技术驱动的趋势、新的客户需求、物联网 (IoT) 和人工智能的发展促进了汽车行业的数字化转型。这种转型涉及产品设计流程、制造、维护、运营以及销售和营销。 汽车行业的竞争在过去20年中发生了变化。特斯拉成立于 2003 年,自 2020 年 6 月以来成为最有价值的汽车制造商。其在研发方面的投资,专注于电动汽车和自动驾驶汽车,使特斯拉在行业中领先。如图所示,与其收益相比,特斯拉的估值比通用汽车等汽车制造巨头高出60多倍。 什么是汽车行业的数字化转型 与所有企业一样,汽车公司也希望将其业务数字化(例如在数据、连接和网络安全方面)以获得生产力和可观察性等众多好处。过程挖掘和深度学习等众多新技术使这种数字化成为可能。这些技术包括深度学习算法、流程挖掘、任务挖掘和机器人流程自动化。 为什么数字化转型在汽车行业很重要 制造商和服务提供商的行业竞争非常激烈,公司需要适应快速变化的客户需求。与其他行业一样,数字化转型是不可避免的要求
这对于戴姆勒、大众、菲亚特等老牌制造巨头来说尤其重要,因为像特斯拉这样的新来者尽管商业影响有限,但估值却高得多。由于市场对特斯拉的溢价,它在 2022 年 3 月以 8820 亿美元的市值成为最有价值的汽车制造商。 汽车数字化转型有哪些好处 过去 20 年来,随着人工智能、物联网和数据分析领域的最新进展,数字化转型在汽车行业获得了动力。数字化转型为企业带来重要好处:
汽车数字化转型的场景 (1)产品设计 设计数字化服务和产品 消费者生活的数字化转型正在推动汽车公司改变其产品设计流程,并开始根据消费者的需求和新趋势设计具有新功能和服务的汽车:
使用 ML 进行设计 新技术还使公司能够在设计中使用机器学习,并利用车辆的历史数据和模拟来改进设计过程。 (2)制造业 数字化转型使企业能够建设智能工厂。据调查,截止到 2022 年,汽车制造公司将把 24% 的工厂转变为智能工厂,并且 49% 的公司已经为这一转型投资超过 2.5 亿美元。 制造机器人的使用增加 自 70 年代以来,汽车行业的公司一直在装配线上使用机器人来提高生产率,但现在这种情况变得越来越普遍。例如,宝马集团使用英伟达开发的物料搬运机器人和智能运输工具。机器人可以利用来自物联网和神经网络算法的数据自主检测和移动物体。 使用机器学习优化制造 工厂使用来自物联网和机器学习高级算法的数据来管理他们的生产线,例如规划和修改时间表、说明工厂的维护操作或检测有问题的零件。 (3)预测性维护 车辆维修/服务 传感器等智能组件收集有关车辆性能的数据并在云端进行分析以
这些高级功能可能会改变汽车服务行业,我们可能会拥有下一代服务,包括软件升级等新服务。 制造维护 深度学习解决方案用于通过处理来自设备和机器的生产数据来改进维护操作。 (3)供应链优化 来自多个来源的实时数据用于管理库存和采购流程。供应链运营中的数字化使公司能够优化其流程。因此,他们可以更快地响应市场变化。低成本、供应链透明度、最小化缺陷是数字化转型为公司提供的优势。例如,博世可以从其工厂和第三方物流公司的传感器收集数据,以全面了解其发货情况。 销售量 互动陈列室 客户希望在购买汽车之前进行虚拟测试。因此,企业需要建立具有虚拟现实能力的数字平台。奥迪在伦敦设有虚拟展厅,通过虚拟测试为客户提供听音效、开门、看车内等互动体验。 聊天机器人 聊天机器人可以帮助确定用户资格、回答他们紧迫的问题并促进销售。 在汽车行业中数字化转型的主要趋势是什么 环境:随着环保意识的提高和针对气候变化制定的环境政策,人们希望使用环保汽车。汽车公司正在努力制造更具可持续性的汽车。 连接性:业内公司已开始设计和生产具有连接功能的新车。司机希望改变他们的汽车体验,并期望他们的汽车:
自动驾驶:自动驾驶技术将在不久的将来真正普及。来自摄像头和传感器的数据通过先进的算法进行分析,使人们能够安全驾驶。然而,数据隐私和网络安全可能是这一领域的严峻挑战。 除了特斯拉,许多公司都在投资自动驾驶汽车,例如苹果、奥迪、博世和华为。预计到 2030 年,自动驾驶汽车将占全球乘用车销量的15% 。 其他趋势包括:
例如,销售呼叫中心 Cobmax 实施了 RPA 解决方案,该解决方案减少了 50% 的后台操作,每月销售 20,000 件产品,并在 1 天与 2-3 天内生成客户报告。 汽车数字化转型的未来是什么 未来汽车企业的整个价值链可能会被数字化。因此:
汽车数字化转型面临哪些挑战
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