对于汽车设计工程师而言，每一种新兴特性、功能和架构都会带来各种独特的挑战，尤其是当这些进步同时发生时（而它们往往同时发生）。例如，与传统的内燃机（ICE）汽车相比，配备先进驾驶辅助系统（ADAS）的电动汽车和其它车辆的电气系统和传感器要复杂得多，而且它们通常需要采用新的热管理方法，更加关注电池安全性，并考虑线控转向和电动制动等功能的功能安全。这些挑战只会随着新技术和功能的出现而增加，包括电动汽车、更多交互式信息娱乐系统的整合、ADAS的不断发展以及全自动驾驶（FSD）的最终发展。

随着车辆电气系统复杂性的增加，客观形势对所用元器件的性能要求也越来越高。例如，在电动汽车中，某些连接器不仅需要在车辆行驶时运行，还需要在充电时连续工作，因此必须通过设计来满足这些额外的运行条件。

当今和未来的车辆要求像Molex莫仕这样的零部件制造商比以往任何时候都应更加了解如何确保零部件符合标准和法规要求，并在车辆的整个生命周期内可靠地在现场运行。可靠性设计（DFR）需要从根本上转变，我们需要重新评估传统的测试方法，并结合创新型可靠性预测模型，这些模型可以通过人工智能（AI）和机器学习（ML）来更好地优化设计，以满足实际条件下的性能要求，直至元器件级别。

尽管车辆功能变得越来越复杂，但许多汽车制造商正在努力简化车辆内部元器件，并寻求适用于不同位置的不同压力条件或占空比的单一解决方案。对于Molex莫仕来说，这意味着我们在设计连接器时，要使其能够承受更大范围的热、振动、外物侵入、腐蚀和其它变量的影响。然而，为了实现这一目标，我们需要确定能够保证可靠运行的设计强度，并将传统的通过性测试模型转变为失效性测试模型。

虽然通过性测试是历史标准，但它只能告诉我们产品是否通过了测试标准，它无法衡量在产品失效时产品离测试标准有多远，也无法衡量在产品通过测试时的安全系数。相比之下，失效性测试决定了安全边际（与设计极限之间的差异），例如产品强度和性能的规定接受标准。

这种方法并非汽车行业所独有，它反映了工程师在考虑用户提出的更复杂、功能更丰富的期望要求时面临的挑战。在最近对750多名设计工程师和系统架构师进行的《Molex莫仕产品可靠性与硬件设计调查》中，86%的受访者表示，他们设计的新产品要么超越当前需求，要么旨在满足当前需求之外的潜在未来需求。

那么，Molex莫仕是如何推动这种向实际可靠性测试的转变的呢？

加速老化测试（ALT）是一种广泛应用于各行各业的方法，用于模拟产品的现场寿命。在较短的时间内，测试人员将产品暴露在极端环境和使用条件下，然后确定其是否仍然符合规范要求。这些暴露可能超出日常使用中压力，例如非常强烈的振动或非常高的温度，或者更频繁地使用产品，例如反复插拔连接器。然而，需要注意的是，ALT并不是一个完美的测试策略，如果使用不当，可能会导致设计不足或设计过度。

失效性测试通过向产品施加超常压力使其达到失效点，可以更准确地了解产品强度与现场压力的关系。失效性测试的数据还可用于开发加速老化（ALT）测试的加速因子。通过利用失效性测试方法，设计人员可以在不过度设计的情况下优化产品，同时仍能确保满足性能和可靠性要求。

Molex莫仕使用失效性测试方法来更好地了解产品对真实环境的承受能力，改进当前和未来的产品设计，并为我们的客户提供信心保障。然而，我们不仅要衡量实物产品或原型的性能，还要预测整个产品设计周期的产品可靠性。

长期以来，预测工程和数字孪生在汽车设计中占有一席之地，但Molex莫仕如今正在将这些相同的方法应用于元器件级别，所借助的是从广泛的产品测试（例如失效性测试）中捕获的数据，并根据POF模型提供信息。

从根本上说，这为客户和Molex莫仕提供了几个主要好处，包括：

1. 产品被证明能够承受严苛的条件，由支持性数据作为证据。
2. 原型设计和测试阶段可以更简单、更具成本效益、协作性甚至更具实验性，从而在实物原型制作之前对虚拟原型进行改进。

更好的情况是，支持这些方法的AI和ML模型会不断接受最新的产品测试结果的训练，这使它们的功能和准确性越来越高。像这样的建模可以用于满足更广泛的汽车领域的要求。

从设计到原型制作和测试的过程中，作为汽车行业互连解决方案的领导者，Molex莫仕将广泛的产品组合与广泛的跨学科工程专业知识相结合。Molex莫仕在故障测试、ALT和其他可靠性设计方法方面的悠久历史为我们的创新和预测方法奠定了基础。我们向客户提供其所需数据，以便他们做出更明智的决策，并增强他们对我们产品长期可靠性的信心。

请在此处详细了解我们的《产品可靠性与硬件设计调查》结果。