Zpět

Trendy CASE (connected, autonomous, shared, electric) v automobilovém průmyslu vedou k tomu, že vozidla jsou technologicky stále složitější. Společnost McKinsey & Co odhaduje, že složitost softwaru v letech 2011 až 2021 zvýšila čtyřnásobně. Není překvapením, že analytici shledali tuto změnu nejzřetelnější u velkých modulů (infotainment, pokročilé asistenční systémy řidiče atd.) a doporučili výrobcům OEM, aby se snažili o větší efektivitu všude, kde je to možné.

Mezitím, přestože elektrické hnací ústrojí má méně pohyblivých částí než spalovací motor (ICE), náklady na údržbu elektromobilů (EV) zůstávají výrazně vyšší. Podle analýzy pojistných událostí, kterou provedl vývojář softwarových řešení CCC Intelligent Solutions, zaplatí majitelé v závislosti na modelu a specifikaci lehkého osobního vozidla za nekritické opravy zpravidla 4 000 až 8 000 USD (o 27 % až 53 % více než u vozidel s ICE). Mezi důvody tohoto nárůstu patří neznalost techniků vedoucí k nesprávné diagnostice, drahý náhradní hardware a baterie a složitější demontáž vozidla.

Výrobcům automobilů, majitelům vozových parků i soukromým vlastníkům se tyto náklady mohou rychle nahromadit. Přesná znalost toho, co je třeba opravit a proč, však může ušetřit peníze a zlepšit kvalitu vozidla po celou dobu jeho životnosti. Paradoxně v době, která se vyznačuje složitostí, nabízí řešení jiná pokročilá technologie: umělá inteligence (AI).

Diagnostika vozidel s AI

Podle společnosti Global Market Insights hodnota umělé inteligence v automobilovém průmyslu v příštím desetiletí exponenciálně poroste – z 6 miliard USD v roce 2022 na 600 miliard USD v roce 2032. I když se očekává, že velká část bude směřovat do samořídicích schopností, je to jen jedna z několika slibných oblastí.

Craig Balis, technologický ředitel společnosti Garrett Motion uvedl, že diagnostika řízená umělou inteligencí bude hrát v budoucnosti tohoto odvětví důležitou roli. Společnost Garrett Motion, která má více než desetileté zkušenosti s inteligentním softwarem pro automobilový průmysl, vyvíjí inovativní technologie pro správu stavu vozidel. Její softwarové řešení pro řízenou diagnostiku získalo cenu Lingxuan Award na konferenci China Automotive Supply Chain Conference a China Auto Parts 2022 ve Wuhanu.

Řešení společnosti Garrett, která jsou určena výrobcům automobilů, provozovatelům vozových parků a dodavatelům, využívají srovnávací data získaná přímo od výrobců OEM. “Hlavními výhodami naší diagnostiky s umělou inteligencí jsou drastické zkrácení servisních časů a nákladů, vyšší míra “první opravy” a větší spokojenost zákazníků,” uvádí Balis. Společnost tvrdí, že problémy s poprodejními opravami lze vyřešit o více než 40 % rychleji a počet nesprávných výměn součástí se sníží o 50 %.

Jak se tedy těchto výsledků dosahuje? “Dynamický diagnostický systém Garrett sleduje během diagnostického procesu nejkratší cestu,” vysvětluje. “Získává ucelený pohled na reakce různých systémů a komponent a dokáže také integrovat klíčové údaje OEM, jako jsou náklady na díly a pracovní čas.” Algoritmy umělé inteligence (“indikátory stavu”) založené na fyzikálních vlastnostech součástí nebo systémů průběžně monitorují stav vozidla. Cloudová monitorovací a analytická platforma pak integruje všechny tyto indikátory stavu, provádí prognostiku a poskytuje snadno pochopitelné diagnostické postupy založené na modelech poruch definovaných inženýry. Funkce strojového učení (“učící se smyčka”) také průběžně zohledňuje historická data a běžné problémy, aby obohatila a zlepšila celkové řešení opravy. “To znamená, že diagnostika s umělou inteligencí může přinést přidanou hodnotu nejen v poprodejní fázi pro koncové uživatele, ale také pro výrobce OEM ve fázích výzkumu a vývoje, jako je validace a ověřování,” dodává Balis.

Spolupráce na datech

Balis zdůrazňuje, že metodika diagnostiky společnosti Garrett Motion byla sice vytvořena pro hnací ústrojí ICE a EV, ale její současná řešení lze rozšířit i na palivové články, systémy autonomního řízení a další technologie vozidel, které jsou v současné době ve vývoji. Integrace diagnostiky s umělou inteligencí do širšího automobilového průmyslu však stále naráží na problémy.

Podle společnosti ABI Research investoval světový automobilový průmysl v roce 2022 do digitální transformace více než 100 miliard USD, přičemž do roku 2030 se očekává nárůst na 238 miliard USD ročně. To jej řadí na přední místo v průmyslových výdajích na digitální technologie.

Navzdory tomu Balis tvrdí, že data o údržbě vozidel nedostala prioritu. “Překážkou pro rozšíření diagnostiky pomocí umělé inteligence je, že výrobci automobilů nedigitalizují svou dokumentaci, servisní manuály, kusovníky atd.”, říká. “To vše může obohatit datový fond pro systém AI a umožnit mu získat ještě větší inteligenci a poznatky týkající se diagnostiky a prognózy.” Propojení různorodých systémů a zajištění efektivního řešení problémů bude vyžadovat co nejvíce dat.

Společnost Garrett Motion věří, že větší přímá spolupráce s výrobci automobilů může pomoci tento problém odstranit a také vyvinout výkonnější vlastní nástroje umělé inteligence. Stanovení datových měřítek v počátečních fázích elektrifikace bude pro výrobce OEM nabývat na významu až s tím, jak budou vozidla stále více propojená a autonomní. “Objem generovaných dat bude exponenciálně narůstat, a to zvýší potřebu vysoce schopné a efektivní AI,” uvádí Balis. Díky spolupráci s technologickým sektorem na vývoji diagnostických systémů, které dokáží agregovat data z “tvrdých” a “měkkých” komponent, určovat hlavní příčiny závad a vytvářet užitečné poznatky, lze složitost moderního automobilového průmyslu zvládnout dříve, než se stane zahlcující.

 

Zdroj: automotiveworld.com