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世界で最も革新的なエンジニアリング チームに人工知能 (AI) ソフトウェアを提供する Monolith は本日、新たに委託された Forrester Consulting 2024 調査「EV バッテリー検証のための AI」の開始を発表しました。
この調査では、自動車業界のリーダーのほぼ3分の2がAIの潜在的な影響が極めて大きい、または非常に大きいと予想しており、半数以上が、大量のエンジニアリングデータから学習してテストチームが解決困難な問題を理解するのに役立つ賢明な形態のAIであるエンジニアリングAI（EngAI）が、電気自動車（EV）バッテリー開発における競争力維持に不可欠であると考えていることが明らかになりました。
この新しい調査では、北米と欧州の主要自動車市場の自動車エンジニアリングの上級意思決定者 165 名を対象に、EV バッテリーの開発における EngAI の応用に関する見解を調査しました。市場投入までの時間の短縮と製品の高い品質の維持という一見相反する目標のバランスを取ることがますます重要になっている業界において、この調査では、業界をリードする車両の開発競争で自動車エンジニアリング企業が直面しているプレッシャーと、AI などのインテリジェント テクノロジーがこれらの緊急の課題に対処してイノベーションを加速できる場所について、直接的な洞察が明らかにされています。
モノリスの CEO 兼創設者であるリチャード・アルフェルド博士は、次のように述べています。「EV、特にバッテリー開発は競争が激しく、それに伴い、より迅速に行動しなければならないという大きなプレッシャーが伴います。エンジニアリング AI は、人間よりもはるかに速く問題を解決する方法を学習できます。自動車業界のリーダーたちは、この点を理解し始めています。」
「もちろん、AI については不確実性や誤解がありますが、これまで 5 年かかっていたことを 3 年に短縮しなければならない場合、エンジニアは利用できる新しいツールを最大限に活用する必要があります。エンジニアリング専用に構築された AI は、自動車業界のリーダーがより迅速に競争上の優位性を獲得するための、インテリジェントでコスト効率の高いソリューションを提供します。」
業界が競争力のある持続可能な製品をできるだけ短期間で市場に投入することに重点を置いていることを反映して、この調査では、自動車エンジニアリング リーダーの 64% が EV バッテリー検証に費やす時間と労力を削減する必要性を強調していることが強調されています。同様に、3 人中 2 人が、安全性と品質基準への準拠を確保しながら、物理的テストへの依存を減らすことが不可欠であると考えています。
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この緊急のニーズにもかかわらず、上級意思決定者の 66% は、安全性と規格への準拠を確保しながら物理テストへの依存を減らすことが不可欠であることに同意しており、62% は、物理シミュレーションを含む現在の仮想検証ツールでは、バッテリー設計がすべての検証基準を満たしていることを完全には保証できないことに同意しています。
自動車業界で EngAI がますます影響力を及ぼすようになったことで、自動車エンジニアリングのリーダーの間でこの技術への注目が高まっています。回答者の 44% が、この技術が自社の従業員数に及ぼす可能性のある影響について深刻な懸念を表明する一方で、半数以上 (58%) が、EV バッテリー開発で競争力を維持するには AI が不可欠であると明言しています。
自動車業界では近年、マクロ経済情勢の拡大により、EV に対する需要が予測不可能なレベルに達しています。
このような状況で感じられる商業的なプレッシャーにより、上級エンジニアリングの意思決定者はコストと開発時間を削減するためのスマートなソリューションを模索しており、EngAI はこの点で大きな波を起こすことが期待されています。
回答者は、EngAI によって開発サイクルが数年、四半期、または数か月短縮されることを期待しています。これには、セル特性テスト (61%)、モジュールおよびパック テスト (56%)、規制テスト (53%)、充電最適化テスト (48%) が含まれます。一方、AI によって、経年劣化および寿命バッテリー テスト (37%)、故障による繰り返しテスト (39%)、熱暴走テスト (36%)、規制テスト (32%) で 1,000 万ドルから 1 億ドル以上のコスト削減が達成されると予想しています。
Monolith は、ノーコードの機械学習ソフトウェアを使用する特注の SaaS プラットフォームでエンジニアリング向け AI を民主化し、ドメイン エキスパートが既存の貴重なテスト データセットを製品開発に活用できるようにします。このプラットフォームは、この情報を分析して学習し、それを使用して正確で信頼性の高い予測を生成するため、エンジニアリング チームはコストがかかり時間のかかるプロトタイプ テスト プログラムを削減できます。「Next Test Recommender」ツールや業界初の AI 搭載「Anomaly Detector」機能などの非常に効果的なイノベーションを統合した Monolith は、エンジニアにインテリジェントなソリューションを提供して、半分の時間でより高品質な製品を開発できるようにします。
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AiT アナリストは、ニュースの発見とレビューにおいて長年の経験を持つ訓練を受けた研究者です。アナリストは、新興技術分野の主要テクノロジー分野および地域の大手企業や新興企業を幅広くカバーしています。
お問い合わせは、AiT アナリスト（sghosh@martechseries.com）までご連絡ください。
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