Wpływ big data i analityki na branżę motoryzacyjną

At MakoLab, we have experience in designing connected vehicle solutions that are based on data analysis. We proved this when designing Connected, Autonomous, Shared and Electric (CASE) for premium German OEMs.

In this article, we will briefly but succinctly discuss the topic of big data and analytics in the automotive industry - more precisely, how data sets shape the vehicle life cycle and how they shape industry trends.

Wykorzystanie big data do rozwoju branży motoryzacyjnej to nowe paliwo napędzające ten sektor. Wraz z tym, jak samochody stają się corazbardziej połączone dzięki technologii IoT, generują ogromne ilości danych. Firmy motoryzacyjne wykorzystują te dane, aby zyskać przewagę konkurencyjną w sektorze. Brzmi jak marketingowy frazes? Konkurencyjność to klucz do innowacji, ponieważ to dzięki inżynierii zwiększa się bezpieczeństwo kierowców i pasażerów, zapewnia konserwację predykcyjną (zapobiegającą awariom sprzętu) i umożliwia personalizację doświadczenia jazdy. Przyjrzyjmy się krok po kroku, do czego potrzebne są dane, ponieważ koncepcja połączonych samochodów nie jest już odległą przyszłością – to rzeczywistość już dziś.

Wyobraź sobie, że Twój samochód mógłby przewidzieć własne usterki mechaniczne i zapobiec awariom podzespołów, zanim staną się problemem. Dodatkowo taki samochód mógłby zostać zoptymalizowany pod kątem harmonogramu konserwacji. Wszystko to mogłoby dostarczyć producentom samochodów danych umożliwiających udoskonalenie technologii oraz zwiększenie osiągów i niezawodności pojazdów. Brzmi dobrze? Dzięki analizie dużych zbiorów danych, powoli staje się to rzeczywistością i standardem. Czujniki pokładowe rewolucjonizują branżę motoryzacyjną, torując drogę do bardziej wydajnej i niezawodnej jazdy. Rola analityki w sektorze motoryzacyjnym jest kluczowa dla tej transformacji.

Big data to nie tylko kwestia efektywności – to również kwestia bezpieczeństwa. Zdolność firm motoryzacyjnych do identyfikowania potencjalnych zagrożeń, doskonalenia funkcji bezpieczeństwa pojazdów i przewidywania potrzeb konserwacyjnych jest możliwa dzięki analizie big data pochodzących z różnych źródeł w branży motoryzacyjnej. W miarę gromadzenia danych, te wnioski stają się coraz cenniejsze dla całej branży. Na przykład metody oparte na zastępczych miernikach bezpieczeństwa (surrogate safety measures) umożliwiają proaktywną analizę bezpieczeństwa drogowego jeszcze przed wystąpieniem kolizji. Pozwala to na wdrażanie usprawnień w zakresie bezpieczeństwa, zanim dojdzie do wypadku, potencjalnie zapobiegając obrażeniom i szkodom materialnym.

Analiza danych ma znaczący wpływ na zużycie paliwa w inteligentnych samochodach. Pojazdy te są wyposażone w zaawansowane systemy, które zbierają i analizują dane dotyczące stylu jazdy, warunków na drodze oraz prognoz pogody, aby zoptymalizować efektywność paliwową – zminimalizować zużycie paliwa i ograniczyć emisję gazów cieplarnianych. Producenci inteligentnych samochodów mogą również wykorzystywać analitykę danych do ciągłego udoskonalania konstrukcji i osiągów pojazdów, co z czasem prowadzi do dalszego ograniczenia zużycia paliwa.

Systemy nawigacji przeszły długą drogę – od zwykłego wskazywania kierowcom właściwej trasy. Wspierane przez big data, systemy te zwiększyły swoją dokładność i skuteczność, a obecnie dostarczają aktualizacje o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym, alternatywne trasy, a nawet powiadomienia o konieczności przeglądu prewencyjnego. Podobnie dane zasilają zaawansowane systemy wsparcia kierowcy, zwiększając bezpieczeństwo i efektywność operacyjną na drodze.

Poza predykcyjnym utrzymaniem i bezpieczeństwem, big data otwiera również drogę do spersonalizowanych doświadczeń w prowadzeniu pojazdu. Producenci samochodów mogą teraz dostosowywać doświadczenie w kabinie na podstawie indywidualnego zachowania i preferencji kierowcy. Poniżej kilka przykładów spersonalizowanych doświadczeń podczas jazdy:

• dostosowywanie osiągów pojazdu do stylu jazdy kierowcy;
• oferowanie spersonalizowanych usług, takich jak rekomendacje pobliskich restauracji czy stacji benzynowych;
• personalizacja systemu rozrywki w samochodzie na podstawie preferencji kierowcy;
• Dostarczanie aktualizacji o ruchu drogowym w czasie rzeczywistym oraz propozycji alternatywnych tras na podstawie wzorców jazdy.

Pojazdy stają się bardziej niż kiedykolwiek przedłużeniem kierowców, dzięki big data, które umożliwia wstępnie skonfigurowane ustawienia, takie jak temperatura i regulacja fotela, a także spersonalizowane systemy infotainment.

W tak konkurencyjnej branży jak produkcja samochodów, podejście skoncentrowane na kliencie jest kluczem do sukcesu. Producenci samochodów wykorzystują analitykę, aby:

• identyfikować preferencje konsumentów. Analiza czynników takich jak dane demograficzne klientów, historia zakupów i zachowania serwisowe, a także ścieżka, jaką przechodzą podczas zakupu usługi lub produktu, pozwala producentom zidentyfikować funkcje pojazdów, których pożądają konsumenci. Dostosowanie oferty do potrzeb i pragnień klientów jest kluczem do sukcesu;
• budować lojalność klientów poprzez branding. W kontekście UX w projektowaniu wnętrz samochodów, pisaliśmy o emocjach. Jest to integralny element budowania lojalności wśród klientów, a nic nie robi tego lepiej niż spersonalizowane doświadczenie. Dlatego producenci powinni wykorzystywać analizę danych do tworzenia spersonalizowanych strategii marketingowych i ukierunkowanych kampanii reklamowych, które zwiększają zaangażowanie i lojalność klientów;
• czerpać wnioski z opinii kierowców. Nikt nie znajduje się w lepszej pozycji do oceny samochodu niż osoba za kierownicą. Właśnie dlatego opinie kierowców są bezcenne dla producentów samochodów. Analiza tych opinii umożliwia producentom identyfikację obszarów wymagających poprawy, podejmowanie świadomych decyzji oraz produkowanie pojazdów, które nie tylko spełniają, ale przewyższają oczekiwania kierowców.

Big data odgrywa kluczową rolę w optymalizacji łańcucha dostaw w branży motoryzacyjnej. Wykorzystując możliwości oferowane przez wieloskalową analizę danych, różnorodne typy danych oraz przetwarzanie w czasie rzeczywistym, firmy mogą zwiększyć efektywność i skuteczność swoich działań. To z kolei prowadzi do szybszego, bardziej efektywnego i opłacalnego transportu materiałów, co finalnie usprawnia cały proces produkcji i transportu.

Ponadto, poprzez gromadzenie i analizowanie danych dotyczących, na przykład, wydajności pracowników i sprzętu na linii produkcyjnej, firmy mogą identyfikować obszary wymagające usprawnień oraz zwiększenia efektywności produkcji. Czujniki zamontowane na sprzęcie produkcyjnym dostarczają cennych informacji, takich jak temperatura, wilgotność, obciążenie i wydajność produkcji, co umożliwia terminową optymalizację i konserwację zapobiegającą awariom urządzeń. Wykorzystując historyczne dane dotyczące konserwacji, firmy mogą efektywniej planować działania serwisowe – dzięki temu można ograniczyć przestoje i zminimalizować ryzyko dla przedsiębiorstwa.

Nie ma wątpliwości, że big data i analityka danych radykalnie zmieniły branżę motoryzacyjną, prowadząc do innowacji w zakresie bezpieczeństwa, efektywności i personalizacji. Dzięki konkurencyjności firmy zwiększa się poziom bezpieczeństwa, a konserwacja predykcyjna znacząco wpływa na liczbę awarii i wypadków, przyczyniając się do poprawy bezpieczeństwa w przyszłych modelach samochodów.
Zbieżność technologii i transportu przyspieszyła również rozwój samochodów połączonych z siecią, zmieniając doświadczenie kierowcy. Takie podejście do doświadczenia kierowcy, oparte na danych, doprowadziło do usprawnień w zakresie niezawodności pojazdów, funkcji bezpieczeństwa, efektywności paliwowej, systemów nawigacji oraz systemów wspomagania kierowcy.

Ponadto big data odegrała kluczową rolę w zrozumieniu preferencji konsumentów, budowaniu lojalności klientów oraz optymalizacji łańcucha dostaw w branży motoryzacyjnej, co ostatecznie prowadzi do bardziej efektywnych i rentownych działań.

Czym jest analityka big data w branży motoryzacyjnej?

Analityka big data w branży motoryzacyjnej pomaga producentom optymalizować łańcuchy dostaw, prognozować popyt i zwiększać efektywność produkcji, co ostatecznie przekłada się na lepsze terminy dostaw dla klientów.

Jak analityka danych wpływa na branżę motoryzacyjną?

Analityka danych w branży motoryzacyjnej pomaga zarządzać łańcuchem dostaw, dostarczając w czasie rzeczywistym informacje o podaży i popycie z wielu źródeł, co pozwala firmom monitorować trendy i wyprzedzać konkurencję.

Jaka jest rola analityka danych w branży motoryzacyjnej?

Analitycy danych w branży motoryzacyjnej odgrywają kluczową rolę w zwiększaniu zaangażowania klientów, redukcji kosztów, projektowaniu niezawodnych samochodów, poprawie wskaźników retencji klientów oraz adaptacji do konkurencyjnego rynku. Zbierają, analizują, interpretują i badają dane, wspierając różnorodne inicjatywy w branży.

Jaką rolę odgrywa big data w łańcuchu dostaw branży motoryzacyjnej?

Big data optymalizuje działania w łańcuchu dostaw branży motoryzacyjnej, obejmując zarządzanie zapasami, produkcją i jakością, a także pomaga firmom radzić sobie z zakłóceniami.

Jak dane zmieniają doświadczenie jazdy?

Dane zmieniają doświadczenie jazdy, umożliwiając producentom dostosowywanie parametrów pojazdu i oferowanie spersonalizowanych usług na podstawie indywidualnych preferencji i zwyczajów kierowców. Oznacza to, że doświadczenia związane z jazdą stają się coraz bardziej dopasowane i spersonalizowane, poprawiając ogólny komfort kierowców.

1. Wikipedia, Predictive maintenance
2. Nathaniel Edelmann, Mandar Khanal, Application of Connected Vehicle Data to Assess Safety on Roadways, Eng 4(1)
3. Campos-Ferreira AE, Lozoya-Santos JJ, Tudon-Martinez JC, Mendoza RAR, Vargas-Martínez A, Morales-Menendez R, Lozano D., Vehicle and Driver Monitoring System Using On-Board and Remote Sensors, Sensors (Basel) 23(2), January 2023
4. Mohammed Numeir, Advanced Driver Assistance System(ADAS)- An Overview, Medium
5. Jiejing Gao, Big Data Analysis for Supply Chain Management in Vehicle Industry, Business &Management 34, December 2022