തോറ്റും മാറ്റങ്ങൾക്ക് വഴിമാറി ഓട്ടോമേഷൻ ഡ്രൈവിംഗ് ആട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായം

ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായത്തിൽ ഓട്ടോമേഷന്റെ പങ്ക്

ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായത്തിൽ ഓട്ടോമേഷൻ നിർവചിക്കുന്നു

സ്വയംപ്രവർത്തകമായ റോബോട്ടുകളും കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സിസ്റ്റങ്ങളും മറ്റും വാഹന നിർമ്മാണ മേഖലയിൽ വലിയ മാറ്റം വരുത്തിയിട്ടുണ്ട്. ഉദാഹരണത്തിന് CNC മെഷീനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 0.01 മില്ലീമീറ്റർ വരെ കൃത്യതയോടെ എഞ്ചിൻ ഭാഗങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയും. റോബോട്ടിക് ആംസ് ഉപയോഗിച്ച് വെൽഡിംഗ് ജോലികളുടെ 98% പൂർത്തിയാക്കുന്നുവെന്നതും ശ്രദ്ധേയമാണ്. ഇതെല്ലാം കൂടി ഉൽപ്പാദന വേഗത 45% വർദ്ധിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്. കൂടാതെ വൻതോതിലുള്ള ഉൽപ്പാദനത്തിൽ പിശകുകൾ രണ്ട് മൂന്നിലൊന്നായി കുറഞ്ഞിട്ടുണ്ട്. 2023-ൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഒരു ഓട്ടോമോട്ടീവ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ജേണലിൽ പറഞ്ഞതനുസരിച്ച് ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ ഏകീകൃത നിലവാരം 99.7% ആണ്.

വാഹന രൂപകൽപ്പനയിലും ഉൽപ്പാദനത്തിലും സ്വയംപ്രവർത്തനം വരുത്തുന്ന മാറ്റങ്ങൾ

എ.ഐ പവർഡ് ജനറേറ്റീവ് ഡിസൈൻ ഉപകരണങ്ങൾ 72 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 250,000-ത്തിലധികം മെറ്റീരിയൽ കോമ്പിനേഷനുകൾ അനുകരിക്കുന്നു, പ്രോട്ടോടൈപ്പിംഗ് സമയം 80% കുറയ്ക്കുന്നു. റോബോട്ടിക് അസംബ്ലി ലൈനുകൾ 0.3mm കൃത്യതയോടെ ഇ.വികളിൽ 92% ഇലക്ട്രിക്കൽ ഘടകങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു, പുതിയ മോഡൽ ലോഞ്ചുകൾ 40% വേഗത്തിൽ നടത്തുന്നു. ഈ നവീകരണങ്ങൾ നിർമ്മാണ മാലിന്യം 33% കുറയ്ക്കുന്നു കൂടാതെ വാഹനത്തിന് 28% ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം കുറയ്ക്കുന്നു (ഗ്ലോബൽ ഓട്ടോമോട്ടീവ് സസ്റ്റെയിനബിലിറ്റി റിപ്പോർട്ട്, 2024).

സ്വയംപ്രവർത്തന സ്വീകരണത്തെ വേഗത്തിലാക്കുന്ന പ്രധാന ഡ്രൈവറുകൾ

മൂന്ന് പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ സ്വയംപ്രവർത്തനത്തെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു:

• തൊഴിൽ ശക്തി ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ : ഓട്ടോമേറ്റഡ് പ്ലാന്റുകൾ വർക്ക്ഫോഴ്സ് ചെലവുകളിൽ വാഹനത്തിന് $1,200 ലാഭിക്കുന്നു
• സുരക്ഷാ മെച്ചപ്പെടുത്തൽ : സഹകരണ റോബോട്ടുകൾ (കോബോട്ടുകൾ) പ്ലാന്റ് പരിക്കുകൾ 72% കുറയ്ക്കുന്നു
• നിയന്ത്രണ ആവശ്യങ്ങൾ : അടുത്തുവരുന്ന 2025 യു.ഇ ബാറ്ററി നിർദ്ദേശങ്ങൾ എ.ഐ ഡ്രൈവ് ചെയ്ത ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ ആവശ്യമാണ്

2027 വരെ ലോക ഓട്ടോമോട്ടീവ് സ്വയംപ്രവർത്തന വിപണിയിൽ $14.2 ബില്ല്യൺ വളർച്ച പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, നിർമ്മാതാക്കളുടെ 78% ഓരോ വർഷവും റോബോട്ടിക്സ് ബജറ്റ് 20% വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു (സ്വയംപ്രവർത്തന പ്രവണതകൾ അനാലിസിസ്, 2023).

സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വാഹനങ്ങളിലും ഡ്രൈവർ സഹായത്തിലും കൃത്രിമ ബുദ്ധിയും ഓട്ടോമേഷനും

സ്വയം ഓടിക്കുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യയിലെ പുരോഗതികൾ

ഇന്നത്തെ സ്വയം ഓടുന്ന കാറുകൾ ഒരേസമയം ഏകദേശം അൻപത് വ്യത്യസ്ത പാരിസ്ഥിതിക ഘടകങ്ങളെ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു, ആളുകൾ തെരുവുകൾ കടക്കുന്ന രീതി മുതൽ കാലാവസ്ഥാ മാറ്റങ്ങൾ വരെ. LiDAR സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റയും റഡാർ യൂണിറ്റുകളും സാധാരണ ക്യാമറകളും ഉപയോഗിച്ച് കാഴ്ച മങ്ങലുള്ളപ്പോൾ പോലും ഈ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഏകദേശം 98.7 ശതമാനം കൃത്യതയോടെ വസ്തുക്കളെ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. ഇത് 2020-ൽ സാധ്യമായതിനേക്കാൾ ഏകദേശം നാൽപ്പത് ശതമാനം വർദ്ധനയെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു എന്ന് കഴിഞ്ഞ വർഷം SAE ഇന്റർനാഷണൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഗവേഷണം പറയുന്നു. ഏറ്റവും പുതിയ ഡീപ് ലേർണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പത്തു ദശലക്ഷത്തിലധികം സിമുലേറ്റഡ് അപകട സാഹചര്യങ്ങളുപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട്, ഇത് മിക്ക മനുഷ്യ ഡ്രൈവർമാർ പ്രതികരിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഏകദേശം രണ്ടര സെക്കൻഡ് മുമ്പായി സംഭാവ്യമായ കൂട്ടിയിടികൾ കണ്ടെത്താൻ ഇവയെ സഹായിക്കുന്നു. 2025-ന്റെ ആദ്യത്തിൽ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച ഏറ്റവും പുതിയ ഓട്ടോണമസ് വെഹിക്കിൾ എഞ്ചിനീയറിംഗ് റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്നുള്ള കണ്ടെത്തലാണിത്.

AI പവർഡ് ഡ്രൈവർ സഹായ സംവിധാനങ്ങളും ADAS സമന്വയവും

സാങ്കേതിക ADAS പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ കോൺവൊല്യൂഷണൽ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് 360° സെൻസർ ഡാറ്റ യഥാർത്ഥ സമയത്ത് വിശകലനം ചെയ്യുന്നു, ഇത് നേടുന്നു:

• ലെയ്ൻ വിട്ടുപോകൽ അപകടങ്ങൾ തടയുന്നതിൽ 92% ഫലപ്രദത (NHTSA 2023)
• പ്രോഗ്നോസ്റ്റിക് ബ്രേക്കിംഗ് വഴി പിൻ‌ഭാഗത്ത് ഇടി കുറയ്ക്കൽ 45%
• അനുകൂലന ക്രൂയിസ് കൺട്രോൾ ≤0.5 മീറ്റർ പിന്തുടർച്ച ദൂരം നിലനിർത്തുന്നു

2024 എഐ സുരക്ഷാ വിശകലനത്തിൽ കാണിച്ചതുപോലെ ഹാൻഡ്-ഓൺ-വീൽ ഡിറ്റക്ഷൻ, ഗെയ്സ് മോണിറ്ററിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡ്രൈവർ തളർച്ചയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട പിശകുകൾ ഈ സംവിധാനങ്ങൾ 60% കുറയ്ക്കുന്നു.

പഠനം: അടുത്ത തലമുറ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകളിൽ എഐ

ഒരു പ്രമുഖ ഇലക്ട്രിക് വാഹന നിർമ്മാതാവിന്റെ പൂർണ്ണ സ്വയം ഡ്രൈവിംഗ് സിസ്റ്റം 1.2 ബില്ല്യൻ ഓട്ടോണമസ് മൈലുകൾ രേഖപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, ഹൈവേ ലെയ്ൻ മാറ്റങ്ങളിൽ 99.996% വിശ്വാസ്യത കൈവരിക്കുന്ന വിഷൻ-അധിഷ്ഠിത ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ. അതിന്റെ "ഷാഡോ മോഡ്" തുടർച്ചയായി എഐ തീരുമാനങ്ങളെ മനുഷ്യ പ്രവർത്തനങ്ങളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു, മാസം 4.7 ദശലക്ഷം മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു (Autonomous Systems Journal 2023).

സ്വയം വാഹനങ്ങൾക്കായി എഐ സ്കെയിലിംഗിലെ വെല്ലുവിളികൾ

ഇത്തരം വിശേഷ സന്ദർഭങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിൽ പ്രധാന വെല്ലുവിളികൾ നിലനിൽക്കുന്നു:

48+ ജുറിസ്ഡിക്ഷനുകളിൽ നിലനിൽക്കുന്ന നിയന്ത്രണ ഖണ്ഡീകരണങ്ങളും കർശനമായ 650 മില്ലി സെക്കൻഡ് പരമാവധി തീരുമാന താമസം (ഗ്ലോബൽ മൊബിലിറ്റി കൺസോർഷ്യം 2024) ഉം മാസ് ഇടപെടൽ കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ടാക്കുന്നു.

റോബോട്ടിക് ഓട്ടോമേഷൻ ത്വരിതപ്പെടുത്തുകയും ഓട്ടോമോട്ടീവ് പ്ലാന്റുകളിൽ സ്മാർട്ട് നിർമ്മാണം

റോബോട്ടിക് അസംബ്ലി ലൈനുകളുപയോഗിച്ച് നിർമ്മാണത്തിൽ വിപ്ലവം

സാങ്കേതികമായി നിർമ്മാണ കേന്ദ്രങ്ങളിൽ, റോബോട്ടിക് സംവിധാനങ്ങൾ ഏകദേശം 85% വെൽഡിംഗ് ജോലികളും ഭൂരിഭാഗം പെയിന്റിംഗ് ജോലികളും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യ കൈകൾക്ക് ഒരിക്കലും പൊരുത്തപ്പെടാനാവാത്ത വിധം കൃത്യതയോടെ 0.02 മില്ലീമീറ്റർ വരെ എത്തിച്ചേരാൻ ഈ യന്ത്രങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ഓട്ടോമോട്ടീവ് റോബോട്ടിക്സ് മാർക്കറ്റ് 2025 ലെ പുതിയ വ്യവസായ റിപ്പോർട്ടുകൾ പ്രകാരം, ഈ സ്മാർട്ട് റോബോട്ടുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ അസംബ്ലി ജോലികൾ പാരമ്പര്യ രീതികളേക്കാൾ 40% വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്നു, കൂടാതെ മൊത്തം അപവ്യയം 18% കുറയ്ക്കുന്നു. എന്നാൽ ഇവ എന്തെല്ലാം ചെയ്യുന്നു? അവ ഉപാധികൾ ഘടകങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു, മൾട്ടി ആക്സിസ് മെഷീൻ ലൈറ്റ്വെയ്റ്റ് അലോയ് ഫ്രെയിമുകൾ ഉപയോഗിച്ച്, ഉത്പാദന നിരയിൽ ഭാഗങ്ങൾ ഒരു സ്റ്റേഷനിൽ നിന്ന് മറ്റൊന്നിലേക്ക് നീക്കുമ്പോൾ ഓട്ടോമാറ്റിക് ഗുണനിലവാര പരിശോധനകൾ നടത്തുന്നു.

നിർമ്മാണ സ്വയംപ്രവർത്തനത്തിലും ഉൽപാദനക്ഷമത ഓപ്റ്റിമൈസേഷനിലും എഐ

ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്ന നിർമ്മാണ ശാലകൾ 15,000 ത്തിലധികം ഐഒടി സെൻസറുകളിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ സമയ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്ത് വർക്ക്‌ഫ്ലോകൾ സജീവമായി ക്രമീകരിക്കുന്നു. ഈ എഐ അധിഷ്ഠിത നിർമ്മാണ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ ഉപകരണങ്ങളുടെ ഇടവേള സമയം 29% കുറയ്ക്കുകയും 93% പ്രക്രിയകളിൽ ഊർജ്ജ കാര്യക്ഷമത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു. മെഷീൻ ലേണിംഗ് മാതൃകകൾ 72 മണിക്കൂർ മുമ്പത്തെ മെറ്റീരിയൽ ബോട്ടിൽ നെക്ക് പ്രവചിക്കുന്നു, ഇത് സംവിധാനാത്മകമായ പാരാമീറ്ററുകളുടെ കൃത്യമായ നിയോജനത്തിന് കാരണമാകുന്നു.

കേസ് പഠനം: ഒരു പ്രമുഖ ജർമ്മൻ ആണിയന്റ് നിർമ്മാതാവിന്റെ സ്മാർട്ട് ഫാക്ടറി

മ്യൂണിച്ചിൽ ആസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു സൗകര്യം ടെക്നീഷ്യന്മാർക്കൊപ്പം ജോലി ചെയ്യുന്ന കോളബറേറ്റീവ് റോബോട്ടുകൾ (കോബോട്ടുകൾ) ഉപയോഗിച്ച് ഹൈബ്രിഡ് വാഹന നിർമ്മാണ ചക്രങ്ങൾ 57% വേഗത്തിൽ പൂർത്തിയാക്കുന്നു. പ്ലാന്റിന്റെ എഐ സിസ്റ്റം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്:

• തെർമൽ സാഹചര്യങ്ങൾ അനുസരിച്ച് 360 റോബോട്ടിക് ആറ്റുകളുടെ യഥാർത്ഥ സമയ കലിബ്രേഷൻ
• കാർബൺ ഫൈബർ ഘടകങ്ങൾക്കായുള്ള ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടൂൾപാത്ത് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ
• മെഷീൻ വിഷൻ ഡിഫക്റ്റ് ഡിറ്റക്ഷൻ വഴി പ്രെഡിക്റ്റീവ് സ്ക്രാപ്പ് കുറയ്ക്കൽ

സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന പ്ലാന്റുകളിൽ പ്രെഡിക്റ്റീവ് പരിപാലനവും ഡയഗ്നോസ്റ്റിക്സും

സാധനങ്ങളുടെ പരിശോധനയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്ന വിഭവങ്ങൾ കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നതിനും അവയുടെ സ്ഥാനം കൃത്യമായി കണ്ടെത്തുന്നതിനും സഹായിക്കുന്ന സംവിധാനമാണ് സിസിടിവി ക്യാമറകൾ. ക്ലൗഡ് കണക്റ്റഡ് ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് പ്ലാറ്റ്ഫോമുകൾ സ്വയമേവ പരിശോധന നടത്തി അനുയോജ്യമായ ഭാഗങ്ങൾ ഓർഡർ ചെയ്യുകയും അപകടകരമായ പ്രദേശങ്ങളിലേക്ക് മൊബൈൽ റിപ്പയർ ഡ്രോണുകളെ അയയ്ക്കുകയും ലോകമെമ്പാടുമുള്ള നെറ്റ്‌വർക്കുകളിൽ പരിപാലന പ്രോട്ടോക്കോൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.

സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെഫിൻഡഡ് വെഹിക്കിൾസിന്റെ ഉയർച്ചയും ഡിജിറ്റൽ പരിവർത്തനവും

യാത്രാ വാഹനങ്ങളുടെ ഭാവി: എഐയും സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ ഡെഫിൻഡഡ് വാഹനവും

സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെഫിൻഡഡ് വെഹിക്കിൾസ് (SDVs) എന്ന് അറിയപ്പെടുന്നതിലേക്ക് പോകാൻ നിർമ്മാതാക്കൾ പാരമ്പര്യ ഹാർഡ്‌വെയർ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള സംവിധാനങ്ങളിൽ നിന്ന് വലിയ മാറ്റം നടക്കുന്നതായി ഞങ്ങൾ കാണുന്നു. ഈ പുതിയ വാഹനങ്ങൾ സ്റ്റിയറിംഗ് മുതൽ ബ്രേക്കിംഗ് വരെയും ഊർജ്ജ ഉപഭോഗം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനും കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ട് ആശ്രയിക്കുന്നു. കേന്ദ്രീകൃത കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ശേഷിയും ഓവർ-ദി-ഏരിയ (OTA) അപ്ഡേറ്റുകളും ഉപയോഗിച്ച്, കാർ നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് അവരുടെ വാഹനങ്ങളുടെ പ്രകടനം മെച്ചപ്പെടുത്താനും സുരക്ഷാ സവിശേഷതകൾ മെച്ചപ്പെടുത്താനും പ്രത്യേക ഡ്രൈവർമാർക്ക് അനുയോജ്യമായ അനുഭവങ്ങൾ രൂപപ്പെടുത്താനും കഴിയും. 2025-ൽ വ്യവസായ പ്രവചനങ്ങൾ പരിശോധിച്ചാൽ, 2024-ൽ 6.2 ദശലക്ഷം യൂണിറ്റുകൾ വിറ്റുപോയതിൽ നിന്ന് അടുത്ത വർഷം 7.6 ദശലക്ഷം യൂണിറ്റുകളിലേക്ക് SDVs ന്റെ വിപണി ഉയരാൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ വളർച്ച പ്രധാനമായും കണക്റ്റഡ് ആയിരിക്കുകയും സമയം പോക്കെ മാറുന്ന ആവശ്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് പൊരുത്തപ്പെടാൻ കഴിയുന്ന കാറുകൾ വാങ്ങാൻ ഉപഭോക്താക്കൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നതിനാൽ കൊണ്ടാണ്.

വാഹന ഓട്ടോമേഷനിലെ എഐ സംയോജനവും ഓവർ-ദി-ഏരിയ അപ്ഡേറ്റുകളും

കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സ്വയം ഓടുന്ന വാഹനങ്ങൾക്ക് സമയം കിട്ടുമ്പോൾ അവയുടെ ഡ്രൈവർമാരെ വളരെ നന്നായി അറിയാൻ കഴിയും. ഇഷ്ടപ്പെട്ട വഴികൾ കണ്ടെത്തുക, വിവിധ റോഡ് സാഹചര്യങ്ങളിലേക്ക് ചേരുക, അടുത്തതായി ഡ്രൈവർമാർ ആഗ്രഹിക്കുന്നത് എന്തായിരിക്കും എന്ന് പ്രവചിക്കാൻ തുടങ്ങുക എന്നിവ അവ ചെയ്യും. സോഫ്റ്റ്‌വെയർ അപ്ഡേറ്റുകളെക്കുറിച്ച് പറഞ്ഞാൽ, പരിഹാരങ്ങൾക്കോ പുതിയ സവിശേഷതകൾക്കോ വാഹനങ്ങളെ ഡീലർഷിപ്പുകളിലേക്ക് തിരിച്ചുകൊണ്ടുവരാൻ ഇപ്പോൾ കാർ നിർമ്മാതാക്കൾക്ക് ആവശ്യമില്ല. ഓവർ ദി എയർ അപ്ഡേറ്റുകൾ അവർക്ക് വാഹനം സ്വയം ഓടിക്കുന്നത് എങ്ങനെയാക്കണമെന്ന് ക്രമീകരിക്കാനും പുതിയ എന്റർടെയിൻമെന്റ് ഓപ്ഷനുകൾ അവയുടെ സെർവറുകളിൽ നിന്നും ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യാനും കഴിയും. ഇത്തരത്തിലുള്ള ദൂരദൃശ്യ പരിപാലനം പുനഃസ്ഥാപിക്കാനുള്ള ചെലവ് ലാഭിക്കുകയും വാഹനങ്ങൾ നേരത്തെ ഉണ്ടായിരുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ നാൾ ഓടാൻ കഴിയുകയും ചെയ്യും. കൂടാതെ കാർ കമ്പനികൾ ആധുനിക വാഹനങ്ങളിലെ പല കമ്പ്യൂട്ടർ മൊഡ്യൂളുകളും ഒരുമിച്ച് ഒരു എളുപ്പമുള്ള രൂപത്തിലേക്ക് മാറ്റാനും ശ്രമിക്കുന്നു. 2025 ലെ PTC യുടെ ഗവേഷണ പ്രകാരം, ഈ ഏകീകരണം മൊത്തത്തിലുള്ള വാഹന സംവിധാനങ്ങൾ 40 ശതമാനം മെച്ചപ്പെടുത്തും.

പ്രവണതാ വിശകലനം: ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നതും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതുമായ ആട്ടോമോട്ടീവ് പാരിസ്ഥിതിക സമ്പ്രദായം

ഇന്നത്തെ സോഫ്റ്റ്‌വെയർ നിർവചിച്ച വാഹനങ്ങൾ അവയെത്തന്നെ ഓടിക്കുന്നതിനപ്പുറം അവയുടെ ചുറ്റും എല്ലാത്തിനുമായി ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു. ഇവ സ്മാർട്ട് സിറ്റി സിസ്റ്റങ്ങൾ, ട്രാഫിക് ലൈറ്റുകൾ, ക്ലൗഡ് എന്നിവയുമായി സംസാരിക്കുന്നു, V2X ആശയവിനിമയം എന്ന പേരിൽ ഇത്തരം വലിയ ഇട്ടർകണക്റ്റഡ് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സാധാരണ ഡ്രൈവർമാർക്ക് ഇതിനർത്ഥമെന്താണ്? ഇത് ഭാഗങ്ങൾ തകരാറിലാകുന്നതിനുമുമ്പേ അത് പ്രവചിക്കാനും, കാർ പ്രകടനം എങ്ങനെയാണെന്ന് ഉടൻ പ്രതികരണം നേടാനും, യാത്രയിൽ ഊർജ്ജം കാര്യക്ഷമമായി ഉപയോഗിക്കാനും അനുവദിക്കുന്നു. മുന്നോട്ടുനോക്കുമ്പോൾ, വിപണി ഗവേഷണം സൂചിപ്പിക്കുന്നത് 2027-ന് അടുത്തേക്ക് ഉത്പാദന നിരയിൽ നിന്നും പുറത്തുവരുന്ന പുതിയ കാറുകളിൽ രണ്ട് മൂന്നാം ഭാഗവും സംസാരിച്ച കമാൻഡുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്ന എഐ സഹായികൾ ഉൾക്കൊള്ളുമെന്നാണ്. ഈ വികസനം വാഹനങ്ങളുമായുള്ള നമ്മുടെ ബന്ധത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചിന്തയെ മാറ്റുന്നു, അവയെ ലളിതമായ ഗതാഗതത്തിൽ നിന്ന് നമ്മുടെ പേഴ്‌സണൽ ഡിജിറ്റൽ സഹായികളോട് അടുപ്പമുള്ളതാക്കി മാറ്റുന്നു.

വർക്ക്‌ഫോഴ്‌സ് പരിവർത്തനവും ഓട്ടോമോട്ടീവ് ജോലികളുടെ ഭാവിയും

സ്വയംപ്രവർത്തക സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ കാലത്ത് മാറ്റം വരുന്ന കൗശല ആവശ്യകതകൾ

സ്വയംപ്രവർത്തക സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ മാറ്റങ്ങൾ നിർമ്മാണ മേഖലയെ വേഗത്തിൽ മാറ്റിമറിക്കുന്നു. 2023-ലെ ഏറ്റവും പുതിയ റിപ്പോർട്ട് പ്രകാരം, ഏകദേശം മൂന്നിൽ രണ്ടു പങ്ക് നിർമ്മാതാക്കൾ പഴയ രീതിയിലുള്ള മെക്കാനിക്കൽ അറിവുള്ളവരെ കണ്ടെത്തുന്നതിനു പകരം, റോബോട്ടിന്റെ പ്രോഗ്രാമിംഗ്, കൃത്രിമ ബുദ്ധിമുട്ടുള്ള സംവിധാനങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യൽ എന്നിവയിൽ കൗശലമുള്ള ആളുകളെ കണ്ടെത്താനാണ് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നത്. ഇവിടെ ഒരു വലിയ വിട്ടുപോക്കും ഉണ്ട്. വ്യവസായ വിദഗ്ദ്ധർ പറയുന്നതനുസരിച്ച്, 2033 വരെ ഏകദേശം രണ്ടു മില്ല്യൺ നിർമ്മാണ ജോലികൾ ഒഴിഞ്ഞിരിക്കാം, കാരണം ആവശ്യത്തിനുള്ള പരിശീലനം ലഭിച്ച ജീവനക്കാർ ഇല്ലായ്മ തന്നെ. ഇതിനർത്ഥം കമ്പനികൾക്ക് കൂട്ടായ്മയോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന റോബോട്ടുകളോടൊപ്പം പ്രവർത്തിക്കാനും, പ്രവചനാത്മക പരിപാലന മുന്നറിയിപ്പുകൾ സ്ക്രീനിൽ വന്നാൽ അതിന്റെ യഥാർത്ഥ അർത്ഥം മനസ്സിലാക്കാനും കഴിയുന്നവരെ ആവശ്യമുണ്ട്.

പ്രമുഖ ആട്ടോമോട്ടീവ് OEM-കളിലെ പുനഃപരിശീലന പദ്ധതികൾ

2021-ൽ നിന്നായി ഡിജിറ്റൽ ട്വിൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ പോലുള്ള പുതിയ റോളുകളെ ലക്ഷ്യമിട്ട് ഓട്ടോമേക്കർമാർ സ്കിൽ ഡെവലപ്മെന്റ് പ്രോഗ്രാമുകളിൽ 4.2 ബില്ല്യൺ ഡോളർ സംയോജിതമായി നിക്ഷേപിച്ചിട്ടുണ്ട്. വൊക്കേഷണൽ സ്കൂളുകളുമായി ഒരു നിർമ്മാതാവിന്റെ പങ്കാളിത്തം IoT സാധ്യമാക്കിയ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണത്തിൽ അതിന്റെ ഫ്രണ്ട്ലൈൻ വർക്ക്ഫോഴ്സിന്റെ 30% പുനഃപരിശീലിപ്പിച്ചതോടെ അസംബ്ലി ലൈൻ നിർത്തലാവസ്ഥ 19% വർഷം കുറഞ്ഞു.

ജോലി നഷ്ടപ്പെടുത്തൽ വേഴ്സസ് വർക്ക്ഫോഴ്സ് സ്കിൽ ഡെവലപ്മെന്റ്: ഓട്ടോമേഷൻ ഉം എംപ്ലോയ്മെന്റും തമ്മിലുള്ള തുലനം

2030 ഓടെ ഓട്ടോമേഷൻ 8 ശതമാനം മാനുവൽ അസംബ്ലി ജോലികൾ മാറ്റിവയ്ക്കുമെന്ന് പുതിയ റിപ്പോർട്ടുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. എന്നാൽ മറുവശത്ത് കണക്റ്റഡ് കാർ സുരക്ഷയും എഐ സിസ്റ്റത്തിനായി ഡാറ്റ ഒരുക്കുന്നതുമെന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള മേഖലകളിൽ 12 ദശലക്ഷം പുതിയ ജോലികൾ ഉടലെടുക്കുമെന്നും കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു (ലോക സാമ്പത്തിക ഫോറം, 2024). ജോലികളുടെ എണ്ണത്തിലുള്ള മാറ്റത്തെക്കാൾ വലുതാണ് ഇതിനർത്ഥം. തുടർച്ചയായ ജോലികളിൽ നിന്ന് സങ്കീർണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കേണ്ടതും ചിന്തയോടെ സമീപിക്കേണ്ടതുമായ ജോലികളിലേക്ക് തൊഴിലാളികൾ മാറുന്നത് നമുക്ക് കാണാം. ഇനി പഴയതുപോലെ ചില സർട്ടിഫിക്കറ്റുകൾ എടുത്ത് കാര്യം തീർക്കാൻ പറ്റില്ല. പകരം എപ്പോഴും പഠിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കണം.

സാധാരണയായ ചോദ്യങ്ങൾ (FAQ)

ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായത്തിൽ ഓട്ടോമേഷൻ എന്താണ്?

മാനുവൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾക്ക് പകരം റോബോട്ടുകൾ, എഐ സിസ്റ്റങ്ങൾ, മറ്റു മുൻനിര മെഷീനിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ഉത്പാദന ക്ഷമതയും കൃത്യതയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനെയാണ് ഓട്ടോമോട്ടീവ് വ്യവസായത്തിൽ ഓട്ടോമേഷൻ എന്നു പറയുന്നത്.

ഓട്ടോമേഷൻ വാഹന ഡിസൈനിനും ഉത്പാദനത്തിനും എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നു?

ഓട്ടോമേഷൻ വാഹന രൂപകൽപ്പനയും നിർമ്മാണവും വേഗത്തിലാക്കുന്നു, അതിനായി എഐ പവർഡ് ടൂളുകളും റോബോട്ടിക് അസംബ്ലി പ്രക്രിയകളും ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് അപവ്യയം കുറയ്ക്കുകയും സമയം ലാഘവപ്പെടുത്തുകയും കൃത്യത മെച്ചപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നു.

സ്വയംഭരണ വാഹനങ്ങൾക്കായി എഐ വലുതാക്കുന്നതിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

നിർമ്മാണ മേഖലകൾ, അടയാളപ്പെടുത്താത്ത ഇടപ്പാതകൾ തുടങ്ങിയ സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ, ജില്ലകൾ തമ്മിലുള്ള നിയന്ത്രണ ചൂടുകൾ, തീരുമാന താമസം ആവശ്യകതകൾ പാലിക്കൽ എന്നിവ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഓട്ടോമേഷന്റെ ഭാഗമായി ജോലിയിലെ മാറ്റം എങ്ങനെയാണ്?

ഓട്ടോമേഷൻ ഡിജിറ്റൽ സാങ്കേതികവിദ്യ, ഡാറ്റാ മാനേജ്മെന്റ്, സഹകരണ സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവയിലെ വിദഗ്ദ്ധതയിലേക്ക് തൊഴിലാളികളുടെ കഴിവുകൾ മാറ്റുന്നു, ഇത് തുടർച്ചയായ വിദ്യാഭ്യാസവും പൊരുത്തപ്പെടലും ആവശ്യമാക്കുന്നു.