本文介紹了汽車制造商在數字化轉型中使用的一些關鍵技術。

數字孿生：數字孿生，是用來反映現實世界產品的虛擬表示。這種數字產品模擬了真實產品的性能。汽車的數字孿生由整個汽車組成：它的軟件、機械和行為。數字孿生的使用使汽車制造商能夠復制生產過程，并識別潛在的并發癥或故障。示例包括：

• 產品測試。數字孿生讓汽車制造商可以試驗不同的設計，以優化產品性能。汽車輪胎的數字孿生使制造商能夠虛擬模擬輪胎在不同天氣條件下的性能。
• 預測性維護。預測性維護預測汽車零部件何時會出現故障并先發制人地進行修復。數字孿生使汽車公司能夠識別潛在問題，并在問題發生之前安排維護。
• 性能監控。數字孿生不斷收集和分析他們復制的車輛上的數據。例如，特斯拉為其所有車輛創建了一個數字孿生。這些虛擬復制品被用來確定汽車是否按預期工作。特斯拉使用這些信息來更新車輛性能。

2021年，北美約占數字孿生市場的38%。預計到2030年，全球數字孿生市場規模將達到1558.3億美元，未來7年的復合年增長率(CAGR)為37.5%。隨著電動汽車的發展推動數字孿生技術的采用，汽車和運輸行業預計將占最快的增長百分比。

物聯網：汽車物聯網是通過互聯網連接交換數據的設備系統。這使得汽車設備可以與連接到互聯網的其他車輛共享信息。用物聯網制造的車輛收集性能數據并與云共享。然后，制造商可以處理這些數據，評估潛在的風險和前進的必要步驟。物聯網允許制造商將維護系統的更新傳達給消費者，這樣制造商就可以在汽車拋錨之前解決問題。

供應鏈中的AI：AI顯著簡化了從原材料到車輛制造再到客戶交付的過渡。多年來，汽車行業面臨的最大挑戰之一是，一個小小的錯誤就有可能影響整個制造過程。例如，一個供應商級別的問題可能會導致整個汽車制造過程停滯。AI驅動的供應鏈可以適應和應對制造過程中任何不可預見的問題?；贏I的方法有可能將預測誤差減少30%到50%。“智能工廠”正變得越來越普遍，因為制造商正在用自我改進的系統取代手工勞動的錯誤風險。幾家著名的汽車制造公司正在努力開發能夠自主做出供應鏈管理決策的全自動化AI系統。

ML：ML和AI系統的使用是汽車行業精密制造的強大工具。ML系統幫助制造商發現異常并改進設計。在汽車行業，一個吸引人的設計可以使銷量增加30%以上。ML可以預測流行的審美吸引力，并產生誘人和創新的設計。

AI客戶體驗：汽車廠商最近一直在依靠AI來改善客戶體驗。AI可以為客戶提供虛擬銷售助理。AI從過去的購買和客戶互動中學習，根據客戶的需求為他們提供量身定制的洞察。制造公司越來越多地采用AI，這使得公司可以使用之前互動的數據來預測市場預測。

隨著汽車行業的持續擴張，制造商應該意識到，汽車行業的領先者正在越來越多地使用AI、ML和自動化。從供應鏈到客戶服務，“智能”制造在整個制造生命周期中都很普遍。希望保持競爭力的制造商應該保持對該行業迅速發展的數字化和AI使用的最新了解。