Transformacja e-mobilna: Siedem wskazówek dla firm motoryzacyjnych
Opublikowano 8 września 2020 w Sustainable Manufacturing
Szczególnie dotknięty został przemysł motoryzacyjny, ponieważ pandemia pociągnęła za sobą spadek sprzedaży. Na przykład Center for Automotive Research (Centrum Badań Rynku Motoryzacyjnego) na Uniwersytecie Duisburg-Essen przewiduje, że do 2030 r. niemieccy producenci i dostawcy pojazdów mogą stracić jedną czwartą siły roboczej. Równie pesymistyczny obraz rysuje się w Wielkiej Brytanii. Jednak dostawca pojazdów AMZ twierdzi, że rosnący popyt na samochody elektryczne może doprowadzić do powstania wielu nowych miejsc pracy.
Do największych wyzwań stojących przed europejską branżą motoryzacyjną należą nie tylko rygorystyczne przepisy i spadek sprzedaży, lecz także silna konkurencja ze strony Azji połączona z koniecznością wprowadzania innowacji i dbania o zrównoważony rozwój. Wielu europejskich dostawców ma trudności z dotrzymaniem kroku firmom chińskim, japońskim i południowokoreańskim.
Wyzwania stojące przed producentami i dostawcami oznaczają konieczność stworzenia nowych strategii, aby procesy produkcji sprostały przyszłym wymaganiom. Będą one w coraz większym stopniu obejmowały innowacyjne technologie, robotykę, czujniki, sztuczną inteligencję (SI) i rozwiązania zintegrowane. Eksperci branżowi uważają, że przejście od tradycyjnej produkcji samochodów do elektromobilności (e-mobilności) jest obecnie znacznie bardziej realne i zwiększy wydajność procesów produkcyjnych, a także umożliwi działanie zgodne z ideą zrównoważonego rozwoju.
Ze w fabryce przyszłości robotykę, SI, czujniki oraz technologię przetwarzania obrazu i kontroli wizyjnej należy zawsze postrzegać jako całość. Podejście oparte na danych pomoże europejskim firmom działać w sposób bardziej opłacalny i konkurencyjny. Dobrym przykładem jest produkcja akumulatorów, ponieważ wymaga ona wysoce zintegrowanych systemów i procesów. Inteligentny system magazynowy wspomagany przez roboty mobilne może znacznie zwiększyć wydajność procesów, ograniczyć konieczność wykonywania niektórych czynności ręcznie, zminimalizować ryzyko popełnienia błędu i zmniejszyć ilość odpadów.
- Szerszy zakres działań. Firmy motoryzacyjne nie mogą być tylko dostawcami — muszą objąć rolę partnerów technologiczno-strategicznych. Zamiast zajmować się jedynie dostarczaniem technologii i rozwiązań powinny rozszerzyć zakres działalności. W ramach tej przemiany warto przyjąć proaktywne podejście, które ukształtuje przyszłe plany produkcyjne i będzie ukierunkowane na klienta. Niezbędny okaże się zatem bliski kontakt z nabywcą.
- Opracowanie jasnej, ujednoliconej wizji. Firmy motoryzacyjne, partnerzy i klienci muszą przyjąć podobne podejście, co będzie wymagało doskonałych zdolności komunikacji. Do zadań decydentów i zespołów dojdzie ciągła adaptacja i transformacja procesów zgodnie z coraz bardziej elastycznym charakterem rynku.
- Dostrzeżenie potencjału. Zespół zarządzający i pracownicy muszą wiedzieć jak najwięcej o nowych technologiach i ich potencjalnych zaletach. Umożliwi im to stosowanie innowacyjnych rozwiązań w efektywny i różnorodny sposób. Konieczne okażą się szkolenia. Należy pamiętać, że innowacje i nowe rozwiązania mogą sprawiać trudność.
- Automatyzacja połączona ze sztuczną inteligencją. Sztuczna inteligencja może przynieść dodatkowe korzyści w podejmowaniu decyzji biznesowych. Pomoże uniknąć błędów i zapewni całkowicie nowy poziom wglądu w procesy produkcyjne.
- Znajomość istniejących zastosowań. Zamiast oceniać technologie teoretycznie, opierając się wyłącznie na faktach, należy przyjrzeć się konkretnym przypadkom użycia, aby lepiej zrozumieć i ocenić zalety danego zastosowania.
- Metoda małych kroków drogą do celu. Nowe technologie wiążą się z licznymi wyzwaniami i przeszkodami. Dlatego najpierw powinno się zgromadzić jak najwięcej wiedzy i doświadczeń. Najlepiej zacząć od mniejszych projektów pilotażowych i zwiększyć później ich skalę.
- Kryzys jako okazja. Choć obecna sytuacja spowalnia innowacje, nadal warto koncentrować się na możliwościach, na przykład korzyściach płynących ze współpracy między ludźmi i maszynami, aby ustalić, które obszary są warte zainteresowania.
