Vier AI-trends hertekenen de automotivesector
Van onderhoud tot kostenbeheer: AI versnelt de transitie
Kunstmatige intelligentie dringt in snel tempo door in de automotivesector. Van voorspellend onderhoud tot geautomatiseerde workflows: AI beïnvloedt vandaag elke schakel van de waardeketen en verandert fundamenteel hoe voertuigen, vloten en onderhoud worden beheerd.
AI als antwoord op structurele druk
Na een woelig 2024, gekenmerkt door fabriekssluitingen, een fragiele toeleveringsketen en dalende productievolumes, zoekt de automotivesector naar nieuwe hefbomen om veerkracht en efficiëntie te verhogen. Kunstmatige intelligentie speelt daarbij een steeds centralere rol, van productontwikkeling tot onderhoud en fleetbeheer.
Volgens Ravi Tallamraju, chief technology officer bij Petronas Lubricants International (PLI), tekenen zich vandaag vier AI-ontwikkelingen af die de sector structureel veranderen.
1. Voorspellend onderhoud wordt de norm
Een van de meest impactvolle toepassingen is voorspellend onderhoud. Door realtime data en geavanceerde algoritmes te combineren, kunnen mechanische problemen vroeger worden opgespoord en onderhoudsmomenten nauwkeuriger worden gepland.
Die proactieve aanpak vermindert uitvaltijd, verlengt de levensduur van voertuigen en verlaagt de kosten voor zowel fleetbeheerders als werkplaatsen. Diagnostiek in real time, automatische onderhoudsherinneringen en datagedreven route-optimalisatie veranderen de klassieke, reactieve onderhoudslogica.
Meer dan de helft van de fleetmanagers beschouwt voorspellende analyses vandaag al als essentieel om overhead te beperken en prestaties te verbeteren.
2. Complexe workflows steeds verder geautomatiseerd
AI wint ook snel terrein in de automatisering van complexe processen. In een context van veranderende marktvraag, strengere duurzaamheidsdoelstellingen en blijvende druk op marges, helpt AI bedrijven om grote hoeveelheden ruwe data om te zetten in bruikbare inzichten.
Die automatisering verhoogt de flexibiliteit en versnelt besluitvorming. De verwachte groei van de wereldwijde markt voor automotive AI, die tegen 2032 richting 347 miljard euro evolueert, onderstreept hoe snel deze technologie aan belang wint.
3. Diagnostiek sneller, consistenter en slimmer
Ook op het vlak van diagnostiek zet AI nieuwe standaarden. Door inspecties, servicecontroles en documentatie te automatiseren, kunnen gespecialiseerde teams zich focussen op complexere en strategische taken.
Daarnaast verhoogt AI de veiligheid. Waar de sector traditioneel problemen pas achteraf aanpakte, maken intelligente systemen een vroegere detectie van risico’s mogelijk en ondersteunen ze bedrijven bij het naleven van steeds complexere regelgeving.
4. Kostenbeheer als strategisch voordeel
Kostenbeheersing vormt een vierde sleuteltoepassing. AI helpt bij het beperken van stilstand, het opsporen van inefficiënt rijgedrag en het stellen van nauwkeurigere diagnoses. In een context van blijvend hoge brandstof- en onderhoudskosten wordt het vermogen om verspilling te identificeren steeds belangrijker.
Volgens PLI ligt de kracht van AI niet zozeer in het vervangen van expertise, maar in het vertalen ervan naar concrete, datagedreven inzichten die operationele efficiëntie verhogen.
Inzicht wordt doorslaggevend
“De automotivesector staat aan de vooravond van een nieuw tijdperk, waarin inzicht belangrijker wordt dan infrastructuur”, stelt Ravi Tallamraju. “Nu AI toegankelijker wordt en algoritmes verfijnen, is innovatie niet langer voorbehouden aan de grootste spelers. Het verschil wordt gemaakt door wie intelligentie creatief weet in te zetten.”
