Top 5 toepassingen van automotive-analyse

De toenemende relevantie van data voor de auto-industrie

Maar wat zijn de implicaties van dergelijke veranderingen, zoals de integratie van meerdere sensoren? Alle informatie wordt bijgehouden door de sensoren en hightech apparaten die in de fabriek en in de voertuigen zijn geplaatst. Met een paar muisklikken kan de gehele waardeketen op de hoogte worden gebracht van de voorraadstatus en de inkoopbehoeften, terwijl de fabriek efficiënter is geworden dankzij voorspellend onderhoud en planning van stilstandtijden.

En dan hebben we het nog niet eens over de nieuwe uitdagingen die zijn ontstaan doordat aankoopkanalen en het koopgedrag van consumenten complexer zijn geworden. Onderzoek vanGoogleschat dat 95% van de autokopers online informatie verzamelt en de dealer overslaat. Ze hebben een extra duwtje in de rug nodig in de vorm van aanbiedingen, kortingen of extra accessoires, wat leidt tot lagere marges.

In een tijd waarin de industrie overschakelt naar een wereldwijde toeleveringsketen, worden autofabrikanten niet alleen geconfronteerd met lokale, maar ook met wereldwijde concurrenten. Deze veranderingen in de vraag gaan gepaard met problemen in de toeleveringsketen, variërend van oorlogen tot verstoringen.

Deze vijandige omgeving vereist dat u alle beschikbare middelen optimaal benut, en daarvoor is niets belangrijker dan de enorme hoeveelheid big data in de vorm van gestructureerde data die is opgeslagen in uw ERP- en CRM-systemen, en ongestructureerde data afkomstig van sensoren en de digitale ruimte.

Opkomende trends in de automobielindustrie in 2024 en daarna

De komende tien jaar moet deauto-industriehaar focus verleggen van traditionele technologische toepassingen naar moderne innovaties, aangedreven door opkomende technologieën. Om dit te bereiken, moet de industrie blijven anticiperen op de trends van morgen en dienovereenkomstig innoveren om de verwachte snelle groei te ondersteunen. Enkele van deze trends zijn:

• Autonome voertuigen:Toonaangevende autofabrikanten investeren steeds meer in onderzoek en ontwikkeling van autonome voertuigen om de grenzen van persoonlijke verkenning te verleggen. Verkenning vindt plaats met robotaxi's en bezorgdrones die opereren in specifieke, gecontroleerde omgevingen, en met geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS) voor adaptieve cruisecontrol.


• Mobiliteit:Gedeelde mobiliteitsopties ontwikkelen zich tot een betaalbaar, creatief en geschikt alternatief voor een eigen auto. Ook toonaangevende autofabrikanten richten zich op dit segment.


• Connectiviteit:De technologie voor verbonden auto's zal zich de komende tijd op talloze manieren ontwikkelen, aangedreven door onderhoudstechnologie en voorspellende intelligentie. Bedrijven proberen realtime gegevensuitwisseling mogelijk te maken voor functies zoals veiligheidswaarschuwingen, navigatie en entertainment.


• Elektrische voertuigen:Er is hevige concurrentie op de markt voor softwarebesturingssystemen voor innovatieve, emissievrije elektrische voertuigen. Nu de vraag verandert, zien autofabrikanten zich genoodzaakt om uitdagingen op het gebied van toeleveringsketens en infrastructuur aan te pakken.


• 3D-printen:Autofabrikanten leggen de nadruk op het verlagen van de productietijd en -kosten door 3D-printen te gebruiken voor de productie van cruciale auto-onderdelen. Het wordt ook gebruikt om maatwerk aan te bieden aan klanten.


• Generatieve AI:De verwachting is dat deze technologie een grote impact zal hebben op voertuigontwerp, navigatie, voorspellend onderhoud, spraakassistenten, productie, toeleveringsketen en kwaliteitscontrole. Autofabrikanten werken aan op GenAI gebaseerde virtuele assistenten voor in de auto, die naadloos integreren met infotainmentsystemen om diverse spraakgestuurde functies te bieden.


• Technologische partnerschappen:Door de snelle technologische vooruitgang in hedendaagse voertuigen zijn technologie- en automobielbedrijven partnerschappen aangegaan om elektrische, autonome en verbonden voertuigen te ontwikkelen.

Deze enorme hoeveelheid data zal uiteindelijk de basis vormen voor baanbrekende technologieën en talloze mogelijkheden creëren voor de spelers in de hele waardeketen.

Analytics aan het stuur: 5 belangrijke toepassingen van analytics in de auto-industrie

Van het verbeteren van de rijervaring, het vergroten van de toegankelijkheid, het voorspellen van de vraag, het verbeteren van de kwaliteit, het optimaliseren van de autoassemblage tot het ondersteunen bij ontwerp en kwaliteitscontrole: de toepassingen en implicaties van AI in de auto-industrie zijn onbegrensd.

Hier volgen enkele voorbeelden:

Laten we eens kijken naar de 5 populairste applicaties:

1. Voorspellende en geavanceerde analyses: productkwaliteit, terugroepacties en klanttevredenheid

Het kwaliteitsmanagementteam moet voor en na elke lancering rekening houden met een breed scala aan aspecten, van klanttevredenheid en wettelijke vereisten tot kostenbeheersing. Steeds meer autofabrikanten zetten geavanceerde analyseoplossingen in voor snellere en proactievere reacties op dergelijke gebeurtenissen.

• Kwaliteitsborging: Met voorspellende data-analyse in de auto-industrie kunnen kwaliteitsmanagementteams een grote hoeveelheid (historische) informatie verwerken om de onderliggende oorzaak te achterhalen. Dit maakt vroegtijdige detectie van problemen mogelijk en minimaliseert de kans dat ze in de toekomst opnieuw optreden. Toepassingen hiervan zijn zelfs te zien bij beeldanalyse, waar bedrijven zoals Audi software hebben ontwikkeld die de kleinste scheurtjes in plaatwerkonderdelen herkent en markeert – automatisch, betrouwbaar en binnen enkele seconden.


• Vermindering van productterugroepacties: Gezien het feit dat alleen al Honda en Ford in 2023 meer dan 12 miljoen auto's hebben teruggeroepen, vormen productterugroepacties een veelvoorkomend probleem voor de auto-industrie. Voorspellingsinstrumenten en analyses worden actief ingezet om de risico's van productterugroepacties te beperken. Al deze gegevens kunnen worden gebruikt om patronen te ontdekken en kwaliteitsproblemen tijdig op te lossen of zelfs helemaal te voorkomen. Dit leidt tot zowel klanttevredenheid als kwaliteitsmanagement op een kosteneffectieve manier. Een transmissiesysteem kan bijvoorbeeld ondermaats presteren, wat wijst op de noodzaak van vroegtijdige reparatie (en daarmee een dure vervanging overbodig maakt).


• Verbeterde klantervaring: Volgens een recent onderzoek van BCG is slechts 54% van de klanten tevreden over hun aankoopervaring. In de auto-industrie kan met big data-analyse en nu ook met generatieve AI eenvoudig een betere gebruikerservaring worden geboden. Dit omvat het luisteren naar en analyseren van klantgegevens uit hun sociale mediaprofielen met relevante tags, vragen van het callcenter, feedback na de aankoop en verkoopgegevens uit het ERP-systeem om proactief te handelen. Met deze gegevens kunt u meer gepersonaliseerde, proactieve en betekenisvolle interacties creëren.

2. Data-analyse: Risico's beheersen en groei stimuleren in supply chain management

De auto-industrie evolueert naar wereldwijde productienetwerken. Door de grote variatie in automodellen is er veel onzekerheid over de vraag vanuit de auto-industrie. Dit vereist meer inzicht en analyse voor zowel investeringen als de bedrijfsvoering, en om het risico op voorraadtekorten te voorkomen.

McKinsey voorspelt dat door AI verbeterde toeleveringsketens de fouten in voorspellingen met 20-50% zullen verminderen, het aantal gemiste verkopen met 65% en de overbevoorrading met 20-50%. Dit zal de besluitvorming transformeren van reactief naar proactief en stelt het managementteam in staat om een realtime overzicht van de voorraad te krijgen. De belangrijkste toepassingen van analyses in de toeleveringsketen zijn:

• Optimalisatie van de toeleveringsketen: Een uitgebreid systeem voor analyse van de toeleveringsketen kan potentiële zwakke punten in het gehele ecosysteem van de toeleveringsketen in de automobielindustrie aan het licht brengen, zodat proactief maatregelen kunnen worden genomen om de continuïteit te waarborgen. Van productieplanning, voorraadbeheer en toewijzing van middelen tot netwerkoptimalisatie en verbetering van de levertijden: de toepassingsmogelijkheden zijn eindeloos.


• Leveranciersmanagement: Door nieuwe technieken toe te passen op een steeds groeiende dataset, helpt analytics autofabrikanten het inzicht in de externe markt te verbeteren. Hanteer een meercollaboratieve aanpak met leveranciers , waarbij voorraadinformatie wordt gedeeld met partners zoals leveranciers, inkoop, operations en verkoopteams. Hierdoor zijn zij beter in staat om snel te reageren en signalen op te vangen.


• Zichtbaarheidsmonitoring: Automobilbedrijven kunnen analyses gebruiken om opgeloste en onopgeloste productproblemen, onderzoeken en prestaties beter te volgen. Deze inzichten kunnen de efficiëntie van de toeleveringsketen verbeteren door problemen met gedeelde leveranciers, onderdelen en technologieën aan het licht te brengen.


• Bestuur en toezicht: Analytische inzichten ondersteunen de verantwoordelijkheid voor het beheer en toezicht op de toeleveringsketen, verbeteren de communicatie en rapportage tussen belanghebbenden en creëren veerkrachtigere toeleveringsketens.

Maar voordat bedrijven zich vol overgave kunnen storten op geavanceerde analyses, moeten ze ervoor zorgen dat ze beschikken over een degelijk systeem voor gegevensbeheer en rapportage .

3. Stroomlijn verkoop en marketing: marketingmix en klantsegmentatie

Het stroomlijnen van klantgegevens en deze in je voordeel gebruiken is essentieel voor elk bedrijf, en de auto-industrie vormt hierop geen uitzondering. Klanten doen grondig onderzoek voordat ze een definitieve aankoopbeslissing nemen. Naar schatting zoekt 76% van de kopers van nieuwe en gebruikte auto's online voordat ze tot aankoop overgaan , en bezoeken ze gemiddeld 4,2 websites. Dit genereert een enorme hoeveelheid informatie die autofabrikanten kunnen gebruiken om de concurrentie en de trends in de branche te begrijpen.

Door big data-analyse toe te passen in de auto-industrie, kunnen verkoop- en marketingteams inzicht krijgen in welke factoren in het verleden succesvol waren en in welke situaties. Mits correct toegepast, kunnen autofabrikanten de klantbetrokkenheid en interactie met hun merk verbeteren door middel van gerichtere, gecontroleerde en beter onderbouwde verkoop- en marketinginitiatieven. Enkele nuttige technieken zijn:

- Klantsegmentatie en gepersonaliseerde marketing voor specifieke afdelingen

- Prijsanalyse om prijselasticiteit en concurrerende prijzen te begrijpen

- Verbetering van de effectiviteit van campagnes in combinatie met CLTV-analyse

- VoC-analyse voor analyses na de dienstverlening

Door het gebruik van software en sensoren in auto's kunnen autofabrikanten nauwkeurig nieuwe aankoopkansen identificeren door rekening te houden met factoren zoals het aantal reparaties aan het huidige voertuig, de huidige kilometerstand, de leeftijd van het voertuig en informatie uit sociale media om potentiële kopers te vinden.

4. Generatieve AI voor de automobielindustrie

Gezien het feit dat de opmars van kunstmatige intelligentie de besluitvorming in allerlei sectoren verandert, is de auto-industrie geen uitzondering op deze innovatie. Van het verbeteren van de koopervaring tot het creëren van personalisatiemogelijkheden: LLM's en hun toepassingen worden uitgebreid onderzocht om gepersonaliseerde ervaringen te verbeteren.

Een van de belangrijkste toepassingen van AI is het verbeteren van de klantervaring, van het creëren van chatbots tot virtuele assistenten, om zo meer gepersonaliseerde contactmomenten te realiseren. Enkele voorbeelden zijn:

- Hypergepersonaliseerde marketing

- Virtuele assistent om de verkoop te stimuleren

- Gepersonaliseerde financiële aanbiedingen

- Technische ondersteuning

- Verbeterde interacties, en meer.

Daarnaast zijn toepassingen van generatieve AI ook te vinden in de nazorg, zoals bijvoorbeeld preventief voertuigonderhoud.

Bron: BCG

Een aantal bedrijven is al begonnen met het ontwikkelen van hun AI-capaciteiten. Zoals Continental, dat een samenwerking met Google Cloud aankondigde voor het leveren van generatieve kunstmatige intelligentie (GAI) om de cockpit van voertuigen uit te rusten en een intuïtieve ervaring voor bestuurders te creëren.

5. Kosten- en financiële tracking voor autofabrikanten

Een fabriek kent diverse bewegende onderdelen, zoals goederen van leveranciers, voorraden, halffabricaten en eindproducten, arbeidskosten en machines op de werkvloer. Maar waarom zou je je voor inzichten beperken tot de werkvloer? Breid de mogelijkheden van data-analyse in de automobielindustrie uit naar de gehele waardeketen – van inkoop tot financiën.

Vooral in de financiële wereld is de informatie over de bijbehorende kosten verspreid over bestanden, logboeken en ondersteunende systemen. Een financieel analysesysteem kan besluitvormers helpen een volledig beeld te krijgen van de kosten en inkomsten van hun bedrijf, voorbij de boekhoudkundige gegevens.

Deze systemen kunnen eenvoudig verbinding maken met een willekeurig aantal cloud- of on-premise bronnen en databases, tabellen uit verschillende bronnen combineren en snel antwoorden leveren op ad-hocvragen. De governance-teams kunnen machtigingen instellen op database-, dashboard- en gebruikersniveau, zodat elke gebruiker alleen de gegevens ziet die hij of zij nodig heeft.

Samenvatting: Waar begin je je reis in de wereld van auto-analyse?

Denk er eens over na: Gartner schat dat een autonoom voertuig van niveau 4 potentieel tot wel24 TB aan data per uurkan genereren, voornamelijk dankzij het grote aantal camera's dat in voertuigen van niveau 4 zal worden geïnstalleerd.

Moderne autofabrikanten volgen hun producten en machines met behulp van RFID-tags (radiofrequentie-identificatie), nabijheidssensoren en warmtesensoren. Hierdoor ontstaat er miljoenen terabytes aan data in de gehele waardeketen van de auto-industrie, en deze hoeveelheid groeit exponentieel per jaar.

Om de gegenereerde data optimaal te benutten, hebt u een degelijkmasterdatabeheer, data lakes enanalysefunctionaliteitennodig.

Uit de hierboven besproken toepassingsvoorbeelden van automotive data-analyse blijkt dat het van cruciaal belang is om data uit de toeleveringsketen van de auto-industrie te benutten om voordelen te behalen zoals hogere marges, minder risico op stilstand en een gestroomlijnde toeleveringsketen. Goede praktijken op het gebied van automotive data-analyse kunnen een belangrijke bijdrage leveren aan het behalen van een duurzaam concurrentievoordeel.

Neem contact met ons opals u hulp nodig heeft met data gedurende de gehele levenscyclus. Onze automotive-experts staan voor u klaar.