2025-12-23
Rozmowy o sztucznej inteligencji w motoryzacji często kojarzą się z samochodami autonomicznymi. Tymczasem to zakulisowe zastosowania AI – od projektowania i diagnostyki po doświadczenie kierowcy i strategię operacyjną – okazują się znacznie bardziej przełomowe.

Predykcyjne utrzymanie sprawności mechanicznej staje się jednym z najistotniejszych pól zastosowania algorytmów AI w motoryzacji.  Dzięki ciągłej analizie danych telematycznych i operacyjnych, sztuczna inteligencja umożliwia wczesne wykrywanie czynników powodujących obciążenia mechaniczne i przewidywanie awarii komponentów, zanim te się nasilą. Takie rozwiązania umożliwiają menedżerom flot i warsztatom precyzyjne planowanie prac serwisowych, ograniczanie przestojów, wydłużanie żywotności podzespołów i redukcję zbędnych wydatków.

Strategie utrzymania sprawności mechanicznej oparte na algorytmach AI wzmacniają odporność operacyjną organizacji. Oferują korzyści takie jak diagnozowanie problemów w czasie rzeczywistym, automatyczne przypomnienia serwisowe oraz bardziej efektywne planowanie tras. Ponad połowa menedżerów flot wskazuje predykcyjne analizy jako klucz do redukcji kosztów operacyjnych, a niemal jedna trzecia badanych uważa AI i uczenie maszynowe za najbardziej wpływowe technologie w zarządzaniu flotą w perspektywie najbliższych pięciu lat. Od asystentów głosowych wspierających kierowców po zintegrowane kamery wykrywające zmęczenie – zakres narzędzi predykcyjnych dynamicznie się rozszerza, zapowiadając nową erę inteligentnego i prewencyjnego podejścia do mobilności.

Wspomniane innowacje mają szczególne znaczenie w sektorze, który doświadcza sporych turbulencji. W 2024 roku branża motoryzacyjna zmagała się z zamknięciami fabryk, fragmentacją łańcuchów dostaw i spadkami produkcji w Europie i w Stanach Zjednoczonych. Popyt konsumencki osłabł pod presją dostępności cenowej, a rosnące koszty komponentów i inflacja zmniejszyły marże w całym łańcuchu wartości – od warsztatów po operatorów flot. Jednocześnie nasilająca się konkurencja ze strony chińskich producentów wymusza na zachodnich firmach innowacje i optymalizację.

Niektórzy twierdzą, że sztuczna inteligencja wpłynęła na wzrost tych napięć, a jednocześnie stanowi narzędzie do ich rozwiązania. Zdolność do zamiany danych w wnioski strategiczne i automatyzacji złożonych procesów pomaga firmom odzyskać konkurencyjność, odkrywać nowe strumienie przychodów i przeprojektowywać modele działania.

Zmiana biegów z AI

Do 2032 roku rynek wdrożeń sztucznej inteligencji w motoryzacji ma osiągnąć wartość 405 mld USD, a około 75% przedsiębiorstw motoryzacyjnych będzie eksperymentować przynajmniej z jedną aplikacją generatywnej AI. Podczas gdy najwięksi gracze wdrażają AI w projektowaniu produktów, optymalizacji łańcucha dostaw i angażowaniu klientów, najszybciej rozwijające się mniejsze firmy mogą zyskać najwięcej.

Dla warsztatów liczą się narzędzia, które realnie oszczędzają czas i pieniądze. Systemy zbierające dane z auta (np. z OBD/GPS) pokazują usterki na bieżąco, zapisują pełną historię serwisów i podpowiadają, co warto wymienić wcześniej. W efekcie auta spędzają mniej czasu w serwisie, a planowanie pracy staje się prostsze – co zwykle przekłada się na lepszą obsługę i bardziej przewidywalne koszty.

Rośnie liczba warsztatów korzystających z prostych w obsłudze systemów do zarządzania magazynem części. Taki program analizuje historię napraw i zużycie części w danym serwisie, a następnie podpowiada, ile sztuk i kiedy warto zamówić. Zamówienia stają się bardziej przewidywalne, a plan pracy – stabilniejszy.

Menedżerowie flot są równie entuzjastyczni, bo sztuczna inteligencja pomaga utrzymywać dostępność pojazdów, optymalizować trasy i poprawiać bezpieczeństwo. Generatywna AI zasila pokładowych asystentów głosowych, którzy prowadzą kierowcę, sygnalizują ryzykowne zachowania, a nawet oferuje mentoring. Połączone kamery wykrywają oznaki zmęczenia czy rozproszenia, zmniejszając ryzyko niebezpiecznych zachowań.

Coraz więcej aut ma wbudowane usługi online. Podczas gdy w 2024 roku takie rozwiązania miało około 60% nowych pojazdów, prognozy wskazują, że do 2028 roku ponad 90% nowych samochodów ma być wyposażonych w asystentów głosowych.

Dlaczego AI powinna być częścią operacji motoryzacyjnych

Liczby mówią same za siebie: globalny rynek narzędzi AI w motoryzacji ma wzrosnąć z 44 mld USD w 2025 r. do 74,5 mld USD w 2030 r. Ale poza cyframi, logika jest prosta.

Efektywność to kluczowa siła zmiany. Sztuczna inteligencja automatyzuje rutynową diagnostykę, przyspiesza przeglądy i upraszcza dokumentację – pozwalając specjalistom skupić się na zadaniach o wyższej wartości. Jednocześnie systemy te stale się uczą i z czasem udoskonalają.

Bezpieczeństwo jest równie istotne. Tradycyjnie, branża działała reaktywnie – naprawiała, gdy problem już wystąpił. Systemy AI pomagają odwrócić ten model, umożliwiając aktywne zarządzanie pojazdami: wczesne wykrywanie potencjalnych zagrożeń, zapobieganie awariom i zapewnianie zgodności z coraz bardziej rygorystycznymi regulacjami bezpieczeństwa.

Kontrola kosztów pozostaje priorytetem. W niskomarżowych branżach, takich jak transport, nawet drobne opóźnienia czy przestoje mogą wpływać na rentowność. Sztuczna inteligencja pomaga minimalizować puste przebiegi, identyfikować nieefektywne zachowania za kierownicą i dostarczać trafniejsze diagnozy. Ponieważ koszty paliwa stanowią nawet do 40% wydatków flot, sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w wychwytywaniu i eliminowaniu marnotrawstwa – prowadząc do bardziej przewidywalnych operacji i zdrowszych wyników finansowych.

Mimo to wdrożenie narzędzi AI nie jest jeszcze powszechne. Złożone systemy, rozproszone dane i ograniczone budżety stanowią realne wyzwania – zwłaszcza dla mniejszych firm, które częściej bazują na doświadczeniu niż na analizie. Właśnie tutaj AI się wyróżnia: zamienia istniejącą wiedzę w egzekwowalną inteligencję.

Jak PETRONAS Lubricants International wykorzystuje AI

Jako firma specjalizująca się w technologiach olejowych, PETRONAS Lubricants International (PLI) wykorzystuje sztuczną inteligencję do przyspieszenia prac badawczo-rozwojowych. Nasze modele symulują zachowanie olejów w zróżnicowanych warunkach pracy, ucząc się na rozległych zbiorach danych formulacyjnych. Pozwala to przewidywać wyniki jeszcze przed testami fizycznymi, a niekiedy ujawnia nieoczekiwane zastosowania także poza przemysłem samochodowym.

Inteligentne technologie i urządzenia IoT (Internet Rzeczy) umożliwiają nam również prognozowanie degradacji oleju i doradzanie klientom optymalnych terminów obsługi. Nasz system Oil Condition Monitoring (OCM) analizuje próbki pod kątem zanieczyszczeń i metali zużyciowych, identyfikując potencjalne problemy, zanim przerodzą się w kosztowne awarie. Eksperci przygotowują dedykowane raporty, które wskazują interwały wymiany oraz zapewniają spójne osiągi w całych flotach i parku maszynowym. Takie podejście oparte na danych zwiększa efektywność i wydłuża żywotność sprzętu.

Wewnątrz organizacji AI wspiera kondycję naszej produkcji: minimalizuje odpady, optymalizuje i pomaga osiągać cele zrównoważonego rozwoju poprzez unikanie zbędnych przestojów.

Co jeszcze AI może zrobić?

Potencjał sztucznej inteligencji w motoryzacji dopiero się ujawnia. Innowacje, które osiągnęliśmy wyłącznie w obszarze olejów, pokazują, co jest możliwe. Wraz z rosnącą dostępnością danych i udoskonalaniem algorytmów nawet mniejsze firmy będą konkurować na polu wglądu, nie tylko infrastruktury. A gdy te innowacje rozleją się po sektorze, układ sił się zmieni.

Ta zmiana nadchodzi. Warto być gotowym, aby ją wykorzystać i poprowadzić.

Autorzy:
Giuseppe Pedretti (Regional Managing Director EMEA, PETRONAS Lubricants International)
Ravi Tallamraju (Chief Technology Officer, PETRONAS Lubricants International)

Nadesłał: FASTSITE