Condividi su
L’Intelligenza Artificiale al servizio della progettazione auto
Enrica Lazzarini
L'IA sta ridefinendo anche la produzione automobilistica, dalla progettazione avanzata alla sicurezza dei veicoli, cambiando le regole dell’intero comparto.
L'intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando l'industria automobilistica, influenzando ogni aspetto della progettazione, produzione e manutenzione dei veicoli. Le case auto infatti sono state tra le prime a testare e sfruttare le potenzialità dell'IA per migliorare notevolmente la sicurezza, l'efficienza e l’innovazione dei loro prodotti.
Nella fase di progettazione ad esempio, l'IA è utilizzata per simulare crash test virtuali estremamente dettagliati. Secondo uno studio del Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics (ITWM), l'uso dell'IA per la simulazione dei crash test può prevedere e migliorare i punti deboli strutturali dei veicoli, riducendo il numero di prototipi necessari (Fraunhofer ITWM, 2021). Ciò non solo accelera i tempi di produzione, ma riduce significativamente i costi di ricerca e sviluppo.
L'ottimizzazione dei materiali poi è un altro campo in cui l'intelligenza artificiale sta lasciando il segno. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare innumerevoli combinazioni di materiali per trovare le soluzioni più leggere e resistenti: l’uso di compositi avanzati e leghe leggere permette infatti di realizzare veicoli più performanti e meno inquinanti come dimostrato dallo studio pubblicato su Materials Today nel 2020 che ha dimostrato come l'IA possa ridurre il peso delle auto fino al 10%, migliorando al contempo la resistenza strutturale.
Nel contesto della produzione, le linee di assemblaggio automatizzate implementano sistemi di intelligenza artificiale per monitorare e ottimizzare ogni fase della costruzione dei veicoli. Questo approccio riduce gli sprechi e migliora la precisione, garantendo un controllo di qualità superiore. Secondo il McKinsey Global Institute, l'adozione dell'IA nella produzione automobilistica potrebbe aumentare l'efficienza del 30% (McKinsey, 2018). I robot dotati di intelligenza artificiale sono in grado di identificare e correggere difetti in tempo reale, riducendo l'incidenza di prodotti difettosi e migliorando l’affidabilità complessiva.
Anche il post-vendita automotive beneficia notevolmente dell'IA: i sistemi di diagnostica avanzata permettono infatti di prevedere guasti e malfunzionamenti, offrendo una manutenzione predittiva che migliora l’esperienza del consumatore, riducendo di conseguenza i tempi di inattività del veicolo stesso. Secondo Frost & Sullivan entro il 2025 il 15% delle auto sarà dotato di sistemi di manutenzione predittiva basati su IA.
Se quindi l’intelligenza artificiale rende più efficiente la produzione, essa può offrire anche nuove opportunità di business per tutti i fornitori di servizi aftermarket. Risulta quindi essenziale la formazione e l’aggiornamento costante delle competenze per i professionisti del comparto, che devono essere in grado di gestire strumenti diagnostici all'avanguardia e seguire protocolli di manutenzione avanzati.
Nella fase di progettazione ad esempio, l'IA è utilizzata per simulare crash test virtuali estremamente dettagliati. Secondo uno studio del Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics (ITWM), l'uso dell'IA per la simulazione dei crash test può prevedere e migliorare i punti deboli strutturali dei veicoli, riducendo il numero di prototipi necessari (Fraunhofer ITWM, 2021). Ciò non solo accelera i tempi di produzione, ma riduce significativamente i costi di ricerca e sviluppo.
L'ottimizzazione dei materiali poi è un altro campo in cui l'intelligenza artificiale sta lasciando il segno. Gli algoritmi di machine learning possono analizzare innumerevoli combinazioni di materiali per trovare le soluzioni più leggere e resistenti: l’uso di compositi avanzati e leghe leggere permette infatti di realizzare veicoli più performanti e meno inquinanti come dimostrato dallo studio pubblicato su Materials Today nel 2020 che ha dimostrato come l'IA possa ridurre il peso delle auto fino al 10%, migliorando al contempo la resistenza strutturale.
Nel contesto della produzione, le linee di assemblaggio automatizzate implementano sistemi di intelligenza artificiale per monitorare e ottimizzare ogni fase della costruzione dei veicoli. Questo approccio riduce gli sprechi e migliora la precisione, garantendo un controllo di qualità superiore. Secondo il McKinsey Global Institute, l'adozione dell'IA nella produzione automobilistica potrebbe aumentare l'efficienza del 30% (McKinsey, 2018). I robot dotati di intelligenza artificiale sono in grado di identificare e correggere difetti in tempo reale, riducendo l'incidenza di prodotti difettosi e migliorando l’affidabilità complessiva.
Anche il post-vendita automotive beneficia notevolmente dell'IA: i sistemi di diagnostica avanzata permettono infatti di prevedere guasti e malfunzionamenti, offrendo una manutenzione predittiva che migliora l’esperienza del consumatore, riducendo di conseguenza i tempi di inattività del veicolo stesso. Secondo Frost & Sullivan entro il 2025 il 15% delle auto sarà dotato di sistemi di manutenzione predittiva basati su IA.
Se quindi l’intelligenza artificiale rende più efficiente la produzione, essa può offrire anche nuove opportunità di business per tutti i fornitori di servizi aftermarket. Risulta quindi essenziale la formazione e l’aggiornamento costante delle competenze per i professionisti del comparto, che devono essere in grado di gestire strumenti diagnostici all'avanguardia e seguire protocolli di manutenzione avanzati.
