BMW और Capgemini के अधिकारियों ने बताया कि AI कैसे कार निर्माताओं को 'सुपरपावर' देता है

BMW और Capgemini के अधिकारियों ने AI को कार निर्माता की 'सुपरपावर' बताया

ऑटोमोटिव कारोबार में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे पहुंच रहा है, इस पर करीबी नज़र रखने वाले दो अधिकारियों ने अपनी सोच साझा की है कि इस तकनीक का वास्तविक मूल्य हासिल करने के लिए क्या ज़रूरी है। BMW Group में नई तकनीकों का नेतृत्व करने वाली Serena Striegel, Capgemini Invent के निदेशक Ferdinand Schockenhoff के साथ एक चर्चा में शामिल हुईं, जिसका केंद्र एक दिलचस्प विचार था: कि AI कार निर्माताओं के लिए एक तरह की सुपरपावर का काम कर सकता है — लेकिन केवल उन कंपनियों के लिए जो इसे सोच-समझकर इस्तेमाल करना सीख लें।

यह ढांचा महत्वपूर्ण है क्योंकि ऑटो उद्योग कई सालों से AI के साथ एक अटपटे मध्य चरण में रहा है। लगभग हर बड़ा निर्माता अब पायलट, हैकाथॉन और आंतरिक टूलिंग प्रयोग चला रहा है। बहुत कम ऐसे हैं जो इन प्रयोगों को ऐसे उत्पादन प्रणालियों तक पहुंचा पाए हैं जो डिज़ाइन निर्णयों, फैक्ट्री उत्पादन या उन सॉफ़्टवेयर को छूते हैं जिनसे ग्राहक रोज़ाना जुड़ते हैं। प्रदर्शन और तैनाती के बीच का यह अंतर ही वह जगह है जहां BMW की प्रौद्योगिकी प्रमुख और Capgemini Invent के निदेशक के बीच की चर्चा ऑटोमोटिव रणनीति की योजना बनाने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए प्रासंगिक हो जाती है।

कौन बोल रहे हैं, और यह जोड़ी क्यों उल्लेखनीय है

BMW Group में Striegel की भूमिका उन्हें शोध और उत्पाद वास्तविकता के संगम पर रखती है। एक प्रीमियम कार निर्माता में नई तकनीकों का नेतृत्व करने का मतलब है यह आंकना कि कौन से उभरते उपकरण इंजीनियरिंग मानकों, नियामक आवश्यकताओं और वैश्विक आपूर्ति शृंखलाओं के संपर्क में टिकने के लिए पर्याप्त परिपक्व हैं — और कौन से नहीं। यह लैब में प्रोटोटाइप बनाने की नौकरी से अलग काम है।

Capgemini Invent में Schockenhoff का पद, जो Capgemini की परामर्श और डिजिटल नवाचार इकाई है, समीकरण के दूसरे पक्ष को दर्शाता है: वह सलाहकारी और सिस्टम-इंटीग्रेशन कार्य जो बड़े औद्योगिक AI कार्यक्रमों के साथ तेज़ी से जुड़ता जा रहा है। उस पैमाने की परामर्श कंपनियां आमतौर पर निर्माताओं को प्रक्रियाओं का मानचित्रण करने, डेटा पाइपलाइनों को पुनर्गठित करने और उस संगठनात्मक बदलाव को प्रबंधित करने में मदद करती हैं जो तय करता है कि नोटबुक में बना कोई मॉडल कभी किसी वाहन को प्रभावित करेगा या नहीं।

एक कार निर्माता के प्रौद्योगिकी अधिकारी को एक परामर्श निदेशक के साथ रखना अपने आप में एक संकेत है। यह बताता है कि बातचीत कच्ची मॉडल क्षमता के बजाय निष्पादन के बारे में अधिक है — डेटा गवर्नेंस, प्रतिभा, प्रक्रिया पुनर्रचना और मापन का वह बिना चमक वाला काम जो एक आकर्षक डेमो को टिकाऊ प्रतिस्पर्धी लाभ से अलग करता है।

AI ऑटोमोटिव मूल्य शृंखला को कहां नया रूप दे सकता है

"पूरी ताकत" वाक्यांश व्यापकता का संकेत देता है, और ऑटोमोटिव मूल्य शृंखला AI के काम करने के लिए कई सतहें पेश करती है। सबसे विश्वसनीय निकट-अवधि लाभ आमतौर पर कुछ क्षेत्रों में केंद्रित होते हैं।

इंजीनियरिंग और उत्पाद विकास

वाहन कार्यक्रमों में भारी संख्या में डिज़ाइन पुनरावृत्तियां, सिमुलेशन और अनुपालन जांच शामिल होती हैं। सिमुलेशन को तेज़ करने, संभावित ज्यामितियां उत्पन्न करने या प्रासंगिक पिछले डिज़ाइनों को सामने लाने वाले उपकरण विकास चक्रों को छोटा कर सकते हैं — बशर्ते अंतर्निहित इंजीनियरिंग डेटा भरोसे के लायक साफ़ हो।

विनिर्माण, गुणवत्ता और लॉजिस्टिक्स

फैक्ट्रियां सेंसर और निरीक्षण डेटा की घनी धाराएं उत्पन्न करती हैं। गुणवत्ता नियंत्रण, पूर्वानुमानित रखरखाव और उत्पादन शेड्यूलिंग पर लागू AI डाउनटाइम और स्क्रैप को कम कर सकता है। आपूर्ति शृंखला पूर्वानुमान एक और क्षेत्र है जहां बेहतर मॉडलों का स्पष्ट वित्तीय मूल्य है, खासकर हाल के वर्षों की बाधाओं के बाद।

सॉफ़्टवेयर, सहायक और ग्राहक अनुभव

आधुनिक वाहन तेज़ी से सॉफ़्टवेयर-परिभाषित हो रहे हैं, जिसका मतलब है कि AI सीधे उत्पाद में दिखता है: वॉइस इंटरफ़ेस, ड्राइवर सहायता सुविधाएं, वैयक्तिकरण और ओवर-द-एयर सेवा अपडेट। यहां कार निर्माता की चुनौती मॉडल प्रदर्शन जितनी ही विश्वसनीयता, सुरक्षा और गोपनीयता की भी है।

• विकास: तेज़ सिमुलेशन और डिज़ाइन अन्वेषण
• उत्पादन: निरीक्षण, रखरखाव और शेड्यूलिंग
• आपूर्ति शृंखला: मांग और व्यवधान पूर्वानुमान
• उत्पाद: इन-कार सहायक, सहायता प्रणालियां और वैयक्तिकरण
• बैक ऑफिस: सेवा, बिक्री और आफ्टरमार्केट सहायता

असली बाधा संगठनात्मक है, तकनीकी नहीं

इस तरह की चर्चाएं आमतौर पर उसी बाधा पर लौट आती हैं: एंटरप्राइज़ AI का सबसे कठिन हिस्सा मॉडल हासिल करना नहीं है। यह उस डेटा, गवर्नेंस और लोगों को जुटाना है जो उस मॉडल को औद्योगिक पैमाने पर भरोसेमंद बनाने के लिए ज़रूरी हैं। ऑटोमोटिव अपने दबाव भी जोड़ता है — लंबे विकास क्षितिज, कड़े सुरक्षा अपेक्षाएं, जटिल आपूर्तिकर्ता नेटवर्क और बाज़ार के अनुसार बदलता नियामक वातावरण।

यह संयोजन व्यापक बदलावों की तुलना में क्रमिक, अच्छी तरह मापे गए तैनाती को पुरस्कृत करता है। जो निर्माता एक फैक्ट्री लाइन या एक इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो में मापने योग्य सुधार साबित कर सकता है, उसके पास उस कंपनी से अधिक मूल्यवान चीज़ है जिसके पास दर्जनों अटके हुए प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट हैं। उस पठन में, "सुपरपावर" का ढांचा जादू के बारे में कम और संचित परिचालन लाभ के बारे में अधिक है: हर सफल तैनाती अगली को सस्ती और तेज़ बनाती है।

निर्माताओं और परामर्श कंपनियों के बीच साझेदारियां इस तर्क से मेल खाती हैं। कार निर्माता डोमेन गहराई, मालिकाना डेटा और उत्पाद जवाबदेही लाते हैं। बाहरी साझेदार क्रॉस-इंडस्ट्री पैटर्न पहचान, डिलीवरी क्षमता और विशेष टीमों को जल्दी भर्ती करने की क्षमता लाते हैं। तनाव परिचित है — बाहरी मदद निष्पादन को तेज़ कर सकती है, साथ ही ऐसी निर्भरताएं भी बना सकती है जिन्हें सावधानी से प्रबंधित करना पड़ता है।

आगे क्या देखें

ऑटोमोटिव क्षेत्र के पर्यवेक्षकों के लिए, उपयोगी सवाल यह नहीं है कि AI मायने रखेगा या नहीं — यह बहस प्रभावी रूप से तय हो चुकी है — बल्कि यह कि मापने योग्य परिणाम पहले कहां सामने आएंगे। उन कार निर्माताओं पर नज़र रखें जो AI कार्यक्रमों से जुड़े ठोस मेट्रिक्स प्रकाशित करते हैं: कम विकास समय, बेहतर फर्स्ट-पास गुणवत्ता, कम अनियोजित डाउनटाइम, या तेज़ गति से जारी सॉफ़्टवेयर सुविधाएं।

प्रतिभा की कहानी पर भी नज़र रखें। मशीन लर्निंग और भौतिक उत्पादों दोनों को समझने वाले इंजीनियरों के लिए प्रतिस्पर्धा तीव्र है, और यह पारंपरिक ऑटोमोटिव केंद्रों से कहीं आगे तक फैली हुई है। जो कंपनियां AI क्षमता को साइड प्रोजेक्ट के बजाय एक मुख्य इंजीनियरिंग अनुशासन मानती हैं, संभवतः वही होंगी जिनके अधिकारी कुछ साल बाद सुपरपावर की विश्वसनीय बात कर सकेंगे।

अंत में, देखें कि भाषा कैसे विकसित होती है। जब प्रौद्योगिकी नेता और सलाहकार एक ही शब्दावली पर पहुंचते हैं — क्षमता, स्केलिंग, मूल्य प्राप्ति — तो यह आमतौर पर संकेत देता है कि शुरुआती प्रयोग का चरण अधिक अनुशासित किसी चीज़ को रास्ता दे रहा है। क्या वह अनुशासन वादा किए गए सुपरपावर पैदा करता है, यह किसी एक सफल मॉडल से कहीं अधिक निष्पादन पर निर्भर करेगा।

यह लेख Automotive News की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।