Mesterséges intelligencia gyorsíthatja az autóipari ellátási láncokat

Az Európai Unió (EU) 200 milliárd eurós InvestAI-kezdeményezése egyre nagyobb lendületet vesz a robotika, a biotechnológia, a mobilitás és a gyártás különböző területein. Az innovációra és a munkaerő-fejlesztésre összpontosítva ez a finanszírozás felgyorsíthatja a mesterséges intelligencia által vezérelt robotika és az intelligens gyártási megoldások integrációját az európai autóipari ellátási láncokban.

A nemrégiben Párizsban megrendezett AI Action Summiton a globális politikai döntéshozók és technológiai vezetők a mesterséges intelligencia (MI) jövőjéről tanácskoztak. A középpontban az EU InvestAI kezdeményezése állt, amelynek célja, hogy 200 milliárd eurót mozgósítson a mesterséges intelligenciával kapcsolatos projektek számára olyan ágazatokban, mint a robotika, a biotechnológia, a mobilitás és a gyártás. Bár a kezdeményezésnek az autóiparra gyakorolt közvetlen hatása még nem teljesen tisztázott, az ipari mesterséges intelligenciára helyezett hangsúly azt sugallja, hogy jelentős szerepet játszik az IT-vezérelt gigagyárak fejlődésében.

A mesterséges intelligencia növekvő szerepe az autóiparban

Az autógyártók már régóta alkalmazzák a mesterséges intelligenciát a hatékonyság és a pontosság növelése érdekében. A BMW például MI-vezérelt rendszereket integrált a mexikói San Luis Potosí-i üzemébe, kihasználva az intelligens gyártási technológiákat a műveletek racionalizálása és a minőségellenőrzés javítása érdekében. Az Audi is a mesterséges intelligenciához folyamodott, hogy finomítsa minőségbiztosítási folyamatait. A vállalat MI-alapú képfeldolgozást vetett be a hibáknak az emberi szemnél nagyobb pontossággal történő észlelésére.

Az AI Action Summiton a Renault-csoport bemutatta az MI-alapú Supply Chain Control Tower nevű rendszerét, amely olyan MI-modulokat használ, amelyek a logisztikai szolgáltatóktól származó valós idejű nyomonkövethetőségi adatokat dolgoznak fel, lehetővé téve a beszállítók és a gyárak között közlekedő teherautók helyének nyomon követését. Emellett vizualizációkat kínál az időszerű előrejelzésekről, és just-in-time ajánlásokat tesz az olyan zavarok kezelésére, mint például az időjárás vagy a közlekedési késések.

Az MI-rendszerek fejlődésével várhatóan tovább bővül az automatizálásban és a működési hatékonyságban betöltött szerepük. Az InvestAI-kezdeményezés felgyorsíthatja ezeket az előrelépéseket azáltal, hogy a mesterséges intelligencia bevezetését pénzügyileg életképesebbé teszi, és elősegíti az iparágak közötti tudásmegosztást.

A gyártás azonban csak egy része az ellátási láncnak. A Stellantis például a költségek csökkentése és a hatékonyság növelése érdekében a logisztikai tevékenységében is alkalmazza az MI-megoldásokat, míg a BMW az ausztriai Steyr motorgyárában MI-vezérelt logisztikai folyamatokat vezetett be. Ezek a rendszerek prediktív analitikát használnak a zavarok előrejelzésére és az ellátási láncok valós idejű optimalizálására.

A logisztikán túl a mesterséges intelligencia által vezérelt robotika újradefiniálja a járművek összeszerelését. A Hyundai és az Nvidia közötti partnerség jól példázza ezt a változást, mivel a vállalat az MI-alapú ipari robotikát és a virtuális szimulációkat vizsgálja a gyártási pontosság növelése érdekében. Az InvestAI robotikára helyezett hangsúlyával az európai autógyártók nagyobb hozzáférést kaphatnak a finanszírozáshoz és a technológiai szakértelemhez, amely az ilyen innovációk méretnöveléséhez szükséges.

Lehet, hogy az InvestAI mobilitásra és automatizálásra helyezett hangsúlya megnyitja az utat az MI-alapú logisztika további fejlődése előtt? Az autóipari vezetők számára ez kiváló lehetőséget jelent az ellátási lánc stratégiák újragondolására – a szűk keresztmetszetek csökkentésére, a készletgazdálkodás javítására és a just-in-time gyártási modellek fejlesztésére.

A mesterséges intelligencia az adatstratégiában és a döntéshozatalban

A mesterséges intelligencia egyik legmeggyőzőbb alkalmazása az autóiparban az, hogy képes hatalmas mennyiségű adatot átvizsgálni, strukturálni és elemezni a jobb döntéshozatal érdekében. Az MI-alapú platformok javíthatják a prediktív adatszolgáltatási képességeket, lehetővé téve a gyártók számára, hogy előre lássák a zavarokat – akár az időjárás, a vámok vagy az ellátási lánc szűk keresztmetszetei miatt – és ennek megfelelően tervezzenek.

A spanyol Seat autógyártó aktívan dolgozik egy olyan adatstratégián, amely integrálja az MI-t a logisztikába és a gyártástervezésbe. „Mindössze tíz hónap alatt sikerült egy egységes adattavat telepítenünk, biztosítva az adatok vállalati szintű hozzáférhetőségét” – magyarázta Jorge Miguel Corral Díaz, a Seat MI, adatok és hiperautomatizálás vezető informatikai szakértője a 2024 Automotive Logistics and Supply Chain Digital Strategies Europe konferencián. Ez az átalakulás lehetővé teszi a Seat számára, hogy a mesterséges intelligencia segítségével olyan mintákat ismerjen fel és optimalizálja a műveleteket, amelyek korábban lehetetlenek voltak.

A mesterséges intelligencia megvalósítása során az egyik legfontosabb kihívás továbbra is az adatok harmonizálása. A Seat szövetségi munkamodellje áthidalja az IT és az üzleti csapatok közötti szakadékot, elősegítve az agilisabb és érzékenyebb adatstratégiát. „Digitális gyorsító csapatokat alakítottunk ki, hogy összehangolják, hogyan használják az MI-t, és hogyan katalogizálják, osztják meg és használják fel az adatokat az értékes felismerések feltárása érdekében” – tette hozzá Alexandra Lerma, a Seat logisztikai, ügyfélvezérelt ellátási láncért felelős vezetője. Ezek az erőfeszítések valósággá teszik az MI-vezérelt döntéshozatalt, ami azonnali hatással van a működési hatékonyságra.

Kihívások és a munkaerő átalakítása

Az ígéretek ellenére a mesterséges intelligencia bevezetése kihívásokkal jár. A régebbi rendszerek, az adatintegráció és a kiberbiztonság továbbra is jelentős gondot jelentenek. Emellett a munkaerőt fel kell szerelni a szükséges készségekkel ahhoz, hogy hatékonyan navigálhasson az MI-vezérelt környezetben. A BMW Digital Boost programja, amely 80 ezer alkalmazottat képzett ki a digitalizáció, az MI és a felhőalapú számítástechnika területén, mintaként szolgál arra, hogyan készülhetnek fel az autógyártók erre az átalakulásra.

Globális együttműködés és versenykényszer

Az AI Action Summit kiemelte a globális versenyt a mesterséges intelligencia fejlesztésében és technológiai versenyképességében. Ursula von der Leyen, az Európai Bizottság elnöke így nyilatkozott: „A mesterséges intelligencia javítani fogja az egészségügyi ellátásunkat, ösztönözni fogja a kutatást és az innovációt, és növelni fogja versenyképességünket”.

Az innováció és a szabályozás egyensúlyának megteremtése azonban továbbra is visszatérő téma. Az OpenAI vezérigazgatója, Sam Altman óva intett a túlságosan korlátozó politikáktól, hangsúlyozva annak fontosságát, hogy „az innovátorok újíthassanak, az építők építkezhessenek, a fejlesztők pedig fejleszthessenek”. Ez a nézőpont egybecseng azokkal a kihívásokkal, amelyekkel az autóipari vezetők jelenleg is küzdenek a mesterséges intelligenciával kapcsolatban, mivel a szabályozási keretek végső soron a mesterséges intelligencia bevezetésének sebességét és terjedelmét fogják meghatározni.

Az InvestAI kezdeményezés minden bizonnyal jelzi Európa elkötelezettségét a robusztus MI ökoszisztéma előmozdítása mellett, pénzügyi ösztönzőket és iparágak közötti együttműködést kínálva az innováció előmozdítása érdekében. Mivel azonban az MI továbbra is átalakítja az autógyártást és a logisztikát, a stratégiai beruházások és a szabályozás egyértelműsége döntő fontosságú lesz az iparág fejlődési pályájának meghatározásában. Ahogy a Seat vezetői hangsúlyozzák, a valódi digitális átalakulás nemcsak az MI bevezetésétől függ, hanem annak biztosításától is, hogy az adatok harmonizáltak, strukturáltak és hozzáférhetőek legyenek az üzlet minden területén.