69%の組織は、サプライチェーンを十分に可視化できていない。
データを共有すると、分析情報の質を高め、製造プロセスを最適化することができる。これによって、年間1,000億ドル相当の価値を新たに生み出せる可能性がある。
課題
自動車メーカーは、コスト効率を高めつつ、より高度な自動車を開発したいと考えています。しかし、そのためには、部品の調達プロセスをサプライチェーン全体にわたって効率よく管理することが不可欠です。
機会
プロセスの進捗と輸送中物資の状況を正確に追跡すれば、顧客納期を遵守できます。サプライチェーン全体にわたるエンドツーエンドの可視化を実現するこ とで、これまで見過ごしていた盲点を見つけ出し、プロセスの途中で不意のトラブルに見舞われないようにすることができます。
自動車業界でデータの価値を最大限に活用
このEブックでは、自動車業界のトレンドを紹介するとともに、市場動向に対応するためにネットアップがお手伝いできることを解説します。ネットアップに自動車を作る力はありません。しかし、よりよい自動車作りに役立つデータサービスのことなら、ネットアップにお任せください。
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安全運転のためのアプリケーションや自律走行車は、1台あたり年間2PB 以上のデータを生成する。
テスト車両は、1台で年間10億枚以上のイメージを生成し、そのうち300 万個以上はラベル付けが必要。
課題
自動車メーカーは、多数の製造システムや車両で キャプチャされる膨大なデータにアクセスし、保護、 統合、管理できる必要があります。
機会
ネットアップでは、お客様企業によるデータの有効活用を支援するため、コネクテッドエクスペリエンスとしてデータを管理できるようにしています。プライベートクラウドとパブリッククラウドを活用した統合プラットフォームを構築し、スムーズかつセキュアなデータフローを実現しているのも、そうした取り組みの一環です。そうすることで、人工知能とディープラーニングに基づくデータの活用を促進し、サプライチェーンで発生する課題を克服できます。
2020年1 ~ 7月にかけてリコールされた車両は世界で1,300万台以上。
2030年には、自動車が搭載するソフトウェアのコードは現在の3倍にあたる3億行に到達すると見込まれている。
課題
今日の自動車は以前よりも複雑化しており、品質管理が難しくなっています。そのためリコールが増え、それによって会社としての信用が損なわれる恐れがあります
機会
機械による検査を採り入れると、一段上のレベルの品質管理を実現できます。拡張性と安全性に優れたネットアップのデータ管理プラットフォームで機械学習アルゴリズムを活用すれば、製造現場の要求に応えながら、ほぼリアルタイムでの検査を実現できます。データを通じたつながりを新たに作り出すことで、コネクテッドカーの開発を簡易化できます。
データ接続で広がるコネクテッドカーの可能性
コネクテッドカーの可能性が切り拓く未来は、これからが本番です。車からリアルタイムでデータを得られることは、OEM、サプライヤー、ディーラー、保険会社、運送会社、テクノロジ企業など、自動車に関連するさまざまな企業にとって、性能とコストの両面で大きな強みになります。
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74%のCFOは、一部の社員を完全リモートワークに移行しようと考えている。
83%のオフィスワーカーは、少なくとも週に1日は在宅で働くことを望んでいる。
課題
新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、多くの人がリモートワークで働き、社外で機密データを扱うようになりました。しかし、自動車を在宅勤務で製造することはできません。
機会
オンデマンドデータ戦略を採用すると、多用途のプラットフォームを運用し、製造現場やサプライチェーン全体に向けて最新の情報を提供できます。ネットアップは各種ベンダーに対応しているため、マルチベンダー環境の競合問題を心配する必要はありません。分散したデータを管理し、社員のつながりを保ち、リスクを特定することで、あらゆる場所の社員、特に製造現場で働く人員の安全性を高めることができます。
自動車 AIの世界市場は、2025年に は約90億ドル規模に達すると見込 まれている。これは、2017年の4億 4,500万ドルから大幅な拡大。
AIベースのアプローチでは、研究開発の生産性が10 ~ 15%向上し、市場投入のスピードが最大で40%アッ プする。
課題
自動車メーカーは、高度化の一途をたどる顧客の要求や法規制に対処することを余儀なくされています。しかし、即応性の向上、コスト効率の改善、リスクの削減を同時に実現することは困難を極めます。
機会
ビジネスを完全に可視化しましょう。AIおよびMLを活用したネットアップのソリューションとフルマネージドのサービスなら、非効率なプロセス、安全性のギャップ、異常を見つけ出し、すべての時間とリソースをイノベーションの追求に費やせるようになります。
自動車業界のAI
このEブックでは、自動車産業におけるAIの代表的なユースケースに対する理解を促し、それぞれにおける重要な課題を解決する効率的なデータパイプラインの構築方法を説明します。
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