Geräte. Softwareanteile wachsen, Systemarchitekturen werden heterogener, der Validierungsdruck steigt. Die strukturelle Herausforderung ist überall dieselbe.

Hanno Wolf auf dem car.summit

Hanno Wolf, Executive Director Business Development Automotive bei Synopsys, hält gemeinsam mit Marco Lanfrit von Ansys einen Vortrag auf dem automotiveIT car.summit 2026. Die Veranstaltung findet am 19. und 20. November 2026 im Hochhaus des Süddeutschen Verlags in München statt. Im Mittelpunkt der Agenda steht der Übergang vom Software Defined Vehicle zum AI Defined Vehicle und damit die Frage, wie KI Fahrzeugfunktionen, Nutzerinteraktion und Systementscheidungen prägt. Der car.summit bringt dafür Entscheider und Experten aus Engineering, IT, Data und AI zusammen. Thematisch geht es unter anderem um Fahrzeugarchitekturen, Plattform- und Datenstrategien, ADAS, Connectivity sowie die sichere Integration und Weiterentwicklung von KI-Modellen im Fahrzeug.

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Kontinuierliche Validierung über den Fahrzeuglebenszyklus

Der eigentliche Effekt liegt nicht primär in schnellerer Entwicklung, obwohl das ein realer Vorteil ist. Wichtiger ist die wesentlich höhere Reife zum SOP (Serienanlauf) durch die frühzeige Absicherung auf Systemebene. Systemverhalten wird zum Gegenstand früher, kontinuierlicher Analyse statt später reaktiver Fehlersuche. Integrationsprobleme werden früher sichtbar. Zulieferer und OEMs können frühzeitig auf gemeinsame virtuelle Modelle referenzieren und Schnittstellenprobleme auflösen, bevor sie sich in Prototypen materialisieren.

Voraussetzung dafür ist, dass eDT-Plattformen offen gestaltet sind und sich in bestehende Toolchains integrieren lassen. Die Fragmentierung heutiger Entwicklungsumgebungen, z. B. unterschiedliche Simulationswerkzeuge, Lizenzmodelle oder Teamworkflows, ist ein bekanntes Problem. Plattformen ohne offene Architektur ersetzen alte Silos durch neue.

Wie eDT-Plattformen die Systemreife zum SOP erhöhen

Mit wachsendem KI-Anteil in physischen Systemen steigt die Komplexität auf eine Ebene, die klassische Entwicklungsflüsse strukturell überfordert. Wer Validierung weiterhin überwiegend an physische Prototypen knüpft, nimmt späte Fehlerfunde, begrenzte Testtiefe und eingeschränkte Reproduzierbarkeit in Kauf.

eDT-Plattformen geben Entwicklungsteams Sichtbarkeit in Systemverhalten zu einem Zeitpunkt, an dem Korrekturen noch günstig sind. Validierung wird zum kontinuierlichen Prozess statt zur reaktiven Notmaßnahme. Das erfordert Investitionen in Modellierungsstrategien, Plattformen und Kompetenzen, adressiert aber eine Lücke, die mit wachsender Softwarekomplexität in Physical-AI-Systemen nicht von selbst kleiner wird.

Ohne diese Anpassung ist das Erreichen eines fristgerechten SOPs zukünftig nicht mehr denkbar. (na)

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