Topp 5 användningsområden för fordonsanalys

Datas ökande relevans för bilindustrin

Men vilka konsekvenser har sådana förändringar som integration av flera sensorer? All information spåras med hjälp av sensorer och högteknologiska enheter som placerats runt om i verkstaden och fordonen. Med några få klick kan hela värdekedjan informeras om lagerstatus och inköpsbehov, medan verkstaden har effektiviserats med hjälp av prediktivt underhåll och driftstoppsscheman.

För att inte tala om de nyare utmaningarna där köpkanaler och konsumenternas köpbeteende har blivit komplicerat. Undersökningar frånGoogleuppskattar att 95 % av bilköpare förlitar sig på online-resurser för att samla information och kringgår återförsäljare som utgångspunkt. De behöver en extra knuff i form av erbjudanden, rabatter eller extra tillbehör, vilket leder till minskade marginaler.

I en tid där branschen skiftar mot en global leveranskedja är biltillverkarna exponerade för inte bara lokala utan även globala konkurrenter. Dessa förändringar i efterfrågan kopplas till problem i leveranskedjan, från krig till störningar.

Denna fientliga miljö kräver att du utnyttjar alla resurser som står till ditt förfogande, och för det är inget viktigare än den stora mängden stordata i form av strukturerad data som lagras i dina ERP-system, CRM-system och ostrukturerad data från sensorer och den digitala rymden.

Framväxande trender inom bilindustrin 2024 och framåt

Under det kommande decenniet måstebilindustrinflytta sitt fokus från traditionella teknikanvändningsfall till moderna innovationer drivna av framväxande teknologier. För att göra detta måste branschen fortsätta att förutse morgondagens trender och förnya sig därefter för att stödja den snabba tillväxt som förväntas. Några av dessa trender inkluderar:

• Autonoma fordon:Ledande bilaktörer investerar i allt högre grad i forskning och utveckling av autonoma fordon för att tänja på gränserna för personlig utforskande. Utforskning sker av robottaxibilar och leveransdrönare som körs i specifika kontrollerade miljöer och avancerade förarstödsystem (ADAS) för adaptiv farthållare.


• Mobilitet:Delade mobilitetsalternativ håller på att bli ett prisvärt, kreativt och lämpligt alternativ till egna fordon. Ledande biltillverkare riktar sig också in på detta segment.


• Uppkoppling:Tekniken för uppkopplade bilar kommer att växa på många sätt i framtiden, driven av underhållsteknik och prediktiv intelligens. Företag försöker möjliggöra datautbyte i realtid för funktioner som säkerhetsvarningar, navigering och underhållning.


• Elfordon:Det råder aggressiv konkurrens på marknaden för programvaruoperativsystem för att driva innovativa utsläppsfria elbilar. Med de förändringar i efterfrågan som nu är synliga står biltillverkare inför behovet av att ta itu med utmaningar inom leveranskedjan och infrastrukturen.


• 3D-utskrift:Biltillverkare lägger vikt vid att sänka produktionstid och kostnader genom att använda 3D-utskrift för att producera viktiga delar av en bil. Det används också för att erbjuda anpassningar till kunderna.


• Generativ AI:Det uppskattas påverka fordonsdesign, navigering, prediktivt underhåll, röstassistenter, tillverkning, leveranskedjor och kvalitetskontroll. Bilmärken arbetar med GenAI-baserade virtuella assistentmodeller i fordon som sömlöst integreras med fordonens infotainmentsystem för att erbjuda en mängd olika röstaktiverade funktioner.


• Teknikpartnerskap:Med snabba tekniska framsteg som ses i dagens fordon har teknik- och bilorganisationer börjat bilda partnerskap för att utveckla elektriska, autonoma och uppkopplade fordon.

Så denna datapool kommer i slutändan att driva banbrytande teknologier och skapa flera möjligheter för aktörerna i hela värdekedjan.

Analys i förarsätet: 5 viktiga användningsområden för analys inom bilindustrin

Från att förbättra bilupplevelsen, förbättra tillgängligheten, prognostisera efterfrågan, förbättra kvaliteten, optimera bilmontering, hjälpa till med design, kvalitet etc., är tillämpningarna och konsekvenserna av AI inom bilindustrin obegränsade.

Här är några exempel på samma sak:

Låt oss ta en titt på de 5 vanligaste applikationerna:

1. Prediktiv och avancerad analys: Produktkvalitet, återkallelse och kundnöjdhet

Kvalitetsledningsteamet måste hålla koll på en mängd olika aspekter före och efter varje lansering, allt från kundnöjdhet och myndighetskrav till kostnadskontroll. Ett växande antal biltillverkare använderavancerade analyslösningarför snabbare och mer proaktiva åtgärder vid sådana händelser.

• Kvalitetssäkring:Med prediktiv dataanalys inom bilindustrin kan kvalitetsledningsteam bearbeta en stor mängd information (historisk) för att avslöja den bakomliggande orsaken. Det möjliggör tidig upptäckt av problem och minimerar sannolikheten för att de ska uppstå i framtiden. Detta kan även ses med bildanalys, där företag somAudihar utvecklat en programvara som känner igen och markerar de finaste sprickorna i plåtdelar – automatiskt, tillförlitligt och på några sekunder.


• Minskning av produktåterkallelser:Med tanke på att fler än12 miljoner bilar drabbades av återkallelser från Honda och Fordenbart år 2023 är produktåterkallelser ett vanligt hot för bilindustrin. Prognosverktyg och prediktiv analys kämpar aktivt för att minska riskerna för produktåterkallelser. All denna data kan användas för att hitta mönster och lösa kvalitetsproblem antingen i tid eller förhindra att de inträffar helt och hållet. Detta leder till både kundnöjdhet och kvalitetshantering på en kostnadseffektiv nivå. Till exempel kan ett transmissionssystem prestera under förväntad nivå, vilket indikerar behovet av tidiga reparationer (och följaktligen motbevisar behovet av ett kostsamt utbyte).


• Förbättrad kundupplevelse:Enligt en nyligen genomförd undersökning avBCGär endast 54 % av kunderna nöjda med sin köpupplevelse. Inom fordonsindustrin kanman med hjälp av big data-analys och nu generativ AIenkelt leverera en mer tillfredsställande användarupplevelse. Det inkluderar att lyssna på och analysera kundernas data från deras sociala medieprofiler med relevanta taggar, callcenterfrågor, feedback efter försäljning och försäljningsdata från ERP-systemet för att agera i god tid. Med denna data kan du skapa mer personliga, proaktiva och meningsfulla interaktioner.

2. Dataanalys: Hantera risker och driv tillväxt inom Supply Chain Management

Bilar rör sig mot globala produktionsnätverk. Med variationen i bilmodeller finns det stor osäkerhet i efterfrågan från biltillverkare. Det kräver bättre insyn och analys för investeringar såväl som verksamhet och för att undvika risken för lagerbrist.

McKinseyförutspår att AI-förbättrade leveranskedjor kommer att minska prognosfel med 20–50 %, förlorad försäljning med 65 % och överlager med 20–50 %. Detta kommer att omvandla beslutsfattandet från reaktivt till proaktivt och göra det möjligt för ledningsgruppen att få en ögonblicksbild av lagerstocken i realtid. De primära användningsfallen för analys i leveranskedjan kan vara:

• Optimering av leveranskedjan:Ett omfattande system för analys av leveranskedjan kan avslöja potentiella brister i hela fordonsindustrins leveranskedja så att åtgärder kan vidtas proaktivt för att skydda. Användningsområdena är oändliga, från produktionsplanering, lagerhantering och resursallokering till nätverksoptimering och förbättring av leveranstider.


• Leverantörshantering:Genom att tillämpa nya tekniker på en ständigt växande datamängd hjälper analyser biltillverkare att förbättra sin synlighet utanför organisationen. Använd ett mersamarbetsinriktat tillvägagångssätt med leverantörer, där lagerinformationen delas med en partner som leverantörer, inköps-, drift- och säljteam. Därigenom blir de förberedda att känna av och agera snabbt.


• Synlighetsspårning:Bilföretag kan använda analyser för bättre spårning av lösta och olösta produktproblem, utredningar och prestanda. Dessa insikter kan bidra till att effektivisera leveranskedjan genom att belysa problem relaterade till delade leverantörer, delar och tekniker.


• Styrning och tillsyn:Analysinsikter informerar om ägarskap för styrning och tillsyn av leveranskedjan, förbättrar kommunikationen och rapporteringen mellan intressenter och skapar mer motståndskraftiga leveranskedjor.

Men innan företag kan satsa huvudstupa på avancerad analys måste de se till att de har ett gediget systemför datahantering och rapportering.

3. Effektivisera försäljning och marknadsföring: Marknadsföringsmix och kundinriktning

Att effektivisera kundinformation och använda den till din fördel är avgörande för alla företag, och bilindustrin är inget undantag från detta. Kunder genomgår noggrann research innan de fattar det slutgiltiga köpbeslutet. Detuppskattasatt 76 % av alla som köper nya och begagnade fordonsöker innan de köper, och de besöker i genomsnitt 4,2 webbplatser. Det genererar en enorm mängd information som biltillverkare kan använda för att förstå konkurrensen och trenderna som driver branschen.

Med hjälp av stordataanalys inom fordonsindustrin kan sälj- och marknadsföringsteam förstå vilka hävstänger som har fungerat tidigare och i vilken situation. När det görs korrekt kan biltillverkare förbättra kundengagemanget och interaktionen med sitt varumärke genom mer riktade, kontrollerade och välgrundade sälj- och marknadsföringsinitiativ. Några av de användbara teknikerna inkluderar:

- Kundsegmentering ochpersonlig marknadsföringför specifika enheter

- Prisanalysför att förstå elasticitet och konkurrenskraftig prissättning

- Förbättringav kampanjeffektivitettillsammans med CLTV-analys

- VoC-analysför analys efter service

Med hjälp av programvara och sensorer i bilar kan biltillverkareexakt identifiera nya köpmöjlighetergenom att beakta faktorer som antalet reparationer på det nuvarande fordonet, aktuell körsträcka, fordonets ålder och information som hämtats från sociala medier för att identifiera sannolika köpare.

4. Generativ AI för bilindustrin

Med tanke på att utvecklingen av artificiell intelligens omformar beslutsfattandet inom olika branscher är fordonsindustrin inte främmande för denna innovation. Från att förbättrabilköpsupplevelsen till att skapa anpassningarstuderas juridikprogram och deras tillämpningar ingående för att förbättra personliga upplevelser.

Ett av deviktigaste användningsområdena för generationens AIkan ses i att förbättra kundupplevelsen, från att skapa chattrobotar till virtuella assistenter för att skapa mer personliga kontaktpunkter. Några av dem inkluderar:

- Hyperpersonlig marknadsföring

- Virtuell assistent för att möjliggöra försäljning

- Personliga finansiella erbjudanden

- Teknisk support

- Förbättrade interaktioner och mer.

Utöver dessakan generativa AI-tillämpningar även ses i eftermarknadsoperationer,såsom förebyggande fordonsunderhåll.

Källa:BCG

Några företag har redan börjat arbeta med att bygga upp sina AI-funktioner. Till exempelContinental, som tillkännagavsitt partnerskap med Google Cloud för att tillhandahålla generativ artificiell intelligens för att utrusta fordonets förarplats och skapa en intuitiv upplevelse för förarna.

5. Kostnads- och ekonomispårning för biltillverkare

Det finns flera rörliga delar i en anläggning i form av varor från leverantörer, lager, halvfabrikat och färdiga varor, arbetskostnader och maskiner som är involverade i verkstaden. Men varför bara stanna till vid verkstaden för att få insikter? Utöka kapaciteten för dataanalys inom fordonsindustrin över hela värdekedjan – från inköp till finansiering.

Speciellt inom finanssektorn sprids informationen om kostnaden för varje kostnad över filer, loggar och supportsystem. Ett finansiellt analyssystem kan hjälpa beslutsfattare att förstå hela bilden av företagets kostnader och intäkter utöver redovisningsinformation.

Dessa system kan enkelt ansluta till ett antalmolnbaserade eller lokala källoroch databaser, kombinera tabeller från olika källor och snabbt ge svar på eventuella ad hoc-frågor. Styrningsteamen kan ställa in behörigheter på databas-, instrumentpanels- och användarnivå, vilket säkerställer att varje användare bara exponeras för de siffror de behöver.

Sammanfattning: Var ska du börja din resa inom fordonsanalys?

Tänk på det – Gartner uppskattar att ett autonomt fordon på nivå 4 potentiellt skulle kunna generera upp till24 TB data per timmes fordonsdrift, främst på grund av det stora antalet kameror som kommer att installeras i nivå 4-fordon.

Moderna biltillverkare spårar sina produkter och maskiner med hjälp av RFID, radiofrekvensidentifieringstaggar, närhetssensorer och värmesensorer. Därför kommer det att skapas miljontals TB data över hela fordonsindustrins värdekedja och den växer exponentiellt för varje år.

För att utnyttja den data som genereras behöver du konfigurera korrektmasterdatahantering, datasjöar ochanalysfunktionerför att säkerställa att du kan utnyttja dem.

Utifrån ovanstående användningsfall inom fordonsanalys kan vi se att det blir avgörande att utnyttja data från fordonsindustrins leveranskedja för att frigöra fördelar som ökade marginaler, mindre risk för stillestånd och en smidig leveranskedja. God praxis för fordonsdataanalys kan bidra mycket till att uppnå en hållbar konkurrensfördel.

Kontakta ossom du vill ha hjälp med data över hela livscykeln. Våra fordonsexperter finns här för att hjälpa dig.