A Inteligência Artificial está transformando todo o ciclo de vida do veículo, desde o conceito até o fim da vida útil. A IA simplifica a engenharia explorando conceitos, otimizando componentes e automatizando a conformidade. A IA aprimora a fabricação com eficiência operacional, manutenção preditiva e controle de qualidade, enquanto melhora as decisões da cadeia de suprimentos, incluindo o fornecimento de material de bateria.
As experiências do cliente também estão evoluindo, com assistentes alimentados por IA, manutenção preditiva e recursos de segurança aprimorados, como monitoramento de motoristas. Além disso, os agentes de IA estão redefinando as funções de vendas, serviços e back-office, automatizando os fluxos de trabalho nas cadeias financeiras, jurídicas e de suprimentos.
Essas aplicações são possíveis em parte devido à disponibilidade de Modelos de Linguagem Grande e (LLM) o desenvolvimento de um ecossistema de agentes. Embora a IA aumente a eficiência e a inovação, permanecem as preocupações com o deslocamento de empregos, destacando a necessidade de aprimoramento da força de trabalho para se adaptar a essas mudanças.
A IA Transforma o Ciclo de Vida do Veículo do Conceito ao Fim da Vida Útil
A inteligência artificial está revolucionando a indústria automotiva, moldando todas as etapas do ciclo de vida de um veículo – desde o projeto inicial até a fabricação, serviço e até mesmo gerenciamento de fim de vida. As ferramentas alimentadas por IA já estão simplificando os processos de engenharia, acelerando o tempo de comercialização e melhorando a qualidade do produto.
Desde as primeiras fases de design, a IA desbloqueia novas eficiências. A IA generativa (GenAI) pode analisar o feedback histórico do cliente, registros de serviço e especificações de engenharia anteriores para elaborar requisitos de nível de sistema e componente para novos modelos. Essa automação em estágio inicial ajuda os fabricantes a criar veículos melhores, mais rápido.
À medida que o desenvolvimento progride, as ferramentas orientadas por IA aprimoram o design do produto, explorando milhares de configurações potenciais no estágio conceitual. A IA pode então refinar os projetos de componentes para otimizar o peso, o custo ou outros fatores de desempenho – tudo sem a necessidade de codificação manual, graças à integração perfeita em plataformas de engenharia amplamente utilizadas como o CATIA (por exemplo, Dassault Systèmes, vídeo).
O desenvolvimento de software também está se beneficiando da IA, com ferramentas como o GitHub Copilot oferecendo sugestões de código em tempo real em várias linguagens de programação, aumentando significativamente a eficiência, com a ajuda do ChatGPT.
Outro avanço vem dos sensores virtuais orientados por IA, que substituem os físicos gerando fluxos de dados simulados – como desgaste de pneus ou freios – resultando em arquiteturas de veículos mais simples e custos mais baixos (por exemplo, Compredict).
Garantir a conformidade é outra aplicação crítica de IA. Ao sintetizar regulamentos complexos em requisitos de produto estruturados e pesquisáveis, os modelos de IA podem converter automaticamente regras em fórmulas matemáticas que orientam o projeto, a simulação e a verificação (por exemplo, Kontrol).
A IA também está atualmente transformando a cadeia de suprimentos de veículos elétricos (EV). Por exemplo, auxilia na descoberta de depósitos minerais anteriormente inexplorados críticos para a produção de baterias (por exemplo, KoBold Metals). Ele também desempenha um papel na otimização da química da bateria, garantindo o melhor desempenho para casos de uso específicos (por exemplo, Chemix).
No chão de fábrica, a IA aumenta a eficiência e a qualidade em todos os níveis. As soluções analíticas alimentadas por IA avaliam o desempenho da fabricação de máquinas individuais para operações em toda a empresa, gerando economia de custos e ganhos de produtividade (por exemplo, Sight Machine).
O controle de qualidade preditivo é outra grande vantagem da IA. Algoritmos de aprendizado de máquina podem detectar desvios sutis no comportamento do equipamento, sinalizando possíveis defeitos antes que eles se tornem problemas caros (por exemplo, Acerta). Enquanto isso, os modelos de visão computacional realizam a detecção de defeitos em tempo real, garantindo que apenas peças perfeitas passem (por exemplo, Eigen Innovations).
A IA também está re-redefinando a manutenção do veículo. As ferramentas de IA incorporadas permitem monitoramento baseado em condições, manutenção preditiva e diagnósticos inteligentes, ajudando os técnicos a avaliar e documentar problemas, mesmo que sejam intermitentes (por exemplo, Sonatus).
Os sistemas orientados por IA podem até ajudar com reparos, fornecendo instruções em tempo real por meio de óculos de realidade aumentada. Enquanto isso, a IA generativa pode analisar registros de serviço anteriores e manuais de loja para gerar guias de reparo, recomendações de peças e estimativas de custo sob demanda.
A IA oferece uma nova era de experiências em veículos
A IA não está apenas transformando a forma como os veículos são projetados, construídos e mantidos, mas também está redefinindo como interagimos com eles.
Os assistentes virtuais alimentados por IA estão criando experiências de direção mais intuitivas e personalizadas. Esses sistemas vão além de comandos de voz simples, potencialmente permitindo uma integração profunda com as funções do veículo.
Por exemplo, os assistentes de IA podem interpretar solicitações complexas e de várias etapas, como: “Encontre um restaurante francês altamente avaliado que serve escargots, reserve uma mesa para dois e vamos parar antes disso em uma estação de carregamento que oferece alta confiabilidade, onde cobrarei até 80%.”
Fabricantes de automóveis como Mercedes-Benz, Stellantis e VW Group começaram a integrar o ChatGPT da OpenAI em veículos selecionados em 2023, aprimorando as interações baseadas em voz. A Stellantis agora também está colaborando com a Mistral, com sede em Paris, para seu assistente de IA — bem como para melhorar a qualidade da fabricação, reduzir o prazo de entrega do desenvolvimento e muito mais. Na China, muitos OEMs-chave — jogadores locais e JVs com OEMs estrangeiros — indicaram nas últimas semanas que já haviam integrado o R1 LLM da DeepSeek em muitos dos assistentes de IA de seus veículos.
A IA também é uma virada de jogo para a segurança rodoviária, particularmente em sistemas avançados de assistência ao motorista (ADAS) e direção autônoma (AD). A IA permite a percepção de 360° em tempo real, simulação baseada em cenários e algoritmos AD com aprendizado de ponta a ponta, aproveitando o poder da GenAI (por exemplo, Waabi).
Dentro da cabine, os sistemas de monitoramento de motoristas (DMS) alimentados por IA avaliam o alerta, a distração e comportamentos potencialmente perigosos, como mensagens de texto enquanto dirigem. Na verdade, o DMS agora é obrigatório na Europa.
O monitoramento dos ocupantes leva as coisas um passo adiante. A IA pode detectar posições, atividades dos passageiros e até mesmo se uma criança é deixada para trás no veículo. Tais insights melhoram a segurança e, ao mesmo tempo, permitem recursos inteligentes, como escurecer automaticamente a tela do lado do passageiro se o motorista olhar para ela (por exemplo, Smart Eye).
A IA melhora o envolvimento do cliente e automatiza os processos de negócios
Além das experiências de design, fabricação e condução de veículos, a IA está transformando o ecossistema automotivo mais amplo, incluindo vendas, serviços e operações corporativas.
Os sistemas de gerenciamento de revendedores (DMS) orientados por IA estão modernizando o varejo automotivo, oferecendo recomendações personalizadas, orientação de produtos omnicanal e agendamento de serviços assistidos por IA. Os chatbots de IA conversacional melhoram ainda mais as interações com os clientes, respondendo a perguntas, simplificando compromissos e auxiliando na seleção de veículos (por exemplo, Tekion).
Em todo o setor, as empresas estão implantando ferramentas alimentadas por IA para automatizar as funções de back-office, impulsionando ganhos de eficiência em finanças (por exemplo, faturamento, contas a receber, orçamento), jurídico (por exemplo, elaboração e gerenciamento de contratos) e gerenciamento da cadeia de suprimentos (por exemplo, seleção de fornecedores, previsão de demanda, automação de armazém).
Impacto da IA: Desafios e Oportunidades
Embora a IA traga benefícios inegáveis para a indústria automotiva, ela também levanta desafios importantes. A automação mudará as funções de trabalho, potencialmente deslocando os trabalhadores de funções que exigem menos experiência. O principal desafio será aprimorar os funcionários para permitir que eles contribuam para mais áreas de valor agregado.
Os ganhos de aprimoramento e eficiência orientados por IA serão suficientes para compensar as perdas de empregos? A resposta depende da eficácia com que as empresas investem em iniciativas de desenvolvimento e treinamento da força de trabalho.
Uma coisa é certa: a IA veio para ficar, e sua influência na indústria automotiva só continuará a crescer. Do conceito ao fim da vida útil, a IA está moldando o futuro da mobilidade, um algoritmo de cada vez.
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A propósito, usei o ChatGPT para polir este artigo e o DALL.E para criar a imagem.
Marc Amblard.
Diretor Administrativo, Orsay Consulting