Success Story

Erreichen der ASPICE Level 2 Konformität für Infotainment-Systeme für einen globalen OEM

In einem Umfeld, in dem die Einhaltung internationaler Standards von entscheidender Bedeutung ist, leitete Acsia erfolgreich ein Projekt, das einem führenden Tier-I-Zulieferer half, ASPICE Level 2 zu erfüllen. Diese Initiative war entscheidend für die Einführung eines fortschrittlichen Infotainmentsystems, das in zukünftigen Modellen des führenden Luxusherstellers zum Einsatz kommen soll.

Business & Technology Landscape

Im Jahr 2022 erlebte die europäische Automobilindustrie bedeutende technologische Fortschritte, insbesondere im Bereich der Softwareentwicklung für die Automobilindustrie. Da die Fahrzeuge zunehmend softwaregesteuert sind, ist die Einhaltung strenger Standards wie Automotive SPICE (ASPICE) und Cybersicherheitsmaßnahmen wie UN R155 von größter Bedeutung. Diese Standards sind von entscheidender Bedeutung für die Gewährleistung der Sicherheit, Zuverlässigkeit und des Schutzes von Automobilsystemen, die zunehmend miteinander verbunden und Cyber-Bedrohungen ausgesetzt sind.

ASPICE-Konformität

Automotive Software Process Improvement and Capability Determination (ASPICE) ist ein Rahmenwerk, das von vielen Automobilherstellern und -zulieferern verwendet wird, um ihre Softwareentwicklungsprozesse zu bewerten und zu verbessern. Die Einhaltung von ASPICE Level 2 weist auf ein ausgereiftes Prozessmanagement hin, das die Softwareentwicklung systematisch verwaltet, steuert und überwacht. Diese Konformitätsstufe wird häufig von europäischen OEMs gefordert und ist für Zulieferer, die nachweisen wollen, dass sie in der Lage sind, konsistent hochwertige Software zu liefern, von entscheidender Bedeutung.

Cybersecurity-Vorschriften

Die Integration von UN R155, einer von der Wirtschaftskommission der Vereinten Nationen für Europa (UNECE) entwickelten Vorschrift, in die Automobilstandards zeigt, dass die Cybersicherheit immer mehr in den Mittelpunkt rückt. Diese Vorschrift schreibt vor, dass alle Fahrzeuge mit einem umfassenden Cybersicherheitsmanagementsystem ausgestattet sein müssen, um sich vor Cyberangriffen zu schützen, diese zu überwachen und effektiv darauf zu reagieren. Bei der Einhaltung der UN R155 geht es nicht nur darum, die Sicherheit zu verbessern, sondern auch darum, das Vertrauen der Verbraucher in neue Automobiltechnologien zu stärken.

Infotainment-Systeme

Der Markt für Infotainment-Systeme verzeichnet ein beträchtliches Wachstum, angetrieben durch die Nachfrage der Verbraucher nach Fahrzeugen, die mit fortschrittlicher Konnektivität, Multimedia-Funktionen und intuitiven Benutzeroberflächen ausgestattet sind. Große Automobilhersteller wie Continental, Bosch, Volkswagen, Daimler und BMW haben bei der Integration modernster Infotainment-Technologien eine Vorreiterrolle übernommen. Diese Systeme sind das Herzstück des digitalen Cockpits moderner Fahrzeuge und vereinen Unterhaltungs-, Navigations- und Konnektivitätsfunktionen mit Fahrzeugdiagnose und Benutzereinstellungen in einer einzigen Systemschnittstelle.

Marktdynamik

Die Entwicklung hin zu mehr vernetzten und autonomen Fahrzeugen hat dazu geführt, dass Software-Fähigkeiten in der Automobilbranche immer wichtiger werden. Dieser Wandel erfordert eine tiefere Integration von Softwareentwicklungsstandards und Cybersicherheitsmaßnahmen als grundlegende Komponenten des Fahrzeugdesigns und -herstellungsprozesses. Zulieferer und OEMs müssen ihre Prozesse kontinuierlich weiterentwickeln, um diese strengen Standards zu erfüllen, die genauso wichtig sind wie die mechanischen Komponenten eines Fahrzeugs.

Customer Problem Statement

Um die strengen Anforderungen von ASPICE 3.1 Level 2 zu erfüllen und sich auf die bevorstehenden OEM-Audits vorzubereiten, musste der Kunde sicherstellen, dass seine Infotainment-Systeme die erforderlichen Standards erfüllen, insbesondere angesichts der nahenden Frist für die Produktionseinführung. Die Herausforderung wurde noch dadurch verschärft, dass die Vorschriften der UN R155 für Cybersicherheit und Cybersicherheitsmanagementsysteme eingehalten werden mussten. Da der Kunde die Komplexität und Dringlichkeit dieser Anforderungen erkannte, suchte er nach fachkundiger Unterstützung, um eine rechtzeitige und erfolgreiche Einhaltung zu gewährleisten.

Acsia Solution

Acsia verfolgte einen robusten Ansatz, an dem über 100 Ingenieure beteiligt waren, die in nur sieben Monaten hochgefahren wurden. Das Team nahm mehr als 100 Funktionen in mehr als 10 Bereichen in Angriff und bearbeitete mehr als 50 Änderungswünsche.

Acsia hat unter anderem interveniert:

  • Detaillierte Prozessabbildung und Lückenanalyse.
  • Integration von Best Practices bei der Einhaltung von Vorschriften und der Dokumentation.
  • Strategische Planung zur Anpassung an ASPICE Level 2-Prozesse bei gleichzeitiger Sicherstellung, dass das System die ISO 26262 ASIL-D-Normen für funktionale Sicherheit erfüllt.

Business Outcome & Impact

  • Erreichung der Compliance: Der Tier-I-Lieferant hat erfolgreich die ASPICE Level 2 Konformität erreicht.
  • Audit-Erfolg: Ermöglichte ein erfolgreiches Audit-Verfahren, das den Weg für die Einhaltung des Termins für die Produktionseinführung des OEMs freimachte.
  • Verbesserung von Sicherheit und Schutz: Es wurde sichergestellt, dass das Infotainment-System die höchsten Standards für funktionale Sicherheit und Schutz erfüllt, was für den Wettbewerbsvorteil des OEMs auf dem Markt entscheidend ist.

Key Learning

Die Erfahrung von Acsia zeigt, wie wichtig Agilität und Fachwissen bei der Navigation durch komplexe Compliance-Landschaften sind. Das Projekt unterstreicht den Bedarf an:

  • Effektive Skalierbarkeit des Teams innerhalb kurzer Fristen.
  • Starke technische Führungsqualitäten, um die Integration umfangreicher Funktionen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu verwalten.

Expert Speak

Gloria Joseph
Gloria Joseph
Leiter der Auslieferung
Vector
Die Einhaltung des ASPICE Level 2 innerhalb des vorgegebenen Zeitrahmens war eine gewaltige Herausforderung, aber das Engagement und die Anpassungsfähigkeit unseres Teams waren der Schlüssel zum Erfolg. Die Koordination von 105 qualifizierten Ingenieuren und die Integration von über 70 neuen Funktionen bei gleichzeitiger Bearbeitung von 80 Änderungswünschen haben unsere Fähigkeit unter Beweis gestellt, komplexe Projekte unter Druck zu bewältigen. Diese Leistung spiegelt nicht nur unser technisches Können wider, sondern auch unser Engagement, in jedem Aspekt unserer Arbeit Spitzenleistungen zu erbringen.
Vishnudas C. H.
Vishnudas C. H.
KMU
Vector
ASPICE Level 2 ist nicht nur ein Benchmark, sondern ein umfassender Standard, der eine strenge Qualitäts- und Prozesskontrolle bei der Softwareentwicklung gewährleistet. Die 100%ige Einhaltung des Standards war für die strategischen Ziele unseres Kunden von entscheidender Bedeutung und erforderte ein tiefes Eintauchen in jede Schicht des Entwicklungsprozesses. Unser Erfolg bei diesem Projekt unterstreicht unsere Kompetenz in der Softwareentwicklung für die Automobilindustrie und setzt einen neuen Standard für zukünftige Projekte. Er ist ein Beweis für die Fähigkeit unseres Teams, komplexe Standards in effektive, praktische Lösungen umzusetzen, die die Produktqualität und -sicherheit verbessern.
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AH2025/PS06 | AI/ML

Context

Continuous employee learning is essential for companies to stay competitive in a fast-changing business environment. Organizations adopt Learning Management Systems (LMS) to upskill employees, meet compliance requirements, and support career growth. However, existing LMS platforms often act as content repositories rather than personalized learning assistants.

 

Pain Point

  • Employees are overwhelmed by generic training content and struggle to find relevant courses.
  • Managers lack visibility into skill gaps and training effectiveness.
  • Companies spend heavily on training programs without clear insights into ROI or business impact.
  • Current LMS solutions provide limited personalization and recommendations, leading to low engagement.

 

Challenge

Develop an AI-powered LMS that goes beyond course hosting, by:

  • Mapping employee skills, roles, and career paths to relevant training modules.
  • Using learning analytics to predict skill gaps and recommend personalized learning journeys.
  • Providing managers with team-level insights on training progress and skill readiness.
  • Enabling employees to learn flexibly, with adaptive learning paths based on performance.

 

Goal

Create a smart, data-driven LMS that improves employee engagement, learning outcomes, and workforce readiness while giving leadership clear visibility into training impact.

 

Outputs

  • Personalized learning recommendations for each employee.
  • Skill gap dashboards for managers and HR.
  • Learning progress analytics with completion, performance, and adoption rates.
  • Training ROI insights linked to productivity and career growth.

 

Impact

  • Employees gain relevant, career-aligned skills faster.
  • Managers can strategically deploy talent based on verified skills.
  • Organizations see higher training ROI and improved workforce agility.
  • Creates a culture of continuous learning, driving retention and innovation.
AH2025/PS05 | AI/ML

Context

Continuous employee learning is essential for companies to stay competitive in a fast-changing business environment. Organizations adopt Learning Management Systems (LMS) to upskill employees, meet compliance requirements, and support career growth. However, existing LMS platforms often act as content repositories rather than personalized learning assistants.

Pain Point

  • Employees are overwhelmed by generic training content and struggle to find relevant courses.
  • Managers lack visibility into skill gaps and training effectiveness.
  • Companies spend heavily on training programs without clear insights into ROI or business impact.
  • Current LMS solutions provide limited personalization and recommendations, leading to low engagement.

Challenge

Develop an AI-powered LMS that goes beyond course hosting, by:

  • Mapping employee skills, roles, and career paths to relevant training modules.
  • Using learning analytics to predict skill gaps and recommend personalized learning journeys.
  • Providing managers with team-level insights on training progress and skill readiness.
  • Enabling employees to learn flexibly, with adaptive learning paths based on performance.

Goal

Create a smart, data-driven LMS that improves employee engagement, learning outcomes, and workforce readiness while giving leadership clear visibility into training impact.

Outputs

  • Personalized learning recommendations for each employee.
  • Skill gap dashboards for managers and HR.
  • Learning progress analytics with completion, performance, and adoption rates.
  • Training ROI insights linked to productivity and career growth.

Impact

  • Employees gain relevant, career-aligned skills faster.
  • Managers can strategically deploy talent based on verified skills.
  • Organizations see higher training ROI and improved workforce agility.
  • Creates a culture of continuous learning, driving retention and innovation.
AH2025/PS04 | AI/ML

Context

Software teams struggle to diagnose system failures from massive log files. Manual analysis is slow, error-prone, and requires expert knowledge. Root cause extraction from unstructured, noisy logs. Use creative algorithms, LLM prompting strategies, or hybrid heuristics.

Pain Point

  • Manual log analysis is slow, error-prone, and requires deep expertise in both the system and its environment.
  • Critical issues can be missed or misdiagnosed, leading to longer downtimes and higher costs.
  • Existing monitoring tools often raise alerts without actionable insights, leaving developers to do the heavy lifting.

Challenge

Build an AI-powered log analytics assistant that can:

  • Ingest and parse unstructured application logs at scale.
  • Automatically flag potential defects or anomalies.
  • Summarize possible root causes in natural language.
  • Provide actionable insights that developers can use immediately.

Goal

Deliver a working prototype that:

  • Operates on sample log data.
  • Produces insights that are accurate, usable, and easy to interpret.
  • Bridges the gap between raw log data and developer-friendly diagnostics.

Outputs

  • Automated defect detection (flagging anomalies in logs).
  • Root cause summaries in natural language.
  • Actionable recommendations (e.g., suspected component failure, probable misconfiguration).
  • Visualization/dashboard (if possible) for quick triage.

Impact

  • Reduced time to diagnose failures, lowering downtime and maintenance costs.
  • Increased developer productivity, freeing engineers to focus on fixes rather than sifting logs.
  • Improved reliability of complex software systems.
  • Scalable approach that can be extended across industries (finance, automotive, telecom, healthcare).
AH2025/PS03 | AI/ML

Context

Drivers and passengers spend significant time in vehicles where comfort, safety, and accessibility directly affect satisfaction and well-being. Yet today’s in-car systems remain largely static and manual, requiring users to adjust climate, seats, infotainment, and navigation themselves. With increasing connectivity, AI offers the potential to transform cars into adaptive, intelligent companions.

Pain Point

  • Current in-car experiences are one-size-fits-all, failing to account for individual preferences or needs.
  • Manual adjustments while driving can be distracting and unsafe.
  • Accessibility gaps (e.g., for elderly passengers or those with hearing/visual impairments) remain unaddressed.

Challenge

Build a Generative AI-powered cockpit agent that dynamically personalizes the in-car experience based on contextual data such as:

  • Driver profile (age, preferences, past behaviour).
  • Calendar & journey type (work commute, leisure trip, urgent travel).
  • Mood (estimated from inputs like speech, facial cues, or self-reporting).
  • Accessibility needs (visual/hearing impairments, elderly passengers).

Goal

Deliver real-time, adaptive personalization of:

  • Comfort settings: AC, seat adjustments, lighting.
  • Infotainment: music, podcasts, news.
  • Navigation guidance: route optimization based on urgency, preferences, and accessibility.

Outputs

  • Dynamic in-car assistant that responds to context in real-time.
  • Personalized environment settings for comfort and safety.
  • Adaptive infotainment & navigation suggestions tailored to mood, journey type, and accessibility.

Impact

  • Safer driving experience with fewer distractions.
  • Higher passenger satisfaction through comfort and entertainment personalization.
  • Improved accessibility and inclusivity for diverse user needs.
  • New value proposition for automakers: cars as intelligent, personalized environments, not just vehicles.
AH2025/PS02 | AI/ML

Context

Automotive software development is highly complex, involving multiple tools (Jira, GitHub, MS Teams, Confluence), distributed teams, and strict compliance standards (ISO 26262, ASPICE). Project managers must continuously monitor tasks, track resources, and identify risks. However, the sheer volume of data across tools makes real-time visibility and decision-making difficult.

Pain Point

  • Project managers waste time manually consolidating data from Jira, GitHub, and communication platforms.
  • Resource allocation bottlenecks (overloaded developers, idle testers) often go unnoticed.
  • Risks (delays, defects, dependency issues) are only discovered late, impacting delivery timelines.
  • Lack of predictive insights leads to reactive, rather than proactive, project management.

Challenge

Build an AI-powered project management assistant that can:

  • Auto-generate project dashboards by integrating Jira, GitHub, and MS Teams data.
  • Provide real-time resource allocation insights (who is overloaded, who is free).
  • Predict risks and delays using historical patterns and live progress signals.
  • Deliver natural language summaries for managers and stakeholders.

Goal

Enable project managers to see the full picture instantly, automate reporting, and take data-driven decisions on resources and risks without manual effort.

Outputs

  • Automated project dashboards (progress, backlog, velocity, open PRs/issues).
  • Resource allocation map showing workload distribution across the team.
  • Risk prediction engine (e.g., “Module X likely delayed by 2 weeks due to dependency on Y”).
  • AI-generated summaries (daily/weekly status reports in plain language).

Impact

  • Reduced management overhead → fewer hours wasted on reporting.
  • Improved predictability → early identification of risks and delays.
  • Optimal resource utilization → balanced workloads across teams.
  • Better stakeholder communication → clear, automated updates.
  • Scalable for enterprises → can be deployed across multiple automotive software teams.
AH2025/PS01 | AI/ML

Context

In modern organizations, assembling the right project team is critical to success. Managers must balance skills, experience, cost, availability, and domain expertise, but decisions are often made using intuition or partial information. This leads to suboptimal teams, missed deadlines, or budget overruns.

Pain Point

  • Team formation today is time-consuming and heavily manual, requiring managers to cross-check spreadsheets, HR databases, and project needs.
  • Costs and expertise trade-offs are rarely quantified, making it hard to justify team composition to leadership or clients.
  • Traditional staffing tools focus on availability but fail to optimize across multi-dimensional constraints (skills, budget, past project fit, timeline).

Challenge

Build a Generative AI assistant that takes as input:

  • Employee database (skills, past projects, availability, cost)
  • Customer project requirements (tech stack, timeline, budget, domain)

Goal

Enable managers to form the best-fit, economically feasible project teams in minutes, rather than days, while providing transparency into why each recommendation was made.

Outputs

  • Optimal team composition: Recommended employees, with justification.
  • Economic feasibility analysis: Skill coverage vs cost vs timeline.
  • Alternative team recommendations: Trade-off scenarios (e.g., lower cost, faster delivery, more experienced).

Impact

  • Faster project staffing → quicker project kick-offs.
  • Higher client satisfaction due to right skills on the right project.
  • Lower staffing costs through data-driven optimization.
  • A scalable framework that can be extended for hackathons, consulting firms, or large enterprise project staffing.