intellcert Academy · Functional Safety in the Automotive Sector
ASIL Determination and Risk Assessment in the Automotive Sector: Methods for Identifying and Classifying Hazards
Conducting hazard and risk analysis (HARA). Methodology for determining the Automotive Safety Integrity Level (ASIL). Understanding the criteria: severity, exposure, and controllability.
Overview
Course contents
Our professional training courses are designed for professionals, specialists, and experts who wish to expand their knowledge in a targeted way.
Contents
- Methods for determining and classifying the Automotive Safety Integrity Level (ASIL)
- Risk assessment processes and tools in the automotive sector
- ASIL assignment to safety-critical systems and components
- Risk minimisation and control in automotive development
- Documentation and reporting of ASIL determination and risk assessment
- Best practices for ASIL determination and risk assessment
Learning objectives
- Conducting a hazard and risk analysis (HARA)
- Methodology for determining the Automotive Safety Integrity Level (ASIL)
- Understanding the criteria: severity, exposure, controllability
- Derivation of safety goals and requirements at system level
Target audience
- Safety engineers
- Vehicle developers
Prerequisites
- Basic knowledge of functional safety.
Certification requirement
Without certification option
Delivery format: Online. For on-site or in-house training, please send us a request via our contact form. We will get in touch with you shortly thereafter.
Trainer
Felix Schaller arbeitet als unabhängiger Trainer an der Schnittstelle von funktionaler Sicherheit, Perzeptionsvalidierung und KI-Governance, mit Fokus auf ISO 26262, SOTIF und ISO 21448 in autonomen und KI-gestützten Systemen. Seine Karrierelinie reicht von Computergrafik und Physiksimulation über Jahre als Lead Research Scientist bei Validas AG bis zur heutigen Arbeit an funktionaler Sicherheit für Autonomie und KI. Durchgängiges Thema ist der Kontext als Grundlage von Sicherheit, ein System ist nur innerhalb seines definierten Gültigkeitsbereichs verlässlich. Validas' formale Toolchain-Analyse hat dieses Denken wesentlich geschärft. Seine heutige These, dass sichere Systeme nur innerhalb eines definierten Kontexts möglich sind (angelehnt an Gödels Unvollständigkeitssätze), erklärt auch den Ursprung von Halluzination in heutigen KI-Systemen: wo rein induktiv aus Trainingsdaten geschlossen wird, fehlt die Bindung an einen expliziten Kontext. Sein eigener Forschungsweg verfolgt daher die umgekehrte Richtung, Deduktion aus Theoremen in einen definierten Kontext statt Induktion aus Daten. Digital Twins dienen ihm dabei als zentrales Validierungsinstrument.
Dates
Scheduled dates
11.01.2027 to 12.01.2027
09:00–17:00 OnlineGerman
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Next date: 11.01.2027.
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