.jpg)
Spadająca sprzedaż, przełomowa konkurencja i transformacja w kierunku elektromobilności: branża motoryzacyjna przeżywa trudności. W obliczu tych zmian wiele średnich przedsiębiorstw zadaje sobie pytanie: czy właśnie teraz warto inwestować w sztuczną inteligencję? Czy to się w ogóle opłaca?
Doskonale znają Państwo te palące wyzwania: utrzymanie konkurencyjności pomimo rosnących kosztów oraz optymalizacja łańcuchów dostaw przy ograniczonych zasobach, bez utraty jakości.
Podczas gdy zasiedziali gracze walczą o udziały w rynku, AI coraz częściej staje się kluczowym czynnikiem wyróżniającym przedsiębiorstwo na tle konkurencji. Co jednak sztuczna inteligencja naprawdę może zdziałać w branży motoryzacyjnej i jakie szanse otwiera przed średnimi firmami? Ten artykuł przybliża najważniejsze obszary jej zastosowania.
Sztuczna inteligencja w przemyśle motoryzacyjnym automatyzuje procesy produkcyjne, przyspiesza rozwój pojazdów dzięki precyzyjnym symulacjom oraz wspiera podejmowanie decyzji podczas jazdy poprzez analizę danych w czasie rzeczywistym.
W praktyce oznacza to, że inteligentne algorytmy symulują zachowanie pojazdu na drodze i analizują materiały na etapie projektowania. W produkcji roboty sterowane przez AI uczą się na podstawie wiedzy eksperckiej ludzi. Ponadto Asystenci AI wspierają obsługę klienta, zapewniając spersonalizowane wsparcie oraz analizując sytuację na drodze w czasie rzeczywistym.
W jaki sposób AI może przyspieszyć rozwój pojazdów w przemyśle motoryzacyjnym?
Krótsze cykle rozwojowe dzięki inteligentnym algorytmom
Największe oszczędności czasu sztuczna inteligencja generuje obecnie dzięki wirtualnym środowiskom testowym dla autonomicznej jazdy. Algorytmy tworzą tysiące scenariuszy, które każdego dnia występują w ruchu drogowym. Sztuczna inteligencja potrafi również symulować również krytyczne sytuacje wyjątkowe.¹
W jaki sposób AI może przyspieszyć rozwój pojazdów w branży motoryzacyjnej?
Krótsze cykle rozwojowe dzięki inteligentnym algorytmom
Największe oszczędności czasu AI przynosi już dziś dzięki wirtualnym środowiskom testowym dla pojazdów autonomicznych. Algorytmy generują tysiące scenariuszy, które każdego dnia występują w ruchu drogowym. Sztuczna inteligencja potrafi również symulować krytyczne sytuacje wyjątkowe.¹
Dzięki AI zespoły inżynierskie mogą testować ekstremalne sytuacje, których odtworzenie na rzeczywistych torach testowych byłoby praktycznie niemożliwe. Jeśli system zawiedzie podczas testu wirtualnego, AI natychmiast tworzy kolejne warianty w celu analizy problemu. Pozwala to zaoszczędzić miesiące testów i miliony euro na kosztach fizycznych prototypów.²
Odwrotne projektowanie w inżynierii materiałowej
Szczególnie obiecującym podejściem jest tzw. odwrotne projektowanie (inverse design). Zamiast testować istniejące materiały, zespoły projektowe najpierw określają pożądane właściwości, takie jak przewodność elektryczna czy odporność na korozję. Na tej podstawie AI wyszukuje następnie najbardziej odpowiednie materiały.
Firmy inżynieryjne już dziś wykorzystują uczenie maszynowe do wykrywania błędów oraz zaawansowane sieci AI do tworzenia realistycznych modeli i konstrukcji 3D.
Jak AI w branży motoryzacyjnej usprawnia komunikację i obsługę klienta?
AI w obsłudze klienta usprawnia procesy w branży motoryzacyjnej poprzez automatyczną analizę opinii oraz spersonalizowaną opiekę przez całą dobę. Dzięki generatywnej AI interakcje stają się o wiele bardziej intuicyjne: wiodący producenci samochodów już teraz integrują ze swoimi systemami informacyjno-rozrywkowymi zaawansowanych asystentów głosowych, którzy potrafią prowadzić naturalne rozmowy.³
4000 części, 8500 pojazdów: jak system ERP automatyzuje zarządzanie wariantami?
Die Bürstner GmbH & Co. KG produkuje rocznie około 2 500 przyczep kempingowych oraz 6 000 kamperów, oferując przy tym bardzo szeroki zakres wariantów wyposażenia. Jednym z głównych wyzwań było efektywne zarządzanie 4 000 pojedynczych części oraz bezbłędna konfiguracja pojazdów.3
Dzięki systemowi Proalpha ERP udało się znacząco ograniczyć nakład pracy związany z projektowaniem, zautomatyzować tworzenie zestawień materiałowych (BOM) oraz płynnie połączyć procesy między różnymi lokalizacjami firmy.4 Taka automatyzacja procesów ERP stanowi fundament dla wdrażania systemów wspieranych przez sztuczną inteligencję.
Złożone procesy biznesowe oraz ogromna ilość danych przetwarzanych w czasie rzeczywistym sprawiają, że sztuczna inteligencja staje się kolejnym logicznym krokiem w rozwoju branży motoryzacyjnej. Procesy biznesowe są tutaj ze sobą ściśle powiązane: planowanie i dyspozycja znajdują się w samym centrum, a między kluczowymi obszarami – produkcją, finansami, zakupami i sprzedażą - nieustannie przepływają informacje, dokumenty oraz materiały.
W Proalpha znamy potrzeby dostawców motoryzacyjnych dzięki wieloletniemu doświadczeniu w branży. W celu niezawodnej obsługi harmonogramów dostaw, interfejsów EDI oraz zarządzania numerami seryjnymi, kluczowe znaczenie mają systemy ERP o specjalnej specyfikacji motoryzacyjnej. Rozwiązania wspierane przez AI oferują dodatkowe korzyści, przewidując wąskie gardła, prognozując zapotrzebowanie na konserwację i automatycznie optymalizując cykle produkcyjne.
Zalety AI są szczególnie widoczne w zarządzaniu złożoną dostępnością części. Sztuczna inteligencja analizuje dane historyczne, czynniki zewnętrzne oraz informacje w czasie rzeczywistym, aby minimalizować przestoje i zwiększać ciągłość produkcji.
Jak AI optymalizuje produkcję motoryzacyjną?
Sztuczna inteligencja optymalizuje produkcję motoryzacyjną poprzez szybką kontrolę jakości, skrócenie czasu rozwoju produktów oraz łatwiejszą analizę danych.
Systemy kontroli oparte na kamerach przeprowadzają audyty jakościowe w ciągu kilku sekund. Wiodący dostawcy dla branży motoryzacyjnej wykorzystują już również obrazy generowane przez AI do dalszego doskonalenia algorytmów AI. Dzięki temu możliwe jest skrócenie cykli rozwojowych. Ponadto systemy oparte na AI pełnią rolę interfejsu głosowego do analizy danych bezpośrednio na linii produkcyjnej.
Na ile bezpieczne są decyzje podejmowane przez AI w branży motoryzacyjnej?
Bezpieczeństwo decyzji podejmowanych przez AI zależy od obszaru zastosowania oraz jakości procesu walidacji. W kontrolowanych środowiskach, takich jak planowanie produkcji czy kontrola jakości, sztuczna inteligencja działa już niezawodnie. Natomiast wykorzystanie AI w pojazdach w pełni autonomicznych wymaga znacznie bardziej rygorystycznych procedur dowodowych i certyfikacyjnych.
Sieci neuronowe generują wyniki, które na pierwszy rzut oka wydają się się bardzo obiecujące. Często jednak trudno jest prześledzić i zrozumieć sposób, w jaki doszły do określonych wniosków. Dlatego też przemysł motoryzacyjny stoi przed zadaniem opracowania nowych standardów bezpieczeństwa.
Źródła:
1Por.. McKinsey: What technology trends are shaping the mobility sector, https://www.mckinsey.com/features/mckinsey-center-for-future-mobility/our-insights/what-technology-trends-are-shaping-the-mobility-sector.
2Por. tamże
3Vor.. Proalpha: Anwenderbericht Bürstner GmbH & Co. KG, https://www.proalpha.com/de/referenzen/buerstner-gmbh-co-kg.
4Por. tamże.
Zaplanuj spotkanie z ekspertem AI!
Umów się na rozmowę online i poznaj ofertę Proalpha.
Grzegorz Wikierski, Head of Sales Poland, odpowie na Twoje pytania.
