Depuis plus de deux ans, l'industrie automobile a parlé de quatre types de principaux subversifs et se renforcent mutuellement les tendances - la conduite autonome, la connectivité, la mobilité et le partage de l'électrification est prévu que ces tendances stimuler la croissance sur le marché mobile, la modification des règles dans le secteur mobile. et conduit la transition de la technologie traditionnelle à des technologies de rupture et des modèles économiques innovants.
Intelligence artificielle (IA) est la technologie clé de ces quatre tendances. Par exemple, le pilote automatique dépend de l'intelligence artificielle, car il est le seul capable de fiable, la reconnaissance en temps réel des objets autour du véhicule. Pour les trois autres tendances, AI a créé beaucoup de possibilités de réduire les coûts, améliorer les opérations et créer de nouvelles sources de revenus. par exemple, les services mobiles pour le partage, la prévision et l'intelligence artificielle peuvent répondre à la demande et de fournir pour optimiser les prix. il peut également être utilisé pour améliorer la planification de la maintenance et de la gestion de la flotte. par l'amélioration de l'entreprise du moteur atteindra le jeu d'intelligence artificielle un rôle important, ce qui leur permet de financer l'innovation et répondre aux tendances futures.
Une tendance qui devrait se traduire par quatre changements importants de l'industrie, la valeur de la piscine. Ce changement aura un impact particulièrement important sur les grands fabricants d'équipement d'origine automobile (OEM) et son modèle d'affaires, mais ses effets se feront sentir dans l'industrie et d'autres domaines. ces tendances induites par les produits et services qui non seulement affecter tous les existants et les participants traditionnels de l'industrie des entreprises, ouvrira le marché aux nouveaux entrants. de nombreuses entreprises, comme auparavant concentré sur d'autres secteurs du personnel technique, investissent beaucoup de mouvement les tendances et les technologies sous-jacentes. en conséquence, un nouvel écosystème des participants émerge. les nouveaux participants seront les constructeurs automobiles traditionnels un important partenaire de coopération. Bien que la valeur potentielle des fabricants d'équipement d'origine automobile peuvent tirer parti de l'expertise technique des participants à libérer nouvelle intelligence artificielle mais les nouveaux joueurs auront la chance d'obtenir leur part des marchés automobiles et mobiles. afin de maîtriser ces quatre tendances, OEM nécessite beaucoup d'investissements dans chaque tendance et les intégrer avec succès.
Certains travaux antérieurs de McKinsey se sont concentrés sur l'intelligence artificielle dans les domaines de la liquidité et de l'industrie.Le rapport basé sur cet article poursuit cet effort et s'appuie sur de multiples approches méthodologiques: Premièrement, il fournit aux constructeurs automobiles la valeur de l'intelligence artificielle. Les opportunités, couvrant les processus, les caractéristiques du conducteur ou du véhicule, et les services mobiles sont trois domaines d'application, qui décomposent et quantifient ces opportunités Enfin, le rapport décrit les actions stratégiques que les équipementiers doivent entreprendre pour capturer l'IA à court et long terme. Opportunités de valeur supportées.
L'analyse de McKinsey donne les informations clés suivantes:
À court et à moyen terme, d'ici 2025, il y aura une opportunité d'intelligence artificielle substantielle à l'échelle mondiale, qui créera environ 215 milliards de dollars de valeur par an pour les équipementiers automobiles mondiaux (voir graphique ci-dessous). équivalent à l'EBIT ensemble de l'industrie automobile de neuf points de pourcentage, soit une croissance annuelle de la productivité moyenne théorique d'environ 1,3% sur sept ans, ce qui représente environ 2% de l'objectif de productivité annuelle normale est d'une grande valeur pour l'amélioration de l'industrie. la plupart de cette valeur Optimisation à partir du processus de base de la chaîne de valeur.
Même à court terme, l'intelligence artificielle peut accroître l'efficacité et les économies de toute la chaîne de valeur, générer des revenus supplémentaires grâce aux ventes de voitures et aux ventes de pièces de rechange. En termes de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de fabrication, l'efficacité a permis d'économiser respectivement 51 milliards de dollars, 22 milliards et 61 milliards de dollars US en termes de marketing et de ventes, les gains d'efficacité peuvent réduire les coûts et générer des revenus. Le potentiel de valeur totale de 31 milliards de dollars américains.
Bien que les conducteurs ou les fonctions de véhicule et les services mobiles compatibles AI puissent générer une valeur substantielle à long terme pour l'ensemble de l'industrie, ils créeront une valeur limitée au niveau de l'industrie à court terme. Les services mobiles surperforment la concurrence et gagnent une part de marché considérable, mais les gains de parts de marché de ces leaders technologiques se comparent aux risques des parties importantes de la clientèle qui sont à la traîne par rapport à ces fonctions. C'est insignifiant.
Les quatre principaux facteurs de réussite permettent aux équipementiers de se préparer à la transformation AI et de capturer la valeur de l'intelligence artificielle à court terme: Collecter et coordonner des données provenant de différentes sources, établir un écosystème de partenaires, créer un système d'intelligence artificielle et Une équipe AI conduit la transformation requise.
Les fabricants d'équipement d'origine doivent mettre en œuvre des pilotes pour acquérir des connaissances et obtenir une valeur à court terme afin de commencer la transition, puis établir un noyau d'intelligence artificielle afin d'avoir une vision complète de l'intelligence artificielle dans l'entreprise. Étendre et introduire une transformation de bout en bout pour capturer systématiquement toute la valeur potentielle de l'intelligence artificielle et renforcer les capacités de sa stratégie à long terme pour répondre à quatre tendances perturbatrices.
