L'importanza dell'IA nell'evoluzione del settore automobilistico

Che cos'è l'IA nell'industria automobilistica e perché è importante?

Con la trasformazione dell'industria automobilistica in un ecosistema guidato dalla tecnologia, l'intelligenza artificiale (AI) sta diventando un fattore strategico in tutto il ciclo di vita dello sviluppo dei prodotti. Da una progettazione più intelligente e test più rapidi a un processo decisionale basato sui dati e a una migliore esperienza dei clienti, l'AI non è più un concetto futuristico, ma una necessità competitiva.

Ampliando le capacità umane e automatizzando compiti complessi, l'IA consente agli OEM e ai fornitori di realizzare prodotti migliori, più rapidamente e con meno errori.

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In che modo l'IA sta trasformando lo sviluppo automobilistico?

L'intelligenza artificiale è un acceleratore che favorisce la scoperta di nuove conoscenze e automatizza i flussi di lavoro, consentendo alle persone di lavorare in modo più intelligente e veloce. Consente di scalare la conoscenza su sistemi disparati, fornendo accesso alla conoscenza istituzionale. L'intelligenza artificiale riduce lo sforzo richiesto per compiti ripetitivi come la documentazione, la formattazione e la verifica del lavoro. In definitiva, libera l’innovazione offrendo efficienze che fanno risparmiare tempo agli ingegneri, permettendo loro di concentrarsi su attività più creative e collaborative.

L'intelligenza artificiale semplifica processi complessi, fornendo soluzioni chiare ed efficienti:

Gestione/convalida dei requisiti

• Assistente ai requisiti: Migliora l'efficienza e si concentra sulle esigenze dei clienti

• Garantisce che i requisiti soddisfino gli standard di settore con controlli di qualità automatizzati
• Migliora la qualità dei requisiti con suggerimenti di riscrittura basati sull'intelligenza artificiale
• Semplifica la revisione e gli aggiornamenti dei contenuti con un'esperienza di modifica intuitiva

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per verificare la qualità, suggerire miglioramenti e generare contenuti conformi.

• Creazione di casi di test: Verifica che i progetti e i prodotti soddisfino i requisiti

• Accelera la redazione e ne standardizza il processo
• Genera casi test basati sul contenuto dei requisiti
• Ancora il contenuto sulle linee guida e sui dati di progetto

L'IA è in grado di ricavare casi di test strutturati e di alta qualità direttamente dai requisiti e dai dati di progetto, in modo più rapido e coerente.

Ottimizzazione della progettazione

• Assistente per l'automazione della progettazione: Riduce le attività ripetitive per migliorare la produttività

• Esegue attività complesse e ripetitive utilizzando script di runtime basati sui prompt dell'utente
• Fornisce assistenza in tempo reale e sensibile al contesto sfruttando le basi di conoscenza esistenti
• Identifica i colli di bottiglia del sistema, risolve i problemi e ottimizza l'efficienza della progettazione

Un assistente AI fornisce risposte in tempo reale alle domande e automatizza le attività CAD ripetitive, consentendo di risparmiare tempo e ridurre gli errori nel processo di progettazione.

• Ottimizzazione del modello 3D: Esplora e sviluppa opzioni di progettazione per soluzioni migliori

• Utilizza algoritmi e metodi computazionali per esplorare una varietà di opzioni di progettazione basate su vincoli e obiettivi specifici
• Prende in considerazione parametri quali le proprietà dei materiali, i metodi di produzione e le prestazioni

L'IA può essere utilizzata per generare e valutare istantaneamente più alternative geometriche in base alle prestazioni, ai costi e alla producibilità.

Razionalizzazione delle parti

• Riutilizzo e classificazione dei componenti: Identifica e riduce la creazione di componenti duplicati

• Cerca parti simili durante la progettazione per ridurre la creazione di duplicati
• Individua i duplicati nei dati per ridurre i costi di trasporto
• Semplifica la classificazione con l'assistenza dell'IA per assegnare categorie e attributi ai componenti

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per trovare componenti esistenti, rilevare duplicati e consigliare componenti riutilizzabili nelle prime fasi del processo di sviluppo.

• Accesso alle informazioni contenute nei documenti: Accedi rapidamente alle conoscenze fondamentali contenute nel tuo archivio documenti
• Consente domande e risposte self-service dai dati compilati
• Riassume documenti lunghi per approfondimenti più dettagliati
• Individua facilmente le risposte che non sono immediatamente disponibili nei report standard o nell'interfaccia dell'applicazione

L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per fornire risposte immediate da documenti tecnici, rendendo più facile l'accesso alle informazioni critiche e l'azione su di esse.

Le sfide dell'adozione dell'IA nel settore automobilistico

Sebbene l'IA offra un potenziale rivoluzionario nello sviluppo dei prodotti automobilistici, il percorso verso la sua adozione non è privo di ostacoli. Molti OEM e fornitori sono desiderosi di sfruttare le potenzialità dell'IA, ma i sistemi legacy, le barriere culturali e i vincoli tecnici spesso ne rallentano lo slancio.

Ecco le sfide chiave che molti leader del settore automobilistico devono affrontare per sfruttare appieno il valore dell'IA:

Infrastrutture legacy e dati isolati

L'IA prospera grazie ai dati, ma lo sviluppo automobilistico tradizionale si basa su sistemi frammentati e catene di strumenti scollegate. I dati relativi all'ingegneria, alla produzione e alla qualità sono spesso separati in silos, rendendo difficile l'addestramento di modelli di IA robusti. I set di dati incompleti limitano l'accuratezza e la scalabilità dell'IA.

Divario di competenze e preparazione organizzativa

L'adozione dell'IA richiede una combinazione di competenze specifiche del settore e competenze di data science, una combinazione che molti team automobilistici stanno ancora sviluppando. Gli ingegneri potrebbero non avere una formazione adeguata in materia di IA, mentre i professionisti dell'IA potrebbero non comprendere appieno i sistemi dei veicoli o gli standard di sicurezza. Il disallineamento rallenta lo sviluppo e indebolisce l'efficacia dei modelli.

Preoccupazioni relative alla sicurezza e alle normative

Quello automobilistico è un settore in cui la sicurezza è fondamentale, regolato da standard quali ISO 26262, ASPICE e UNECE R155/156. I sistemi di IA, in particolare quelli che utilizzano il deep learning, possono comportarsi come scatole nere, rendendo difficile la loro verifica e certificazione. Navigare nella complessa rete delle normative automobilistiche globali è una sfida. L'implementazione dell'IA deve essere in linea con queste normative per garantire la conformità ed evitare costose sanzioni.

Integrazione con i modelli di sviluppo tradizionali

La maggior parte dei programmi automobilistici si basa ancora sul modello a V, sull'ingegneria dei sistemi e su milestone prestabilite, che non sempre sono in linea con la natura iterativa e basata sui dati dell'IA. L'integrazione dell'IA in questi flussi di lavoro richiede un ripensamento dei processi e l'allineamento della catena di strumenti. Le iniziative di IA rimangono isolate dai programmi automobilistici principali.

ROI incerto e fatica per i progetti pilota

Molti progetti pilota di IA faticano ad andare oltre la fase di prova. Senza KPI chiari e un allineamento aziendale, le organizzazioni si trovano ad affrontare un "purgatorio dei progetti pilota", in cui gli esperimenti non sono scalabili né producono un valore misurabile. La stanchezza dell'innovazione si insinua mentre i finanziamenti e il sostegno dei dirigenti diminuiscono.

Vantaggi dell'utilizzo dell'IA nello sviluppo automobilistico

Accelerazione del time-to-market

Accorcia il ciclo di progettazione complessivo e porta più rapidamente sul mercato prodotti innovativi. Consentendo un processo decisionale più intelligente e rapido, l'IA è in grado di elaborare grandi volumi di dati ingegneristici, fornendo informazioni utili in tempo reale.

Miglioramento della qualità e della sicurezza

Rilevando i dati ridondanti e valutando la coerenza e la completezza dei contenuti, l'IA contribuisce a garantire che i prodotti soddisfino rigorosi standard di sicurezza e conformità. L'IA aiuta a supportare la conformità agli standard ISO 26262 e ASPICE e la preparazione agli audit normativi, migliorando al contempo la qualità iniziale.

Aumentare la produttività e ridurre al minimo gli errori

L'IA automatizza flussi di lavoro complessi e attività manuali e ripetitive come la classificazione dei requisiti, la generazione di codice basata su modelli e la generazione di casi di test, liberando gli ingegneri per lavori di maggior valore.

Aumentare l'affidabilità del software

Il miglioramento dei test e della convalida del software riduce lo sforzo di test e garantisce cicli di certificazione più rapidi. L'intelligenza artificiale è in grado di prevedere i difetti, dare priorità ai casi di test e simulare scenari reali, compresi i casi per ADAS e la guida autonoma.

Riduzione dei costi e ottimizzazione delle risorse

L'intelligenza artificiale riduce i costi di sviluppo e accorcia i tempi di commercializzazione, massimizzando al contempo il ROI attraverso un uso più efficiente dei materiali, delle risorse di sviluppo e del tempo, ottimizzando le architetture dei prodotti, le decisioni di approvvigionamento e i piani di produzione.

Migliorare l'esperienza utente

Supporta e guida gli utenti attraverso processi complessi con IA generativa e agentica integrata, riducendo la frustrazione e aumentando i risultati positivi.

Il futuro dell'IA nell'industria automobilistica

L'intelligenza artificiale non è solo un altro strumento: è una capacità strategica in grado di ridefinire il modo in cui l'industria automobilistica affronta lo sviluppo dei prodotti. Se integrata in modo ponderato in tutto il ciclo di vita, l'intelligenza artificiale consente alle organizzazioni di:

• Fornire veicoli migliori, più rapidamente
• Rispondere in modo dinamico ai cambiamenti del mercato e delle normative
• Creare processi di ingegneria sostenibili e scalabili

In futuro, l'intelligenza artificiale migliorerà la connettività dei veicoli, amplierà i confini della guida autonoma e sosterrà pratiche sostenibili attraverso un utilizzo ottimizzato delle risorse e una riduzione delle emissioni.

L'integrazione dell'IA nell'ingegneria automobilistica non è solo una tendenza, ma una necessità per gli OEM che mirano a rimanere competitivi in questo settore in rapida evoluzione. L'adozione dell'IA consentirà ai leader del settore automobilistico di accelerare l'innovazione, migliorare l'efficienza operativa e fornire prodotti che soddisfano le mutevoli esigenze del mercato globale.

Per ulteriori approfondimenti su come l'IA sta plasmando il futuro dell'industria automobilistica, visitate la pagina dedicata all'IA di PTC.

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