_Przemysł motoryzacyjny a sztuczna inteligencja

Branża motoryzacyjna przechodzi rewolucję napędzaną przez szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji (AI). Sztuczna inteligencja, w tym rozwój autonomicznych pojazdów, embedded AI, wizja komputerowa, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie maszynowe w branży motoryzacyjnej, zmienia wszystko, od sposobu produkcji samochodów po interakcję z klientami.

Z tego artykułu dowiesz się, w jaki sposób innowacje w zakresie sztucznej inteligencji:

• zwiększają wydajność produkcji
• poprawiają satysfakcję klientów,
• pozwalają sprostać rosnącym wymaganiom w zakresie zrównoważonego rozwoju.
• optymalizują procesy,
• redukują koszty,
• poprawiają bezpieczeństwo.

Sztuczna inteligencja w branży motoryzacyjnej na różnych etapach cyklu życia samochodów usprawnia procesy produkcyjne i przemysł samochodowy, a algorytmy sztucznej inteligencji w pojazdach sprzyjają rozwojowi inteligentniejszych, bardziej intuicyjnych maszyn, wpływając również na bezpieczeństwo drogowe i elektromobilność.

Co więcej, AI ułatwia spersonalizowane interakcje z klientami, zaspokajając indywidualne preferencje i potrzeby z niespotykaną dotąd precyzją. AI wprowadza branżę motoryzacyjną w nową erę innowacji i postępu.

Wykorzystania AI w produkcji motoryzacyjnej

Autonomiczne roboty mobilne (AMR) – samokierujące roboty wykorzystywane do automatyzacji procesów w fabrykach i magazynach motoryzacyjnych. Zapewniają znaczną oszczędność czasu i kosztów w dużych zakładach montażowych, zmniejszając potrzebę interwencji człowieka w transport materiałów. Chociaż roboty AMR są droższe w porównaniu z prostszymi pojazdami sterowanymi automatycznie (AGV), zwiększają wydajność operacyjną, zmniejszają koszty pracy i wzmacniają systemy bezpieczeństwa, minimalizując narażenie ludzi na niebezpieczne środowisko.

Optymalizacja procesów produkcyjnych – modele AI są coraz częściej wykorzystywane do optymalizacji procesów produkcyjnych w branży motoryzacyjnej pod kątem odporności na awarie, efektywności energetycznej, optymalnej przepustowości i skrócenia czasu przestojów. Analizując ogromne ilości danych z linii produkcyjnych, sztuczna inteligencja identyfikuje wąskie gardła i sugeruje ulepszenia, potencjalnie oszczędzając znaczne pieniądze w całym okresie eksploatacji zakładu.

Kontrola jakości produkcji – funkcje AI, takie jak inspekcje oparte na wizji oraz wykrywanie anomalii, rewolucjonizują kontrolę jakości w produkcji motoryzacyjnej. Systemy te wykrywają wady w częściach i procesach z dużą dokładnością, ograniczając ilość odpadów i naprawy gwarancyjne. Chociaż wdrożenie kontroli jakości opartej na sztucznej inteligencji w całym zakładzie jest kosztowne, wysoka wartość biznesowa wynikająca z poprawy jakości produktu i zmniejszenia liczby usterek uzasadnia inwestycję.

To może Cię zainteresować: W jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynie na prognozowanie popytu w łańcuchu dostaw?

Symulacja części/systemu – sztuczna inteligencja w motoryzacji wykorzystana do tworzenia symulacji pozwala na ulepszenie części i systemów. Umożliwia szybsze i tańsze opracowywanie innowacyjnych projektów. Nawet biorąc pod uwagę fakt, że wysokie wymagania dotyczące mocy obliczeniowej i złożoność symulacji wielosystemowych są obecnie przeszkodami, inwestowanie w zaawansowane technologie symulacji prowadzi do produkcji solidniejszych i wydajniejszych komponentów motoryzacyjnych, zapewniając długoterminowe oszczędności i poprawę wydajności.

Konserwacja predykcyjna maszyn– możliwości przewidywania awarii oparte na sztucznej inteligencji to opłacalne i przynoszące wysokie zyski korzyści z wdrożenia technologii AI i IoT. Uczenie maszynowe w branży motoryzacyjnej odgrywa kluczową rolę w konserwacji predykcyjnej, minimalizując przestoje maszyn poprzez przewidywanie awarii przed ich wystąpieniem, zapewniając ciągły przepływ produkcji i ograniczając niepotrzebne koszty konserwacji.

Przeczytaj także: Predictive Maintenance (konserwacja predykcyjna) – biały kruk vs realistyczne rozwiązanie?

Optymalizacja uzupełniania zapasów – automatyczne zamawianie pozycji magazynowych, gdy zapasy są niskie, to kolejny punkt, gdzie sztuczna inteligencja w branży motoryzacyjnej spotyka się z możliwościami IoT. Takie rozwiązanie  przyspiesza produkcję i pozwala uniknąć inwestowania w nadmiarowe zapasy magazynowe. Jest to praktyczne rozwiązanie, które zostało już przyjęte przez kilku producentów samochodów. Chociaż jego ogólny wpływ na biznes może być skromny, oferuje on prostą drogę do zwiększenia wydajności i zminimalizowania marnotrawstwa.

System AI w sprzedaży i interakcji

Analiza intencji kupującego – oparta na sztucznej inteligencji analiza intencji kupującego kieruje procesem sprzedaży w celu optymalnej finalizacji działań zakupowych klienta, w tym możliwości sprzedaży krzyżowej i dodatkowej. Technologia ta zwiększa przychody dzięki zrozumieniu zachowań i preferencji klientów.. Inwestowanie w narzędzia do analizy intencji kupujących może prowadzić do bardziej spersonalizowanych i skutecznych strategii biznesowych, zwiększając zadowolenie klientów oraz wyniki sprzedażowe. Wyzwaniem pozostaje gromadzenie odpowiednich danych bez naruszania prywatności.

Prognoza sprzedaży – sztuczna inteligencja analizuje różne dane wejściowe w celu zapewnienia zaawansowanych prognoz sprzedaży, pomagając w planowaniu finansowym i podejmowaniu decyzji dotyczących nowych produktów motoryzacyjnych. Chociaż prognozy te są przydatne, rzeczywista sprzedaż w dużym stopniu zależy od spełnienia realnych potrzeb konsumentów i konkurencyjnych cen. Organizacje inwestujące w sztuczną inteligencję do prognozowania sprzedaży uzyskują dokładniejsze prognozy, pomagające im dostosować produkcję do popytu na rynku oraz  uniknąć nadwyżek zapasów magazynowych.

Więcej na ten temat: Optymalizuj zapasy i oszczędzaj dzięki trafnemu prognozowaniu popytu w handlu detalicznym

Wirtualny sprzedawca  –  wirtualni asystenci mogą opowiadać o funkcjach pojazdu w oparciu o poziom zainteresowania klienta podczas jazdy próbnej. Ich niewątpliwą zaletą jest to, że  umożliwiają sprzedaż poza godzinami pracy i zmniejszają potrzebę fizycznego kontaktu lub tradycyjnych wizyt w salonie. Chociaż wdrożenia takich rozwiązań jak dotąd były ograniczone ze względu na złożoność i potencjalną irytację użytkowników, umiejętne inwestowanie w technologie wirtualnych sprzedawców może zwiększyć zaangażowanie klientów i usprawnić proces sprzedaży.

Dynamiczne ustalanie cen – wykorzystanie sztucznej inteligencji do ustalania cen w oparciu o modele wrażliwości i informacje o konkurencji zwiększa przychody i przyspiesza przenoszenie zapasów. Podczas gdy dynamiczne ustalanie cen jest już szeroko stosowane w Internecie w przypadku towarów konsumpcyjnych (sektor b2c), wdrożenie go przy zakupie pojazdów jest trudne, np. ze względu na różne strategie cenowe przyjmowane przez dealerów. Firmy inwestujące w dynamiczne rozwiązania cenowe mogą zyskać przewagę konkurencyjną, oferując elastyczniejsze strategie finansowe.

Chatboty dla klientów – technologia chatbotów przetwarzających język naturalny, automatyzuje część procesu sprzedaży w branży motoryzacyjnej, skutecznie zarządzając zapytaniami o status zamówienia, ceny i zwroty. Inwestowanie w chatboty   zwiększa wydajność obsługi klienta i zapewnia natychmiastowe odpowiedzi na typowe zapytania, poprawiając ogólne zadowolenie klientów.

Monitorowanie satysfakcji klientów – analityka tekstowa zastosowana do badań satysfakcji klientów pomaga zdobyć  informacje na temat preferencji klientów i obszarów wymagających poprawy. Sztuczna inteligencja zwiększa częstotliwość i dokładność raportowania, minimalizując pracę manualną . Chociaż technologia ta wymaga dostosowania i wyspecjalizowanych dostawców, inwestowanie w narzędzia do monitorowania satysfakcji klientów  prowadzi do dokładniejszych i praktycznych informacji zwrotnych, napędzając ciągłe doskonalenie produktów oraz rozwój usług motoryzacyjnych.

Przewidywanie popytu – prognozowanie popytu przy użyciu sztucznej inteligencji pomaga wyeliminować nadwyżki zapasów i uniknąć niedoborów produktów. Dokładne przewidywanie popytu jest cenne dla dostosowania produkcji do potrzeb rynku, choć modele wciąż zmagają się z przewidywaniem nietypowych zdarzeń, które powodują nierównowagę podaży i popytu. Inwestowanie w narzędzia do przewidywania popytu usprawnia zarządzanie zapasami i planowanie produkcji, prowadząc do oszczędności  oraz zwiększenia zadowolenia klientów.

AI w kontroli pojazdów i szacowaniu uszkodzeń

Kontrola pojazdów –  sztuczna inteligencja wykorzystuje rozpoznawanie obrazu i inne dane sensoryczne, obniżając koszty pracy i przyspieszając logistykę. Choć technologia ta została przyjęta w ograniczonym zakresie, może  znacznie usprawnić proces kontroli pojazdów. Integracja sztucznej inteligencji w pojazdach zwiększa wydajność operacyjną i zapewnia większą dokładność ocen pojazdów, zwiększając także bezpieczeństwo drogowe.

Wizualne szacowanie szkód – wykorzystanie rozpoznawania obrazów do szacowania kosztów napraw powypadkowych przyspiesza ocenę szkód i ogranicza oszustwa. Technologia ta poprawia zadowolenie klientów, zapewniając szybkie i dokładne szacunki szkód, usprawniając proces roszczeń, a tym samym zwiększając zaufanie klientów.

Sztuczna inteligencja w projektowaniu samochodów

Projektowanie generatywne oparte na modelach – AI optymalizuje projektowanie części i całych pojazdów, ulepszając techniki zmniejszania masy i redukcji kosztów. Podczas gdy druk 3D na skalę produkcyjną jest niezbędny do realizacji finezyjnych projektów, sztuczna inteligencja w projektowaniu samochodów prowadzi do  innowacyjnych i wydajnych propozycji pojazdów, oferując długoterminową przewagę konkurencyjną.

Przyszłość sztucznej inteligencji w motoryzacji – przewidywania, trendy i innowacje

Nowe zastosowania sztucznej inteligencji będą kształtować przyszłość branży motoryzacyjnej. Od ulepszonych możliwości autonomicznej jazdy dzięki embedded AI po wyrafinowane narzędzia interakcji z klientami, sztuczna inteligencja będzie napędzać postęp. Inwestowanie w najnowocześniejsze rozwiązania AI może zapewnić firmom pozycję lidera innowacji, gotowego do wykorzystania transformacyjnego potencjału sztucznej inteligencji w sektorze motoryzacyjnym.

• Autonomiczna jazda: sztuczna inteligencja w samochodzie napędza przejście od półautonomicznych do w pełni autonomicznych pojazdów, obiecując bezpieczniejsze i bardziej wydajne dojazdy, np. do pracy.
• Zwiększone bezpieczeństwo: integracja sztucznej inteligencji w pojazdach oznacza także systemy wykrywające zagrożenia i zapobiegające wypadkom, wyznaczając nowe standardy bezpieczeństwa pojazdów.
• Spersonalizowane interakcje: interfejsy oparte na sztucznej inteligencji zapewniają spersonalizowane doświadczenia, od pomocy w nawigacji po rekomendacje dotyczące rozrywki, sprzyjając większemu zaangażowaniu klientów.
• Konserwacja predykcyjna: AI przewiduje i zapobiega problemom mechanicznym, optymalizując żywotność pojazdu i zmniejszając koszty konserwacji.
• Inteligentna infrastruktura: integracja z inteligentnymi systemami infrastruktury zwiększa mobilność w mieście, zmniejszając zatory i emisje spalin w bardziej zrównoważonych miastach.

Inwestycja w rozwiązania AI – dlaczego warto?

• Zwiększona wydajność i produktywność – technologie sztucznej inteligencji mogą znacząco zwiększyć wydajność i produktywność w branży motoryzacyjnej. Zautomatyzowane procesy, konserwacja predykcyjna i analiza danych w czasie rzeczywistym skracają przestoje, optymalizują wykorzystanie zasobów oraz usprawniają procesy. Firmy inwestujące w rozwiązania AI mogą osiągnąć znaczne oszczędności  i usprawnienia operacyjne.
• Lepsze doświadczenia klientów – rozwiązania oparte na AI, takie jak wirtualni asystenci sprzedaży, chatboty i spersonalizowany marketing, poprawiają doświadczenia klientów, zapewniając bardziej responsywne, spersonalizowane i wygodne interakcje. Inwestowanie w sztuczną inteligencję prowadzi do większej satysfakcji klientów, lojalności oraz zwiększonej sprzedaży.
• Innowacyjny rozwój produktów – sztuczna inteligencja umożliwia innowacyjny rozwój produktów dzięki zaawansowanym symulacjom, projektowaniu generatywnemu i analizom opartym na danych. Dzięki AI firmy motoryzacyjne mogą opracowywać najnowocześniejsze pojazdy, które spełniają zmieniające się wymagania konsumentów i wyróżniają się na konkurencyjnym rynku.
• Przewaga konkurencyjna – firmy korzystające z AI mogą uzyskać przewagę konkurencyjną, wykorzystując wiedzę opartą na danych, optymalizując operacje i zapewniając najwyższą jakość obsługi klienta, a co za tym idzie – pozycjonować swoje firmy jako liderów branży oraz innowatorów.
• Skalowalność i elastyczność – AI umożliwia firmom motoryzacyjnym dostosowanie się do zmieniających się warunków rynkowych, preferencji konsumentów i postępu technologicznego, co z kolei wpływa na szybkość reakcji na nowe możliwości czy wyzwania.

Podsumowanie

Przemysł motoryzacyjny a sztuczna inteligencja – dwa elementy, które razem rewolucjonizują sposób, w jaki postrzegamy transport i jego przyszłość.

Wpływ sztucznej inteligencji na branżę motoryzacyjną jest niezaprzeczalny. Od wydajności produkcji, przez algorytmy sztucznej inteligencji w pojazdach, po ulepszone interakcje z klientami, sztuczna inteligencja rewolucjonizuje sposób produkcji, sprzedaży i konserwacji pojazdów. Jako Globalny Integrator rozwiązań IT zachęcamy firmy motoryzacyjne do odkrywania i inwestowania w AI. Zwiększając wydajność operacyjną i przychody, firma jednocześnie dba o zadowolenie klientów. Według przewidywań, AI odegra kluczową rolę w przyszłości transportu, umożliwiając inteligentniejsze i bardziej zrównoważone rozwiązania w zakresie mobilności, choćby poprzez rozwój elektromobilności. Od autonomicznych pojazdów po inteligentne systemy zarządzania ruchem, przyszłość sztucznej inteligencji w motoryzacji to zmniejszone korki, emisje i wypadki, a zwiększony system bezpieczeństwa, rozwój autonomicznych pojazdów (a w efekcie autonomiczna jazda), usprawniona infrastruktura ładowania oraz wydajny i przyjazny dla środowiska system transportu.

Twoja podróż w przyszłość motoryzacji zaczyna się tutaj! Zobacz ofertę TT PSC

Wdrożenie sztucznej inteligencji w branży motoryzacyjnej według obszaru:

W produkcji pojazdów:

• automatyzacja procesów,
• optymalizacja jakości
• konserwacja predykcyjna
• zwiększona wydajność
• redukcja kosztów.

W interakcji z klientem:

• lepsza analiza intencji kupujących,
• ulepszone prognozowanie sprzedaży
• lepsze doświadczenia sprzedaży

W inspekcji pojazdów i szacowaniu uszkodzeń:

• szybsze i dokładniejsze procesy
• zwiększona wydajność operacyjna
• wyższe zadowolenie klientów.

Skontaktuj się z nami, aby dowiedzieć się, jak AI, IIoT i PLM mogą zrewolucjonizować Twoją firmę.

Nasze doświadczenie w branży motoryzacyjnej i wiedza w tych technologiach pozwolą Ci na osiągnięcie nowych poziomów wydajności i innowacyjności. Pokażemy, jak możemy usprawnić Twoje procesy produkcyjne, poprawić jakość produktów i zwiększyć satysfakcję klientów. Skontaktuj się.

Przeczytaj również nasze Success Stories:

• Jak Aprilia przyspieszyła wprowadzenie innowacji dzięki wdrożeniu Windchill
• SEG Automotive stawia na system PLM Windchill w chmurze
• Wykorzystanie Internetu Rzeczy (IoT) i Rozszerzonej Rzeczywistości (AR) w przemyśle motoryzacyjnym

Źródło:

Gartner, Uncovering Artificial Intelligence Business Opportunities in Over 20 Industries and Business Domains, 2023