Preparando fabricantes para la revolución del vehículo eléctrico

Prasad Akella, fundador de empresa de desarrollo software impulsada por IA Drishti, explora cómo fabricantes pueden prepararse para la transición a vehículo eléctrico.

Empresa de software Drishti provee analíticas de video impulsadas por IA para fabricantes discretos para digitalizar sus operaciones de ensamblaje manual. Fundador Prasad Akella explora el futuro del mercado de vehículos eléctricos.

La escritura está en la pared: Los vehículos eléctricos (VE) tomarán la mayoría de segmentos de vehículos de motor de combustión interna (MCI).

El crecimiento, aunque sobre base pequeña, es no obstante impresionante: ~60% aumento interanual de 6,2 millones a más de 10 millones unidades vendidas globalmente. Los precios de combustible de hoy solo añaden leña al fuego (juego de palabras intencional). No sorprende que la mayoría de fabricantes automotrices estén corriendo para capturar su parte del segmento en crecimiento y, para aquellos ya con productos, mantenerse al día con la demanda. Al hacerlo, lidian con nueva BdM (Lista de Materiales) y BdP (Lista de Procesos).

El tren motriz MCI está siendo reemplazado por motores, baterías, servos y chips de computadora. La BdM del tren motriz se simplifica dramáticamente, pasando de 2000+ partes a alrededor de 20. Segundo, la creciente demanda de eficiencia de batería y cambio de infraestructura (p. ej., estaciones de carga) necesitará ser atendida. Tercero, las profundas habilidades de producto y manufactura tendrán que ser transportadas y, luego escaladas, desde segmentos como manufactura de motores de locomotora que tiene décadas de experiencia. El resultado neto es un cambio tectónico en el mercado, cambiando la industria como la conocemos. La respuesta a la escritura en la pared es cristalina: Los fabricantes de autos necesitan reequiparse —desde perspectivas de tecnología, manufactura, entrenamiento y sostenibilidad.

Fabricantes automotrices deben actualizar la línea

Ya sea que nuevas porciones del ensamblaje sean tercerizadas o no, el proceso será significativamente diferente de las líneas de producto terminado MCI actuales. Con la totalidad del tren motriz reemplazada, casi cada porción de la línea de ensamblaje necesita re-entrenamiento y nuevo equipo para hacer el trabajo. Crear y escalar cualquier nueva línea de ensamblaje viene con problemas inherentes de iterar sobre los inevitables problemas de proceso mientras se pone al día nueva mano de obra para satisfacer demandas.

Para hacer todo esto happen, fabricantes automotrices tendrán que dar saltos extremos para alcanzar sus metas. Argumento que esto necesita, exige, un cambio igualmente audaz en el lado manufacturero también. Fabricantes deberían usar la oportunidad para considerar actualizar las herramientas que usan para hacer el trabajo también.

Usar nueva tecnología para apoyar asociados y satisfacer nueva demanda VE

Mientras la automatización es omnipresente en cada línea de manufactura automotriz, una porción significativa del ensamblaje aún depende de ensamblaje manual. Porque la automatización no está ahí aún, es bastante costosa y es difícil y costoso reprogramar y la gente es más adaptable, pueden ser reentrenados en procesos mucho más eficientemente que incluso la mejor automatización. El trabajador entrenado verdaderamente es, por tanto, el recurso más valioso en el negocio.

El desafío con la gente, sin embargo, es encontrar, reclutar, entrenar y retener buenos asociados de línea. Con trabajadores de planta rotando 30% anualmente y 10% no presentándose en cualquier día dado, una necesidad crítica es entrenar nuevas contrataciones y cross-entrenar miembros experimentados del equipo para que el equipo pueda adaptarse y escalar para satisfacer demandas nuevas e inciertas.

Herramientas como sistemas de visión impulsados por IA pueden marcar la diferencia en poner trabajadores al día y más productivos que nunca; a menudo, ¡simultáneamente reduciendo tasas de defectos! Más allá del entrenamiento, empoderar trabajadores con tecnología IA puede ahorrar tiempo incluyendo en análisis de causas raíz y impulsar colaboración para resolver problemas de línea de producción.

El potencial para ahorrar tiempo y energía (literal y figurativamente) con nuevas herramientas inteligentes es enorme y los fabricantes necesitan ver que el momento de cambiar es ahora.

Como dijimos antes, incertidumbre en demanda de mercado es un tema central. Escalar con gente es mucho más sostenible que agregar otro conjunto de máquinas. Darles herramientas impulsadas por IA y datos permite a cada asociado traer sus mejores habilidades de ingeniería y resolución de problemas al frente y darles a ellos y a sus empleadores OEM el superpoder para navegar las aguas agitadas por delante.

Escrito por Prasad Akella, fundador y presidente de Drishti.