¿Qué deberían hacer los responsables de la toma de decisiones en el sector automotriz para asegurarse de que están optimizando sus inversiones de tecnología?
Los fabricantes del sector automotriz necesitan mirarse en el espejo y asegurarse de entender lo que hacen y cómo lo hacen antes de invertir en cualquier nueva tecnología. No solo entender los procesos en la planta de fabricación, sino que desarrollen un modelo sofisticado de funcionalidad de front-, back-, y middle-office y cómo se relaciona todo.
La tecnología de la Industria 4.0 podría ser la cabeza de su «pulpo» de transformación digital, pero debe tener claros todos los diferentes brazos (relaciones con los clientes, ventas, eficiencia de fabricación, marketing, operaciones, etc.) que son piezas distintas pero conectadas de su organización operativa.
Aprovechar el poder de las personas
La clave del éxito de la Industria 4.0 y una transformación digital optimizada no es la tecnología, son las personas que usan la tecnología.
Piense en la forma en que su equipo trabaja y se involucra con las herramientas y la tecnología que necesitan para hacer su trabajo. El mejor uso de las herramientas de la Industria 4.0 se produce cuando los adoptantes ponen al usuario en el centro y aprovechan al máximo el potencial humano de sus nuevos sistemas y soluciones.
Uso de IA e IoT para impulsar el crecimiento de la industria automotriz
El fabricante promedio se ocupa de alrededor de 800 horas de inactividad anualmente, lo que significa casi US$ 1 millón en ingresos perdidos cada año. Además, los retiros de productos pueden ser costosos; por ejemplo, en 2018, vimos a Tesla retirar 123,000 autos Modelo S. Después del anuncio de retiro de la compañía, las acciones cayeron un 4%.
Ahora, más fabricantes de automóviles están tratando de adoptar un enfoque proactivo para prevenir situaciones como las anteriores. Y con los avances en el aprendizaje cognitivo y la proliferación de sensores IoT en todas las líneas de producción, estamos entrando en una nueva etapa de mantenimiento predictivo.
Es probable que ya sepa que la inteligencia artificial, una tecnología que utiliza datos y algoritmos para replicar la capacidad de decisión y la habilidad del pensamiento humano, no se está implementando en la industria automotriz tan rápido como en otras industrias como los servicios financieros, el comercio minorista y la atención médica. Sin embargo, la inteligencia artificial ofrece decenas de beneficios para la industria en su conjunto.
Echemos un vistazo solo a algunos beneficios:
- Cadena de valor automotriz: algunos de los usos más comunes de la IA en la fabricación automotriz incluyen el diseño, la cadena de suministro, la producción y la postproducción. Además, la IA también se está implementando en los sistemas de asistencia al conductor y evaluación de riesgos del conductor, que están proporcionando nuevas formas para que los conductores monitoreen su rendimiento en la carretera, aumentando la seguridad de los conductores en todos los ámbitos. Finalmente, los servicios posventa, como el mantenimiento predictivo y los seguros, también se están transformando a través del uso de la IA y creciendo en escala.
- Fabricación: la IA está ayudando a los robots a trabajar con humanos y aprender habilidades de fabricación automotriz como diseño, fabricación de piezas y ensamblaje. Actualmente, la IA ayuda a los humanos a desarrollar automóviles utilizando exoesqueletos, lo que ayuda a mejorar la productividad de la planta al disminuir el uso de la cintura del trabajador humano y los músculos de la parte inferior del cuerpo en un 80 por ciento (lo que reduce la fatiga). Además, los sistemas de manejo de materiales impulsados por IA pueden navegar de forma autónoma alrededor de una unidad de fabricación.
- Transporte: como fuerza revolucionaria en el segmento del transporte, la IA está desempeñando actualmente un papel crucial en la tecnología de asistencia al conductor y se usa comúnmente en vehículos modernos. Ahora, el software se actualiza continuamente para mejorar el rendimiento y la seguridad del automóvil. Además, la IA se utiliza para calcular la evaluación de riesgos en tiempo real, ayudando a los conductores a evitar posibles situaciones de emergencia.
- Servicios: hoy en día, muchas aplicaciones de IA predicen problemas relacionados con el rendimiento del motor, el rendimiento de la batería y más que pueden ocurrir en el futuro. Este tipo de mantenimiento predictivo utiliza datos históricos de servicio (como órdenes de servicio, datos de IoT y manuales técnicos) para reparar y mantener vehículos.
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Vehículos autónomos impulsados por Inteligencia Artificial
Se espera que la Inteligencia Artificial impulse la demanda de vehículos autónomos en los próximos ocho a diez años, con aproximadamente 80 millones de vehículos autónomos vendidos para 2030. Además, se espera que el mercado sea testigo de una CAGR (Tasa de crecimiento anual compuesto) del ocho al diez por ciento desde el día actual hasta 2030.
Actualmente, la aplicación y adopción de la IA en un vehículo autónomo se encuentra en una etapa incipiente y se utiliza principalmente en aplicaciones de asistencia al estacionamiento y conducción parcialmente automatizada. Sin embargo, en los próximos diez años, se espera que la tecnología de IA en la industria automotriz alcance la madurez, con alrededor del 85 por ciento de los vehículos siendo (hasta cierto punto) automóviles autónomos. Como la IA es la columna vertebral de los vehículos autónomos, tiene sentido que las compañías automotrices de hoy en día estén comenzando a implementar la tecnología.
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Escalamiento de IoT industrial en la industria automotriz
La mayoría de los fabricantes no son ajenos a los dispositivos conectados IoT, que son la clave para reducir los tiempos de inactividad, reaccionar más rápidamente a los cambios del mercado, apoyar las operaciones remotas, introducir nuevos modelos de negocio y crear una mejor experiencia del cliente.
Sin embargo, hay muchos desafíos para disfrutar plenamente de los beneficios de IoT. Algunas de estas barreras incluyen descubrir cómo lidiar con sistemas heterogéneos y entornos de aplicaciones o determinar qué funciones (como la gestión de la cadena de suministro) debenser respaldadas por aplicaciones y sistemas técnicos específicos. Además, ¿dónde deberían desplegarse estos sistemas? La lista continúa.
Negocios, Organización y Tecnología
- Negocios: el primer paso para escalar el IoT industrial implica identificar, priorizar y desplegar casos de uso utilizando enfoques de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba. Los casos de uso deben priorizarse por el impacto financiero y la facilidad de implementación. Si bien algunos casos de uso serán únicos, otros serán replicables al menos una vez, y algunos, potencialmente, varias veces. Además, se debe crear un plan de implementación que sea claro, que ocurra en fases e imagine el impacto en cada fase.
- Organización: cuando se trata de la organización, un plan para escalar IIoT – Industrial internet of things – debe considerar el rendimiento, las capacidades y la cultura. Primero, se debe establecer un equipo que supervise el progreso hacia valores-objetivo claros para la transformación. En segundo lugar, es posible que sea necesario realizar cambios en la estructura organizativa. Se debe establecer un marco que incluya un modelo de gobierno común, procesos armonizados que vinculen TI y OT, y gestión centralizada de datos y seguridad.
- Tecnología: en esta etapa, las organizaciones necesitan diseñar la plataforma, habilitar la nube y construir el ecosistema. El diseño de la plataforma se centra en la creación de la futura arquitectura de destino para IIoT- Industrial internet of things. También se debe utilizar la nube, ya que proporciona acceso a nuevos motores de inteligencia artificial y aprendizaje automático y enlaces a nuevos productos y servicios. Finalmente, el ecosistema debe incluir una plataforma sólida en la que crear y administrar aplicaciones, ejecutar análisis y almacenar y proteger datos para generar valor a partir de un ecosistema de Internet Industrial de las Cosas – IIoT.
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El análisis de Big Data puede preparar la transición del vehículo eléctrico
Los muchos componentes conectados dentro de los vehículos eléctricos generan cantidades significativas de big data. Los vehículos eléctricos, al ser los consumidores y productores de big data, generan datos de diversas fuentes, incluidos sensores, registros de viaje, niveles de batería y uso de aire acondicionado. Una vez que estos datos se aprovechan mediante el uso de técnicas de big data, se pueden usar para desarrollar de manera inteligente medidas para contrarrestar las preocupaciones de los consumidores, tales como:
- Desarrollar estrategias inteligentes para la colocación de estaciones de carga EV.
- Proporcionar estaciones EV recomendadas a lo largo de una ruta en función del tiempo de espera esperado y la velocidad de carga.
- Predecir mejor la autonomía de los vehículos eléctricos mediante el análisis de los comportamientos de conducción de los consumidores.
- Recomendar proactivamente estilos de conducción más eficientes.
Hyundai ha desarrollado una aplicación llamada ‘Hi-Charger’ que utiliza análisis de big data para proporcionar a los consumidores estaciones de carga EV recomendadas a lo largo de su ruta preestablecida. Esto le da al consumidor la confianza para emprender viajes largos sin preocuparse si encontrará una estación de carga disponible.
Los consumidores también pueden usar la aplicación para reservar con anticipación citas de carga a lo largo de su ruta, lo que reduce aún más los tiempos de viaje. La aplicación Hi-Charger también diagnostica las condiciones del vehículo mientras se carga, y envía datos valiosos a Hyundai para recomendar mejor rutas optimizadas para patrones de conducción individuales.
Seguridad informática para cada sensor dentro del automóvil
La ciberseguridad automotriz es un área relativamente nueva que aún no se ha puesto a prueba por completo, sin embargo, podemos esperar que los ciberdelincuentes se interesen activamente en encontrar puntos débiles en la tecnología de automóviles inteligentes para obtener ganancias financieras a medida que se vuelven más populares entre los consumidores.
A medida que más automóviles se conecten a las redes Wi-Fi, los piratas informáticos tendrán más oportunidades de violar los sistemas de los vehículos. Además, no es solo el automóvil en sí el que estará en riesgo de hackers maliciosos, sino cada sensor conectado dentro del automóvil, como la dirección, los frenos y el propio motor. La idea de que un hacker pueda activar o desactivar diferentes funciones como frenos ABS, limpiaparabrisas o el acelerador es una perspectiva aterradora.
Para que los consumidores adopten completamente los vehículos que contienen más de 50 diferentes dispositivos de IoT que son potencialmente hackeables, es de suma importancia que las compañías automotrices y sus proveedores tomen la ciberseguridad automotriz extremadamente en serio y obtengan la nueva certificación ISO / SAE 21434 que se lanzó en agosto del 2021.
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Cómo Stefanini Group puede ayudar a la industria automotriz
Con más de 30 años de experiencia en la industria automotriz, Stefanini Group combina la excelencia operativa, la agilidad y el pensamiento fresco con nuestros servicios y soluciones para transformar las operaciones tradicionales en operaciones digitales inteligentes al tiempo que genera resultados comerciales sobresalientes.
