Pendant des décennies, la part de l’électronique dans les composants d’une voiture a augmenté – et depuis quelques années, la proportion de logiciels dans la voiture n’a cessé d’augmenter. La puissance de calcul intégrée d’une nouvelle voiture dépasse maintenant un PC standard ou un ordinateur portable plusieurs fois. Cela est nécessaire parce que le nombre de capteurs et systèmes d’assistance de la piste et la vitesse Tenez Vers le freinage, il y a toujours d’énormes quantités de données sur l’état technique de la voiture, de son emplacement, de son mouvement et de son environnement. BMW a, par exemple développé un système appelé « Remote 3D View ». Cela permet une vue en temps réel à 360 degrés de votre propre voiture via l’application smartphone. Donc vous pouvez, par exemple, toujours savoir où est votre propre voiture si vous aimez le oublié le parking ou la voiture a été volée. La technique est à travers utilisation massive de caméra et de capteur possible. Plusieurs caméras surveillent la conduite enveloppe et livrer des images qui sont étirées sur un modèle informatique en trois dimensions (Golem 2016).
Mais non seulement la voiture change, mais aussi les moyens de production et d’utilisation et avec eux les modèles d’affaires, avec lesquels les fabricants et les fournisseurs sont les clients
opérer: La production devient encore plus en réseau qu’elle ne l’est déjà dans le système à valeur ajoutée à plusieurs niveaux de toute façon, les besoins et la volonté des clients à payer
passer de l’achat à l’utilisation et cela appelle les concurrents sur la scène pas de voiture du tout Certaines entreprises offrent à la fois: voiture et expériences. Par exemple, Tesla propose depuis 2015 le «mode ridicule»: si vous le souhaitez, vous pouvez faire jouer ce «mode démence» sur Internet et ainsi équiper votre voiture d’un package de services étendu.
Puis le modèle S de Tesla accélère de zéro à cent en 3.0 secondes au lieu de 5.8. La puissance supplémentaire apporte également un revenu supplémentaire: 10 000 $ coûtent la mise à jour du logiciel (vendredi 2016).
La numérisation du produit final automobile passe de la production à la production
Consommation et offre de nombreuses opportunités pour transformer les données en connaissances utilisables
générer et réduire les coûts ou générer de nouveaux revenus. Les dessins de conception sont échangés numériquement entre les fournisseurs et les fabricants traitement, consommables et données de performance des pièces utilisées évaluées pour prédire les livraisons et la maintenance (Roland Berger Strategy Consultants 2015).
Pour le consommateur final, la numérisation autour du produit «voiture» devient réalité.
barre: Il peut être configuré individuellement et il peut faire plus. En même temps Du point de vue du fabricant, l’interaction avec les clients ainsi que leur expérience avec le monde de la marque respective plus important. Au lieu d’exigences techniques, cela devrait maintenant être L’expérience utilisateur au premier plan et qui comprend des informations sur la mobilité pure En outre, des offres d’information, de communication et de divertissement.
En outre, chaque client est légèrement différent et veut comprendre exactement ses souhaits être. Par conséquent, les données et les processus métier sont toujours pertinents
Auto, Cloud et autres points de contact peuvent être conservés. Constructeur automobile peut être identifié dans la chaîne de valeur pour les services de mobilité poussé le rôle d’un fournisseur, alors que la position la plus stratégiquement importante dans la chaîne de valeur pourrait avoir tendance à être occupée par les fournisseurs d’informations.
La production est déjà largement automatisée aujourd’hui, mais la qualité de principalement au moyen de méthodes statistiques, c’est-à-dire par échantillonnage aléatoire et définir des tolérances. Des capteurs intelligents dans la production en réseau peuvent être utilisés dans le futur aider à contrôler chaque pièce et reconnaître les déviations immédiatement, puis être capable de réagir plus vite – dans le meilleur des cas, même avant une machine ou un composant L’erreur paralyse la production. De telles analyses prédictives (« analyse prédictive »)
Par exemple, Daimler a la production de classe C répartis sur quatre continents en réseau par une technologie d’automatisation et de contrôle uniforme, de sorte que le
Usine principale à Brême, en Allemagne, aux États-Unis, en Chine et en Afrique du Sud informations ou problèmes directement et les analyser à distance et peut résoudre (Zetsche 2015). BMW à son tour utilise l’analyse prédictive à l’erreur reconnaître avant l’introduction de nouveaux modèles et des instructions de réparation appropriées certains défauts de production à ses ateliers. Pour ce faire, le Les données issues des essais des modèles de pré-production (en moyenne autour de 15 000 erreurs Les rapports d’atelier actuels sont combinés et analysés, ce qui la mise en réseau avec des concessionnaires ou des ateliers est nécessaire (Cloer 2014).
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