本文介绍了汽车制造商在数字化转型中使用的一些关键技术。
数字孪生：数字孪生，是用来反映现实世界产品的虚拟表示。这种数字产品模拟了真实产品的性能。汽车的数字孪生由整个汽车组成：它的软件、机械和行为。数字孪生的使用使汽车制造商能够复制生产过程，并识别潜在的并发症或故障。示例包括：
- 产品测试。数字孪生让汽车制造商可以试验不同的设计，以优化产品性能。汽车轮胎的数字孪生使制造商能够虚拟模拟轮胎在不同天气条件下的性能。
- 预测性维护。预测性维护预测汽车零部件何时会出现故障并先发制人地进行修复。数字孪生使汽车公司能够识别潜在问题，并在问题发生之前安排维护。
- 性能监控。数字孪生不断收集和分析他们复制的车辆上的数据。例如，特斯拉为其所有车辆创建了一个数字孪生。这些虚拟复制品被用来确定汽车是否按预期工作。特斯拉使用这些信息来更新车辆性能。
2021年，北美约占数字孪生市场的38%。预计到2030年，全球数字孪生市场规模将达到1558.3亿美元，未来7年的复合年增长率(CAGR)为37.5%。随着电动汽车的发展推动数字孪生技术的采用，汽车和运输行业预计将占最快的增长百分比。
物联网：汽车物联网是通过互联网连接交换数据的设备系统。这使得汽车设备可以与连接到互联网的其他车辆共享信息。用物联网制造的车辆收集性能数据并与云共享。然后，制造商可以处理这些数据，评估潜在的风险和前进的必要步骤。物联网允许制造商将维护系统的更新传达给消费者，这样制造商就可以在汽车抛锚之前解决问题。
供应链中的AI：AI显著简化了从原材料到车辆制造再到客户交付的过渡。多年来，汽车行业面临的最大挑战之一是，一个小小的错误就有可能影响整个制造过程。例如，一个供应商级别的问题可能会导致整个汽车制造过程停滞。AI驱动的供应链可以适应和应对制造过程中任何不可预见的问题。基于AI的方法有可能将预测误差减少30%到50%。“智能工厂”正变得越来越普遍，因为制造商正在用自我改进的系统取代手工劳动的错误风险。几家著名的汽车制造公司正在努力开发能够自主做出供应链管理决策的全自动化AI系统。
ML：ML和AI系统的使用是汽车行业精密制造的强大工具。ML系统帮助制造商发现异常并改进设计。在汽车行业，一个吸引人的设计可以使销量增加30%以上。ML可以预测流行的审美吸引力，并产生诱人和创新的设计。
AI客户体验：汽车厂商最近一直在依靠AI来改善客户体验。AI可以为客户提供虚拟销售助理。AI从过去的购买和客户互动中学习，根据客户的需求为他们提供量身定制的洞察。制造公司越来越多地采用AI，这使得公司可以使用之前互动的数据来预测市场预测。
随着汽车行业的持续扩张，制造商应该意识到，汽车行业的领先者正在越来越多地使用AI、ML和自动化。从供应链到客户服务，“智能”制造在整个制造生命周期中都很普遍。希望保持竞争力的制造商应该保持对该行业迅速发展的数字化和AI使用的最新了解。
