Entro il 2030 l'AI consentirà un risparmio del 30% nella costruzione di nuove auto. Del 10% già entro i prossimi 3 anni
L’intelligenza artificiale sta trasformando anche l’economia dell’industria automotive e in meglio. Entro il 2030 l’AI consentirà, infatti, un risparmio del 30% nella costruzione di nuove auto. Del 10% già entro i prossimi 3 anni. Quindi le auto elettriche – e non solo le BEV – costeranno meno. Lo sostiene l’interessante analisi pubblicata da Bain & Company, dal titolo “Technology Is Radically Reshaping Auto Economics”.
Lo studio sull’AI nell’industria automotive
Nello studio, 300 manager del settore intervistati e attivi nel Nord America e in Europa hanno espresso il loro parere sull’impatto che le tecnologie digitali legate all’AI avranno nel loro settore industriale. Il motivo? L’intelligenza artificiale servirà a ridurre il tempo per sviluppare il concept dei nuovi veicoli. I manager dell’automotive ritengono nella maggior parte dei casi (80% degli intervistati) che le simulazioni basate su IA miglioreranno in tempo reale i piani di produzione.
Di più. Tramite l’AI saranno implementate nelle catene di montaggio robot umanoidi che potranno lavorare 24 su 24, con un intervento umano di sorveglianza del lavoro robotico ridotto al minimo. Infatti, il nemico numero uno dell’industria europea dell’auto sono i lunghi tempi di legati alla ricerca e sviluppo rispetto ai diretti concorrenti asiatici. Se i maggiori player europei impiegano fino a 54 mesi – oltre quattro anni – dall’ideazione al lancio del prodotto, i costruttori asiatici spendono la metà del tempo – dai 24 ai 30 mesi – rispettando il time to market prefissato. L’obiettivo europeo? Ridurre il time to market a 24 mesi come in Cina.
L’AI crea nuovo modello di industria automotive
Insomma l’AI nell’industria automotive non solo per velocizzare concept, ma per produrre più velocemente arrivare prima sul mercato ed abbassare i costi totali, quindi rendere più appetibili le auto elettriche, ibride, termiche. Intanto la collaborazione digitale tra Oem (produttori di auto) e fornitori sta già consentendo di ridurre i tempi di sviluppo dei veicoli di oltre il 40%. Allo stato attuale, alcune case automobilistiche leader stanno già avviando questo cambiamento cruciale, riducendo i costi di manodopera, materiali e controllo qualità, riscrivendo il modello economico del settore.
3 macro-trend che ridisegnano l’economia automotive
| Macro-Trend | Meccanismi Chiave | Risultati/Obiettivi |
| Sviluppo Rapido | Collaborazione digitale (OEM e fornitori), piattaforme condivise, sperimentazione precoce. | Riduzione dei tempi di sviluppo veicoli (già oltre il 40%). Target Time to Market: 24 mesi. |
| Automazione | Intelligenza Artificiale (AI) per decisioni critiche (concept, produzione, approvvigionamento). In Fabbrica: Diffusione di robot e umanoidi intelligenti. | Miglioramento dei risultati economici e progressi costanti nell’automazione. |
| Produzione Esternalizzata | Ripensamento del modello di fabbrica, esternalizzazione della produzione a fornitori specializzati. | Oltre l’80% degli esperti prevede che il modello “Fabless” (simile ad Apple-Foxconn) sarà dominante entro il 2035. |
Cambia il paradigma industriale
Con questo modello in cui l’AI diventa il “motore” dell’industria automobilistica, lo studio ipotizza che in futuro (non lontano) molte aziende potrebbero affidare la produzione a fornitori esterni specializzati, senza possedere un proprio stabilimento. L’esempio più lampante è quello di Apple, che per produrre i suoi device, li progetta, ma li fa materialmente costruire da un’altra azienda la Foxconn, in Cina.
Ecco i manager dell’auto, oltre l’80% nel sondaggio, ritengono che entro il 2035 – data fatidica per l’industria auto per lo stop alla commercializzazione di auto a motore – questo sarà il modello dominante.
Ostacoli culturali al cambiamento
Ad oggi, però, ci sono ostacoli di natura culturale, più che tecnica e tecnologica a questo nuovo approccio produttivo. Ostacoli che frenano il percorso di trasformazione digitale, anche a causa della scarsa qualità dei dati disponibili, che alimenta ulteriori dubbi sull’efficacia e sul ritorno degli investimenti in nuove soluzioni tecnologiche. Infatti, molte organizzazioni hanno investito in infrastrutture cloud ed edge computing, ma i loro sistemi sono ancora frammentati, le definizioni dei dati incoerenti e le loro piattaforme sono costruite per un’epoca passata. Per la maggior parte dei team dirigenziali, la sfida non è la tecnologia, ma la creazione di una base dati sufficientemente solida da consentire agli strumenti digitali di funzionare su larga scala.
Industria dell’auto, chi vincerà?
L’industria automobilistica ha sempre fatto i conti con i costi di produzione ed i ricavi, ma quello che si prospetta ora con l’AI è un salto di qualità in termini di efficienza. Secondo lo studio, “i vincitori non saranno quelli con gli strumenti più avanzati o i budget più consistenti. Saranno quelli che si concentreranno sulla risoluzione dei problemi giusti, con la tecnologia giusta, al momento giusto“. Insomma, non si tratta solo di robot e sensori, ma della capacità umana di prendere decisioni più intelligenti e più rapide.
