Monolith, un fournisseur de logiciels d’intelligence artificielle (IA) destiné aux équipes d’ingénierie les plus innovantes au monde, annonce aujourd’hui le lancement d’une nouvelle étude Forrester Consulting 2024 intitulée AI for EV Battery Validation.
L’étude révèle que près des deux tiers des leaders de l’industrie automobile s’attendent à ce que l’impact potentiel de l’IA soit extrêmement ou très significatif, et plus de la moitié citent l’IA d’ingénierie (EngAI), une forme intelligente d’IA qui apprend à partir de grandes quantités de données d’ingénierie pour aider les équipes de test à comprendre des problèmes autrement insolubles, nécessaires pour rester compétitif dans le développement de batteries de véhicules électriques (VE).
La nouvelle étude a interrogé 165 décideurs de haut niveau de l’ingénierie automobile en Amérique du Nord et sur les principaux marchés automobiles européens pour explorer leurs points de vue sur l’application d’EngAI dans le développement de batteries de véhicules électriques. Dans un secteur de plus en plus dominé par la nécessité d’équilibrer les objectifs apparemment contradictoires d’une mise sur le marché plus rapide et du maintien d’une qualité élevée des produits, l’étude fournit un aperçu direct des pressions auxquelles les acteurs de l’ingénierie automobile sont confrontés pour créer des véhicules de pointe, et où. les technologies intelligentes comme l’IA peuvent relever ces défis urgents pour accélérer l’innovation.
Reflétant l’objectif de l’industrie de commercialiser des produits compétitifs et durables dans les plus brefs délais, l’étude note que 64 % des responsables de l’ingénierie automobile soulignent la nécessité de réduire le temps et les efforts consacrés à l’approbation des batteries de véhicules électriques. En outre, deux personnes sur trois estiment qu’il est nécessaire de réduire le recours aux tests physiques, tout en garantissant le respect des normes de sécurité et de qualité.
Malgré ce besoin urgent, 66 % des décideurs de haut niveau conviennent qu’il est nécessaire de réduire le recours aux tests physiques tout en garantissant le respect de la sécurité et des normes, et 62 % conviennent que leurs outils de validation virtuelle actuels, y compris la simulation physique, sont adéquats. ne garantit pas pleinement que la conception des batteries répond à tous les critères d’approbation.
L’impact croissant d’EngAI sur l’industrie automobile a conduit les dirigeants de l’ingénierie automobile à se concentrer davantage sur la technologie. Alors que 44 % des personnes interrogées expriment de sérieuses inquiétudes quant à l’impact potentiel de la technologie sur la main-d’œuvre de leur entreprise, plus de la moitié (58 %) affirment que l’IA est essentielle pour garantir qu’elles restent compétitives dans le développement de batteries pour véhicules électriques.
Récemment, l’industrie automobile a été confrontée à un niveau imprévisible de demande de véhicules électriques, aggravé par des circonstances macro-économiques plus larges. Les pressions commerciales ressenties dans cet environnement poussent les décideurs de haut niveau en ingénierie à rechercher des solutions intelligentes pour réduire les coûts et les délais de développement, et EngAI devrait faire des vagues à cet égard.
Les personnes interrogées s’attendent à ce qu’EgAI raccourcisse les cycles de développement d’années, de trimestres ou de mois, y compris les tests de caractérisation des cellules (61 %), les tests de modules et de packages (56 %), les tests réglementaires (53 %) et les tests d’optimisation de charge (48 %). En attendant, ils s’attendent à ce que l’intelligence artificielle permette d’économiser entre 10 et 10 millions de dollars. USD à plus de 100 millions. USD dans les tests de vieillissement et de durée de vie des batteries (37 %), les tests de défaillances répétées (39 %), les tests d’emballement thermique (36 %) et les tests réglementaires. (32 pour cent).
