intellcert Academy · Funktionale Sicherheit im Automobilbereich
ASIL-Bestimmung und Risikobewertung im Automobilbereich: Methoden zur Identifikation und Klassifizierung von Gefahren
Durchführung einer Gefahren- und Risikoanalyse (HARA). Methodik zur Bestimmung des Automotive Safety Integrity Level (ASIL). Verständnis der Kriterien: Schweregrad, Exposition, Kontrollierbarkeit.
Überblick
Inhalte der Schulung
Unsere Fachschulungen richten sich an Fachkräfte, Spezialisten und Experten, die ihre Kenntnisse gezielt erweitern möchten.
Inhalte
- Methoden zur Bestimmung und Klassifizierung des Automotive Safety Integrity Level (ASIL)
- Risikobewertungsprozesse und -werkzeuge im Automobilbereich
- ASIL-Zuordnung zu sicherheitskritischen Systemen und Komponenten
- Risikominimierung und -kontrolle in der Automobilentwicklung
- Dokumentation und Berichterstattung der ASIL-Bestimmung und Risikobewertung
- Best Practices für die ASIL-Bestimmung und Risikobewertung
Lernziele
- Durchführung einer Gefahren- und Risikoanalyse (HARA)
- Methodik zur Bestimmung des Automotive Safety Integrity Level (ASIL)
- Verständnis der Kriterien: Schweregrad, Exposition, Kontrollierbarkeit
- Ableitung von Sicherheitszielen und -anforderungen auf Systemebene
Zielgruppe
- Sicherheitsingenieure
- Fahrzeugentwickler
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Funktionale Sicherheit
Zertifizierungsanforderung
Ohne Zertifizierungsmöglichkeit
Durchführungsart: Online. für Präsenz- oder Inhouse-Schulungen senden Sie uns bitte eine Anfrage über unser Kontaktformular. Wir setzen uns anschließend mit Ihnen in Verbindung.
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.
Termine
Ausgeschriebene Termine
11.01.2027 bis 12.01.2027
09:00–17:00 UhrOnlineDeutsch
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Nächster Termin: 11.01.2027.
Passende Kurse
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