Kan generativ AI bli en ”gamechanger” för fordonsindustrins tillverkning och design?

Användningsområdena för generativ AI inom fordonsindustrin är omfattande, med potential att radikalt förändra allt från komponentdesign till optimering av tillverkningsprocesser. Detta är många initierade iakttagare ense om. För såväl OEM-leverantörer som mindre spelare innebär denna teknik nya möjligheter att möta de ständigt förändrade kraven i en alltmer diversifierad marknad. Men hur långt kan det hela drivas? Kan generativ AI kan bli en katalysator för innovation och effektivitet i bilindustrin?
En som besvarar den senare frågan positivt är dagens gästkrönikör på PLM&ERP News, Frederik Sahlin, försäljningschef för automations- och industrilösningar på Nagarro.
Skälen är flera: ”Bilindustrin står inför en tid av snabb förändring, där diversifieringen av bilmodeller och drivlinor ställer allt högre krav på flexibla och effektiva tillverkningsprocesser. Detta skapar ett behov av innovation som sträcker sig från fordonets design till dess produktionsstrategi. Här spelar AI, och i synnerhet generativ AI, en allt större roll för att hjälpa OEM-tillverkare att navigera dessa utmaningar och driva sin verksamhet framåt,” skriver han i dagens artikel.
Han pekar också på sånt inom AI som redan finns på plats på flera ställen inom automotive: ”Exempel på hur AI redan används i bilindustrin inkluderar efterfråge-prognostisering och maskininlärning för lagerhantering, avancerad dataanalys för att upptäcka defekter och optimera underhåll, och styrning av automatiserade fordon. Men det är generativ AI som verkligen börjar göra avtryck, genom att påskynda designprocesser och förbättra tillverkningsflöden på ett sätt som tidigare inte varit möjligt.”
Ett annat praktiskt exempel på generativ AI är dess användning i komponentdesign: ”Den traditionella designprocessen är iterativ och tidskrävande, ofta med utmaningar som kan leda till kostsamma omdesignarbeten längre fram i utvecklingen. Med generativ AI kan initiala designsteg utföras snabbare och mer precist. Genom att generera förslag baserade på både estetiska och funktionella krav, kan tekniken säkerställa att komponenter, som till exempel backspeglar, inte bara uppfyller tillverkarens stil utan också är anpassade för den tillgängliga produktionsutrustningen. Resultatet är snabbare framtagning av detaljerade och optimerade 3D-modeller, som är redo för tillverkning,” hävdar Sahlin, och konkluderar att, ”generativ AI har också visat sig vara en kraftfull verktyg för att optimera tillverkningsprocesser. När en designmodell väl har godkänts, hjälper AI till att organisera tillverkningsresurserna på bästa sätt.”
Digitala tvillingar av tillverkningsanläggningar är en annan spännande möjlighet – hur då?