ISO/TS 20003:2026

مواصفة قياسية دولية   الإصدار الحالي · اعتمدت بتاريخ ٢٦ فبراير ٢٠٢٦

Road vehicles — Human-machine interface (HMI) for over the air (OTA) software updates

ملفات الوثيقة ISO/TS 20003:2026

الإنجليزية 19 صفحات
الإصدار الحالي
OMR 65.87

مجال الوثيقة ISO/TS 20003:2026

This document provides human-machine interface (HMI) design specifications in case an HMI is needed to secure the safe and/or fully understood execution of over the air (OTA) software updates for passenger cars (including sport utility vehicles and light trucks) and commercial vehicles (including heavy trucks and buses). The vehicle operator benefits from knowing if an OTA update has been successful or not, if an OTA update will influence the operation of the vehicle, or if the OTA update influences the quality of a feature. HMI specifications for the OTA software update provide support in case an HMI is needed in normal conditions, emergencies, low battery, avoidance of inadvertent actuations, alerts or specific non-standard situations.

الأكثر مبيعاً

GSO 150-2:2013
 
مواصفة قياسية خليجية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 150-2:2013
GSO 150-2:2013 
مواصفة قياسية عمانية
فترات صلاحية المنتجات الغذائية - الجزء الثاني : فترات الصلاحية الاختيارية
OS GSO 9:2022
GSO 9:2022 
مواصفة قياسية عمانية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة
GSO 9:2022
 
لائحة فنية خليجية
بطاقات المواد الغذائية المعبأة

اعتمدت مؤخراً

ISO/TS 4966:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Nanotechnologies — Silica nanomaterials — Specification of characteristics and measurement methods for nanoporous silica microparticles applied in liquid chromatography
ISO/TS 44005:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Collaborative business relationship management system — Guidance on leadership for collaborative working
ISO 10325:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Fibre ropes — High modulus polyethylene — 8-strand braided ropes, 12-strand braided ropes and covered ropes
ISO/IEC TS 42112:2026
 
مواصفة قياسية دولية
Information technology — Artificial intelligence — Guidance on machine learning model training efficiency optimization