Slimme productie is de toekomst van de automobielindustrie

De nieuwste fase van digitalisering in de productie, oftewel 'slimme productie', heeft de auto-industrie ingrijpend veranderd. Door het toenemende gebruik van kunstmatige intelligentie (AI), machine learning en automatisering zijn autofabrikanten nu beter dan ooit in staat om operationele problemen te overwinnen en onderhoudskwesties op te lossen voordat ze zich voordoen. Hieronder volgen enkele belangrijke aspecten en technologieën die autofabrikanten gebruiken:

1. Digitale tweelingenEen digitale tweeling, ook wel surrogaatmodel genoemd, is een virtuele weergave die wordt gebruikt om een echt product weer te geven. Deze digitale tegenhanger simuleert de prestaties van het echte product.¹ De digitale tweeling van een auto bestaat uit de auto in zijn geheel: de software, de mechanica en het gedrag.² Door gebruik te maken van een digitale tweeling kunnen autofabrikanten het productieproces repliceren en mogelijke complicaties of storingen identificeren. Voorbeelden hiervan zijn:
   • Producttesten. Met een digitale tweeling kunnen autofabrikanten experimenteren met verschillende ontwerpen om de productprestaties te optimaliseren. Met een digitale tweeling van een autoband kunnen fabrikanten de prestaties van de band onder verschillende weersomstandigheden virtueel simuleren.³
   • Voorspellend onderhoud. Voorspellend onderhoud voorspelt wanneer auto-onderdelen defect zullen raken, zodat deze preventief kunnen worden gerepareerd. Met digitale tweelingen kunnen autobedrijven potentiële problemen identificeren en onderhoud inplannen voordat het probleem zich voordoet.
   • Prestatiebewaking. Digitale tweelingen verzamelen en analyseren voortdurend gegevens over de voertuigen die ze repliceren. Tesla maakt bijvoorbeeld een digitale tweeling van al zijn voertuigen. Deze virtuele replica's worden gebruikt om te bepalen of een auto naar behoren functioneert. Tesla gebruikt deze informatie om de prestaties van voertuigen te verbeteren.⁴

   Noord-Amerika was in 2021 goed voor ongeveer 38% van de digitale tweelingmarkt.⁵De wereldwijde digitale tweelingmarkt zal naar verwachting in 2030 een omvang van 155,83 miljard dollar bereiken, met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 37,5% in de komende zeven jaar.⁶De automobiel- en transportsector zal naar verwachting het snelste groeipercentage laten zien, aangezien de ontwikkelingen op het gebied van elektrische voertuigen de acceptatie van digitale tweelingtechnologie stimuleren.⁷

2. Internet of Things: Automotive Internet of Things (IoT) is een systeem van apparaten die gegevens uitwisselen via een internetverbinding. Hierdoor kunnen automotive apparaten informatie delen met andere voertuigen die zijn verbonden met het internet. Voertuigen die zijn uitgerust met IoT verzamelen prestatiegegevens en delen deze met de cloud. Fabrikanten kunnen deze gegevens vervolgens verwerken en potentiële risico's en noodzakelijke stappen voor de toekomst beoordelen. Dankzij IoT kunnen fabrikanten onderhoudsupdates doorgeven aan consumenten, zodat fabrikanten problemen kunnen oplossen voordat een auto defect raakt.
3. AI in de toeleveringsketen: AI heeft de overgang van grondstof naar de productie van het voertuig en de levering aan de klant aanzienlijk vereenvoudigd. Jarenlang was een van de grootste uitdagingen in de auto-industrie het risico dat één kleine fout het hele productieproces zou beïnvloeden. Een probleem bij één leverancier kan bijvoorbeeld het hele productieproces van voertuigen stilleggen.⁸Door AI aangestuurde toeleveringsketens kunnen zich aanpassen aan en reageren op onvoorziene problemen in het productieproces. AI-gebaseerde benaderingen hebben het potentieel om voorspellingsfouten met 30 tot 50 procent te verminderen.⁹"Slimme fabrieken" komen steeds vaker voor, omdat fabrikanten het foutrisico van handmatig werk vervangen door zelfverbeterende systemen. Verschillende gerenommeerde autofabrikanten werken aan volledig geautomatiseerde AI-systemen die zelfstandig beslissingen kunnen nemen over het beheer van de toeleveringsketen.¹⁰
4. Machine learning: Het gebruik van machine learning en AI-systemen zijn krachtige hulpmiddelen voor precisieproductie in de auto-industrie. Machine learning-systemen helpen fabrikanten bij het opsporen van afwijkingen en het verbeteren van ontwerpen. In de auto-industrie kan een aantrekkelijk ontwerp de verkoop met meer dan 30% doen stijgen.¹¹Machine learning kan de populaire esthetische aantrekkingskracht voorspellen en aantrekkelijke en innovatieve ontwerpen genereren.
5. AI-klantervaringen: Autofabrikanten maken sinds kort gebruik van kunstmatige intelligentie om de klantervaring te verbeteren. AI kan klanten voorzien van virtuele verkoopassistenten. AI leert van eerdere aankopen en klantinteracties om elke klant op basis van zijn of haar behoeften op maat gesneden informatie te bieden. Door het toenemende gebruik van AI door productiebedrijven kunnen bedrijven gegevens uit eerdere interacties gebruiken om marktprognoses te doen.¹²

Naarmate de auto-industrie blijft groeien, moeten fabrikanten zich bewust zijn van het toenemende gebruik van AI, machine learning en automatisering door toonaangevende bedrijven in de auto-industrie. 'Slimme' productie is wijdverbreid in de hele productiecyclus, van de toeleveringsketen tot de klantenservice. Fabrikanten die concurrerend willen blijven, moeten op de hoogte blijven van de snel voortschrijdende toepassingen van digitalisering en AI in de sector.

Speciale dank gaat uit naar Massa Almufti, een zomermedewerker bij het kantoor van Foley in Dallas, voor haar bijdragen aan dit artikel.

———————————————————————————————————————————–