As tecnologias de IA/ML estão a impulsionar a revolução digital no sector automóvel

As tecnologias de IA/ML estão a impulsionar a revolução digital no sector automóvel

 

A Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML), ou IA/ML, permitiram à indústria automóvel melhorar várias áreas do design, da eficiência operacional e da experiência do condutor.

 

Os fabricantes de automóveis utilizaram a IA/ML para tornar os veículos mais seguros e a experiência de condução mais automatizada, com o objetivo de reduzir os acidentes provocados pelo Homem. Os processos de fabrico tornam-se mais precisos e eficientes sob a orientação de sistemas de IA/ML, resultando em custos e desperdícios mais baixos. Os algoritmos avançados ajudam os técnicos de frotas a prever a manutenção, reduzindo as avarias inesperadas e prolongando a vida útil dos veículos.

 

Neste artigo, analisaremos a forma como as empresas podem implementar a IA/ML para criar um futuro mais seguro, mais eficiente e mais sustentável nos transportes.

 

1. Tecnologias de condução autónoma

As tecnologias de condução autónoma utilizam algoritmos de IA/ML para permitir capacidades de condução autónoma e de assistência ao condutor nos veículos. Os veículos autónomos (AV) ainda estão em desenvolvimento, sendo que apenas algumas empresas estão autorizadas a fazer testes em estradas abertas.

 

Embora muitos vejam os AV como o futuro, ainda estamos longe de uma adoção generalizada. Muitos fabricantes de automóveis mudaram o seu foco da autonomia total (nível 5) para sistemas avançados de assistência ao condutor (ADAS) para capitalizar oportunidades de negócio imediatas.

 

 

Exemplos de sistemas de IA/ML utilizados em tecnologias de condução autónoma incluem:

 

  • Visão por computador integrado com os sistemas de IA/ML – A visão por computador acompanha os sistemas de IA/ML

Este campo da IA utiliza redes neurais convulsionais (CNN) avançadas para interpretar o mundo visual, reconhecer objetos e navegar em ambientes com segurança.

 

  • A fusão de sensores dá uma imagem completa

Consiste na obtenção de dados de diversos sensores, como LiDAR, radar, câmaras e sensores ultrassónicos, para construir uma imagem precisa do ambiente do veículo.

 

  • A otimização de rotas aumenta a eficiência e a segurança

Baseia-se na IA/ML para analisar as condições de tráfego, a geometria da estrada e a presença de peões. Estes dados permitem que o sistema de IA/ML determine o trajeto mais rápido, mais eficiente em termos de combustível e mais seguro possível.

 

 

2. Sistemas de manutenção preditiva

A manutenção preditiva utiliza a IA/ML e a Internet of Things (IoT) para prever e resolver preventivamente as falhas dos componentes dos veículos antes de estas ocorrerem. Isto aumenta a fiabilidade e a eficiência operacional em várias áreas de operação, como o desempenho na estrada, a gestão de frotas e o serviços pós-venda.

 

Vantagens e utilizações da manutenção preditiva:

 

  • Prevenir avarias com a monitorização de componentes

Os sistemas de monitorização de componentes identificam padrões de desgaste e anomalias com a ajuda da IA/ML. A identificação precoce de um componente defeituoso ajuda a reduzir as falhas inesperadas e a limitar o tempo de imobilização do veículo.

 

  • Criar um ambiente de condução mais seguro com a IA/ML

A incapacidade de resolver potenciais avarias do veículo pode levar a acidentes catastróficos e comprometer a segurança dos condutores. Isto é crucial nos veículos autónomos (AVs), onde a fiabilidade do sistema é vital para uma operação segura. A IA/ML ajuda a prevenir estas potenciais falhas antes que elas aconteçam para garantir que o veículo funciona de forma segura e otimizada.

 

  • A IA/ML otimiza os custos operacionais

A otimização dos custos operacionais utiliza a IA e o ML para automatizar tarefas de rotina, melhorar a tomada de decisões humanas e mitigar os riscos. A transferência destas responsabilidades ajuda-o a poupar nos custos operacionais através da redução da mão de obra, do aumento da produtividade, da minimização do desperdício e da otimização da atribuição de recursos.

 

 

3. Otimização do fabrico de automóveis

Os fabricantes e fornecedores do sector automóvel enfrentam desafios substanciais na atribuição de recursos, no controlo da qualidade e na melhoria operacional. A IA/ML fornece ferramentas sofisticadas para o ajudar a ultrapassar estes desafios.

 

Por exemplo, o Infor® PLM Discrete é uma solução abrangente de gestão do ciclo de vida do produto desenvolvida para fabricantes que se integra com os seus sistemas de gestão empresarial (ERP) e com o desenho assistido por computador (CAD) para simplificar os processos de desenvolvimento de produtos e acelerar o tempo de colocação no mercado. O nosso sistema pode melhorar a proficiência em design, acelerar o desenvolvimento de produtos e minimizar os custos de lançamento de novos produtos.

 

Aplicações das tecnologias de IA/ML no fabrico automóvel:

 

  • Melhorar a deteção de defeitos com a inspeção de qualidade automatizada

Tirar partido da IA para a inspeção de qualidade reduz o erro humano e melhora a deteção de defeitos nas peças fabricadas. Isto assegura que cada componente que a sua empresa produz é de elevada qualidade, garantindo um produto final seguro e fiável.

 

  • Otimizar as suas cadeias de abastecimento com ML

A aplicação de algoritmos de Machine Learning às operações da cadeia de abastecimento permite aos fabricantes e fornecedores de automóveis prever a procura, gerir o inventário e otimizar a logística. Estes algoritmos preditivos podem ajudar na redução de custos, a melhorar a disponibilidade de produtos e a aperfeiçoar a programação da produção.

 

  • Reduzir as emissões de carbono com a gestão de energia orientada para a IA

Os fabricantes de automóveis podem utilizar a IA para otimizar a utilização de energia com sistemas de controlo automatizados. Limitar o consumo de energia apenas ao necessário reduz os custos operacionais, as emissões de carbono e minimiza o desperdício de energia.

 

4. Simulação e projeto

As fases de simulação e conceção deparam-se frequentemente com desafios na criação de modelos precisos para prever o desempenho e a viabilidade no mundo real.

 

A IA/ML sintetiza elementos de design, materiais e princípios de engenharia para ajudar os fabricantes de automóveis a desenvolver veículos melhorados. As tecnologias também podem criar modelos mais fiáveis, permitir modificações rápidas no design para um ótimo desempenho e identificar possíveis problemas antes de construir protótipos físicos.

 

Com este valioso conhecimento, os fabricantes de automóveis podem reduzir o tempo de desenvolvimento e a melhorar a taxa de sucesso dos projetos de conceção de novos veículos.

 

As aplicações de grande alcance da IA/ML para a simulação e a conceção na indústria automóvel incluem:

  • Testar veículos conceptuais com ferramentas de simulação avançadas

A AI/ML fornece ferramentas de simulação avançadas para testar projetos de veículos em várias condições e cenários - tudo sem fabrico físico. Estas simulações ajudam-no a encontrar e a corrigir potenciais problemas numa fase precoce, poupando tempo e recursos para o desenvolvimento de novos produtos.

 

  • Melhorar o aspeto e a funcionalidade do veículo com a IA/ML

A IA/ML ajuda a formular projetos de veículos que equilibram a estética, a funcionalidade e a sustentabilidade. A integração destes atributos essenciais contribui para o avanço global e para a inovação na conceção de veículos, impulsionando a indústria automóvel para o futuro.

 

  • A análise da integridade estrutural encontra pontos fracos nos projetos

A utilização de sistemas de Machine Learning para analisar a integridade estrutural de produtos ou veículos ajuda a identificar quais os pontos fracos e a implementar melhorias. A integração de normas de segurança nos algoritmos de ML ajudá-lo-á a criar componentes ou veículos mais seguros, mais duradouros e em conformidade com os regulamentos.

 

5. Cibersegurança

À medida que nos tornamos mais dependentes de tecnologias de condução conectadas e autónomas, a proteção do back-end contra ciberameaças tornou-se uma preocupação na indústria automóvel.

 

Os ciberataques podem variar entre o acesso não autorizado a sistemas críticos, violações de dados que expõem informações sensíveis dos utilizadores ou ataques mais sofisticados destinados a comprometer a funcionalidade e a segurança dos veículos.

 

A IA/ML trabalha 24 horas por dia para detetar, contrariar e prevenir estes ataques maliciosos. Uma rede de cibersegurança robusta reforça a confiança dos consumidores e facilita a adoção em todas as populações.

 

Os benefícios e as aplicações que a IA/ML proporcionam à cibersegurança na indústria automóvel incluem:

  • Deteção de anomalias para uma rápida correção

A IA/ML monitoriza ativamente os sistemas dos veículos para identificar padrões ou desvios anormais em tempo real. A deteção imediata de quaisquer ataques não autorizados ou maliciosos permite uma ação corretiva imediata e minimiza o risco de violações de dados do sistema.

 

  • A inteligência contra ameaças e a análise preditiva melhoram a cibersegurança

Obtenha informações sobre ameaças e vulnerabilidades emergentes, ao analisar os diferentes conjuntos de dados e tire partido da inteligência contra ameaças. A IA/ML reforça a segurança contra ciberataques e violações de dados, respondendo às ameaças antes que estas causem danos consideráveis.

 

  • A resposta automatizada a incidentes ajuda a conter os ciberataques

Simplifique a resposta a incidentes através da automação sem intervenção manual. A resposta rápida da IA/ML a ciberataques contém automaticamente as ameaças, minimiza os potenciais danos e reduz a carga sobre os recursos humanos.

 

6. Interação com o cliente e vendas

As tecnologias de IA/ML estão a remodelar as interações com os clientes e as estratégias de vendas para a indústria automóvel, ao analisar o comportamento dos consumidores e a utilizar as análises preditivas para criar compromissos mais eficazes e para aumentar as taxas de conversão. Equipadas com estes dados, muitas empresas passaram a oferecer uma experiência de consumo personalizada e otimizada.

 

Como a IA/ML pode ser utilizada na sua estratégia de envolvimento do cliente?

  • Personalizar o marketing para se conectar aos clientes

A IA/ML analisa dados para criar mensagens mais personalizadas para potenciais clientes. Uma publicidade mais eficaz e direcionada pode aumentar a probabilidade de conversão do cliente e de fidelização à marca.

 

  • Simplificar as operações através de chatbots e assistentes virtuais

Estas ferramentas utilizam a IA para interagir com os clientes em tempo real, ao responder a perguntas e a fornecer informações sobre produtos e serviços do sector automóvel. A resposta imediata e precisa destas ferramentas pode melhorar o seu serviço ao cliente, a perceção da marca e aumentar a retenção de clientes.

 

  • Prever as vendas com a análise preditiva alimentada por IA/ML

A IA/ML tira partido de vastos conjuntos de dados para prever as tendências de vendas futuras e as preferências dos clientes. Estas informações permitem que os fornecedores e fabricantes de automóveis otimizem as estratégias de inventário e de preços, maximizando as margens de lucro.

 

  • Acelerar a transformação digital com a Infor

É evidente que a IA/ML será a força motriz por trás da revolução digital da indústria automóvel. A adoção desta tecnologia avançada permite que a sua empresa transforme os processos de fabrico, design, segurança cibernética e interação com o cliente.

 

As soluções de gestão empresarial e IA/ML da Infor ajudaram muitas empresas a aumentar a lucratividade, otimizando as operações e aprimorando a inovação.

 

Para esclarecer quaisquer dúvidas ou questões, utilize os nossos contactos.


Imprimir  
Image

A global services company

telefone

218 369 110

(Chamada para a rede fixa nacional)

Últimos Posts

Utilizamos cookies no nosso site. Alguns deles são essenciais para a operação do site, enquanto outros ajudam-nos a melhorar o site e a experiência do utilizador (rastreamento de cookies). Pode decidir se deseja permitir cookies ou não. Se os rejeitar poderá não ser capaz de usar todas as funcionalidades do site.