TVS Motors utilizza l’IA
In qualità di uno dei marchi leader nella mobilità, consideriamo il nostro ruolo di fattori abilitanti nel far avanzare il settore e nel prepararlo al futuro attraverso tali partnership nell’ecosistema dell’innovazione.
Commemorando oggi oltre 35 anni di eredità di corse senza rivali, TVS Motor Company è stato uno dei marchi motociclistici più dinamici al mondo. Con quattro stabilimenti di produzione all’avanguardia a Mysuru, Hosur e Nalagarh in India e Karawang in Indonesia, il produttore globale di due e tre ruote si impegna a fornire la migliore esperienza ai clienti in 80 paesi in cui opera. TVS Motors ha anche ricevuto il prestigioso Deming Prize.
“In TVS Motor, ci siamo sempre concentrati sull’offrire ai clienti esperienze straordinarie guidate da tecnologie solide e innovative, che si tratti dei nostri veicoli, dei nostri sistemi di ingegneria di produzione o delle tecnologie digitali e di intelligenza artificiale”, afferma Maheshwaran Calavai , Chief Digital and AI Officer di TVS Società automobilistica.
In un’intervista esclusiva con Analytics India Magazine, Maheshwaran fa luce su come il marchio sfrutta l’intelligenza artificiale per creare prodotti superiori, migliorare le prestazioni aziendali e offrire un’esperienza cliente coinvolgente .
OBIETTIVO: In che modo l’IA sta guidando le ultime tendenze nel settore automobilistico?
Maheshwaran Calavai: L’ IA sta trasformando le industrie in tutti i settori e la mobilità non fa eccezione. La digitalizzazione delle esperienze dei consumatori basata sull’intelligenza artificiale è una delle tendenze chiave sfruttate dall’industria automobilistica . Le società di mobilità stanno migliorando le esperienze dei consumatori durante l’acquisto iniziale e durante l’intera proprietà. Poiché c’è un impegno continuo con i clienti e poiché questi punti di contatto vengono digitalizzati end-end, le applicazioni per le decisioni basate sui dati sono estese e vengono attivamente perseguite dal settore.
Inoltre, la rapida ascesa della mobilità CASE (Connected, Autonomous, Shared, Electric) è uno degli sviluppi chiave guidati dal crescente interesse per lo sviluppo tecnologico. Gli appassionati di auto di oggi sono più esperti di tecnologia e scelgono automobili abilitate all’IoT che soddisfano le loro esigenze di sicurezza, navigazione, streaming audio e altre funzionalità. Il crescente utilizzo della tecnologia basata sull’intelligenza artificiale , insieme all’aumento della mobilità elettrica e ibrida, è una delle tendenze più importanti da tenere d’occhio nel settore automobilistico.
Le preferenze dei clienti in merito alla proprietà rispetto all’utilizzo dei veicoli per le loro esigenze di mobilità, insieme al collegamento di opzioni multimodali per la comodità end-end, è una tendenza chiave che modellerà il settore in questo decennio. L’autonomia guidata dall’IA contribuirà in modo determinante a questo cambiamento. La connettività svolge anche un ruolo cruciale nella progettazione e produzione di veicoli e componenti associati per migliorare velocità, qualità ed efficienza nelle operazioni.
Riflettendo sulle sfide, l’implementazione di applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale su larga scala nelle vendite lungo la catena del valore estesa, come nelle concessionarie, dipende dalle preferenze dei consumatori. L’esperienza di acquisto automobilistico è oggi in gran parte ” figitale “, in cui i consumatori spesso scoprono e ricercano digitalmente, ma l’acquisto finale avviene in una concessionaria. Convincere i partner dei concessionari che gli algoritmi di intelligenza artificiale possono presentare informazioni migliori sulle preferenze dei consumatori, sul potenziale di vendita e sul coinvolgimento durante la proprietà del veicolo diventa fondamentale per creare un’esperienza equilibrata e senza interruzioni tra punti di contatto fisici e digitali . Esistono diversi esempi di questo tipo e consideriamo i sistemi di intelligenza artificiale umana nel ciclo come un’opportunità per combinare la precisione degli algoritmi con l’esperienza degli esperti.
OBIETTIVO: Quanto è importante la scienza dei dati in TVS Motors?
Maheshwaran Calavai: In TVS Motor Company, l’ingegneria dei dati e le scienze dei dati rimangono in prima linea per un migliore processo decisionale in tutti gli aspetti delle nostre operazioni.
Sfruttiamo le applicazioni basate sulla scienza dei dati sia nelle esperienze dirette al cliente che in quelle digitali nelle concessionarie. Ad esempio, lo scooter elettrico TVS iQUBE offre funzionalità avanzate per i nostri clienti che sono radicate nella scienza dei dati. Per quanto riguarda l’assistenza digitale, fornire ai nostri partner rivenditori le preferenze dei clienti durante le vendite e l’assistenza del veicolo migliora le esperienze dei clienti. Il marketing iperlocale migliora l’efficienza del marketing e l’intelligenza artificiale sfruttando la visione e le NVH (vibrazioni rumorose e durezza) migliorano la qualità e l’efficienza della catena di approvvigionamento.
OBIETTIVO: elaborare i modi in cui TVS Motor sfrutta l’IA con i casi d’uso.
Maheshwaran Calavai: La nostra attività internazionale copre 80 paesi in tutto il mondo, dove i clienti utilizzano i nostri veicoli a due e tre ruote per le loro esigenze di mobilità. A causa dei requisiti specifici in vari paesi, spediamo veicoli in condizioni CKD (completamente abbattuto) e SKD (semi-abbattuto). Non assembleremo il veicolo completo anche se una parte manca, non corrisponde o presenta un difetto.
Per prima cosa abbiamo implementato una piattaforma basata sull’IoT per l’assemblaggio dell’imballaggio utilizzando la scansione basata su codici a barre per garantire che tutte le parti giuste siano posizionate nelle scatole giuste. Per rendere il processo di confezionamento Poke Yoke (a prova di errore), volevamo implementare sistemi di intelligenza artificiale basati sulla visione per completare la piattaforma IoT. Inoltre, le pesatrici presentano un buon meccanismo per parti come catene e cavi assemblati che non hanno profili fissi. Quindi, abbiamo sviluppato e integrato completamente algoritmi di deep learning e sistemi complementari con il sistema di esecuzione della produzione(MES) in più fasi di assemblaggio dell’imballaggio. Per ciascuna variante del veicolo, le parti da imballare vengono visualizzate sullo schermo di un computer e ciascuna parte viene identificata tramite il sistema Vision AI. Se è la parte giusta, il trasportatore funzionerà e l’assemblaggio continuerà. Se invece il sistema di visione AI rileva una parte sbagliata, il trasportatore si fermerà poiché il PLC del trasportatore è integrato con il risultato del sistema di visione. L’operatore lo ispeziona e lo sostituisce con il pezzo corretto.
In un altro esempio, abbiamo utilizzato la visione dell’IA durante la pandemia per garantire il rispetto dei protocolli di sicurezza. Abbiamo sviluppato un “sistema di monitoraggio della distanza sociale basato sull’intelligenza artificiale e sistema di rilevamento dell’usura delle maschere” nelle nostre fabbriche e negli uffici globali delle società del gruppo TVS Motor. Abbiamo utilizzato l’architettura profonda YOLO per il rilevamento delle persone e l’architettura profonda basata su RCNN (rete neurale convoluzionale basata sulla regione) per il rilevamento delle maschere. Entrambi i modelli hanno i loro vantaggi e limiti.
In TVS Motor Company, vediamo grandi volumi di interessi dei consumatori. Tali richieste hanno diverse propensioni all’acquisto in quanto potrebbero trovarsi in fasi diverse del loro percorso di acquisto. Ogni lead richiede che il marketing di TVS Motor e il personale di vendita dei rivenditori seguano un follow-up tempestivo e personalizzato. In qualsiasi momento, i nostri partner rivenditori in India avranno oltre 5 milioni di richieste da seguire. Per classificare i lead e aiutare i nostri partner rivenditori a prendere decisioni redditizie, utilizziamo ampiamente algoritmi di data science basati su AI/ML.
Consideriamo l’IA come una piattaforma che offre opportunità per soluzioni human-in-the-loop , consentendo al meglio degli esperti e della tecnologia di unirsi per migliorare l’accuratezza, la coerenza e la velocità delle decisioni.
Per garantire che tutti gli aspetti dell’IA siano presi in considerazione, abbiamo diversi flussi di lavoro che rafforzano le basi dell’IA. In primo luogo, ci assicuriamo che i dati sottostanti siano gestiti e governati correttamente in tutte le società del nostro gruppo attraverso un quadro di settore consolidato. Manteniamo standard rigorosi quando si tratta di robustezza dei dati. Abbiamo anche programmi di protezione e privacy dei dati, insieme a tecniche di arricchimento dei dati.
OBIETTIVO: Qual è la strategia di acquisizione di TVS Motors?
Maheshwaran Calavai: Il nostro obiettivo è fornire i migliori prodotti e servizi per i nostri clienti attraverso l’innovazione: alcuni li creiamo noi stessi, altri co-creiamo e altri collaboriamo con altri innovatori. Negli ultimi anni abbiamo fatto importanti investimenti in startup come TagBox , Rapido , Scienaptic , Ultraviolette e altre.
Oltre agli investimenti, collaboriamo con diverse start-up in operazioni a contatto con i clienti, produzione, sostenibilità e imprese. Stiamo anche lavorando a iniziative di innovazione aperta con partnership di settore.
OBIETTIVO: Cosa ne pensi dei Veicoli Autonomi?
Maheshwaran Calavai: La guida autonoma trasformerà radicalmente la mobilità delle persone e dei prodotti nei prossimi anni. La tecnologia di guida autonoma fornirà innanzitutto comodità e facilità ai pendolari. Se si osserva come l’automazione ha aiutato i consumatori nel secolo scorso, le ore e l’energia spese per le attività sono state semplificate e convertite in un’economia formale, con il PIL effettivo aggiunto ai paesi e le entrate alle aziende. I veicoli autonomi non saranno da meno, liberando energia umana e tempo da dedicare ad altre cose che vorrebbero fare!
Da un punto di vista economico, ciò offrirà allo stesso tempo immense opportunità per creare e far crescere nuovi prodotti, modelli di business e innovazioni, rimodellando anche le comunità in cui viviamo, lavoriamo e ci spostiamo.
Con la piena autonomia , i veicoli possono essere sempre in movimento. I veicoli di proprietà dei consumatori per le loro esigenze personali sono in gran parte inattivi oggi, tranne che per alcune ore di lavoro impegnative su strada ogni giorno. Se i veicoli possono viaggiare in modo autonomo, è possibile massimizzare il tempo produttivo per giorno del veicolo. Ciò metterà in discussione il motivo per cui si vorrebbe possedere un veicolo quando possono ottenere un veicolo per recuperarli ogni volta che lo desiderano. Quindi, invece di essere un bene in deprezzamento, un veicolo può essere un investimento che genera entrate. In che modo questo influenzerà anche l’industria del finanziamento dei veicoli?
Se possiamo massimizzare le ore produttive di un veicolo ogni giorno, perché dovremmo avere bisogno dello stesso numero di veicoli per soddisfare la stessa domanda? Se questo di conseguenza diminuisce il numero di veicoli attivi nel mondo, perché avremmo bisogno di così tanto spazio di parcheggio nelle città e nelle comunità in cui viviamo? La stessa tecnologia di guida autonoma alimenterà i droni consentendo il trasporto tridimensionale in microgeografie. In che modo questo modellerà la pianificazione urbana e i sistemi di trasporto?
Se possono giocare da soli, perché veicoli come automobili o furgoni non possono essere progettati per essere bidirezionali senza bisogno di fare retromarcia? Se la comunicazione da veicolo a veicolo e da veicolo a infrastruttura e la relativa navigazione venissero perfezionate, cosa accadrebbe all’assicurazione del veicolo? Se c’è davvero un incidente, quale è assumere la responsabilità dell’errore nella comunicazione e nella navigazione? Come cambieranno le leggi e i regolamenti?
Diversi settori come i motel e i minimarket autostradali sono progettati per dare una pausa ai conducenti stanchi durante i loro lunghi viaggi. Cosa accadrà a questi?
Queste sono domande entusiasmanti che l’ autonomia porta, ed è davvero un momento emozionante per essere nel settore della mobilità in un momento in cui la tecnologia è sul punto di rendere queste domande reali e ora!
Mentre diverse specialità dalla progettazione e ingegneria al marketing e alla legge si uniranno per risolverli, è doppiamente eccitante essere nel campo dell’ingegneria dei dati e delle scienze dei dati in questo periodo poiché si tratta di soluzioni di assimilazione di dati, ingegneria e algoritmi su larga scala che saranno essere al centro della guida autonoma.
Anche prima della completa autonomia di livello 5, le innovazioni e l’utilizzo dell’IA nella visione, nella voce e nel tattile sono fondamentali per favorire la mobilità. Questi sono simili agli esempi di intelligenza artificiale umana nel ciclo sopra menzionati.
OBIETTIVO: Quanto siamo lontani dal raggiungimento dell’autonomia del veicolo di livello 5?
Maheshwaran Calavai: Il settore automobilistico è in rapida evoluzione in autonomia. Siamo sull’orlo di una svolta globale, ma abbiamo ancora molta strada da fare prima di raggiungere il livello 5 di autonomia per quanto riguarda le due ruote.
Diverse aziende e organizzazioni stanno ricercando e sviluppando le tecnologie, le infrastrutture e le politiche necessarie per attrezzarsi per la piena autonomia, anche nei veicoli a due ruote autonomi. La potenza di rilevamento e di calcolo necessaria per l’autonomia su vasta scala deve essere messa a punto per il fattore di forma e il prezzo delle due ruote, il che è un problema tecnico e commerciale diverso da quello di altri veicoli più grandi.
Allo stesso modo, anche le sfide come l’autobilanciamento, il comportamento di guida e le considerazioni sulla sicurezza sono diverse nel caso delle due ruote. Inoltre, è necessario risolvere la maggior parte dei veicoli a due ruote nel mondo nelle economie in via di sviluppo con diversi modelli di traffico, utilizzo su strade sterrate e fuoristrada, condizioni stradali ecc.
OBIETTIVO: Cosa riserva il futuro di TVS Motors dal punto di vista tecnologico?
Maheshwaran Calavai: Stiamo lavorando su diverse tecnologie di esperienza immersiva nelle nostre risorse digitali e in negozio. Alcuni di questi, come i chatbot, l’esperienza virtuale a 360 gradi, la realtà aumentata in concessionaria e il feedback visivo in tempo reale del servizio del veicolo, sono già implementati e molti altri sono in corso. Continuiamo a rafforzare le nostre capacità per fornire esperienze personalizzate incentrate sui dispositivi mobili per i nostri clienti negli impegni diretti al cliente e con supporto digitale. Tali tecnologie e capacità hanno anche potere di trasformazione nella progettazione automobilistica, nella produzione, nella catena di approvvigionamento e nelle operazioni aziendali.
Molte di queste esperienze digitali sono supportate dall’intelligenza artificiale per personalizzarle e renderle più efficaci. Per potenziare questi sistemi di intelligenza artificiale, abbiamo adottato un approccio di ingegneria dei dati basato sul cloud, insieme a sforzi fondamentali per arricchire, gestire e governare i dati con i programmi di protezione e privacy dei dati richiesti. Sfruttiamo software open source e sviluppiamo algoritmi specifici. I prodotti digitali e di intelligenza artificiale sono realizzati utilizzando un framework agile e metodologie DevSecOps . Questo percorso digitale e di intelligenza artificiale in cui ci troviamo ha già creato diverse vittorie e vogliamo creare un vantaggio competitivo con queste tecnologie fornendo esperienze clienti coinvolgenti, prodotti superiori e migliori prestazioni aziendali negli anni a venire.
