Donde los datos toman el volante: cómo Snowflake impulsa el futuro de la innovación en la automoción

El sector de la automoción ha experimentado una transformación sísmica en las últimas décadas. En 2005, la mayoría de los vehículos eran mecánicamente sofisticados, pero tenían capacidades e integraciones digitales limitadas. Hoy en día, el automóvil es un ordenador sobre ruedas: definido por software, conectado a la nube, cada vez más autónomo y en continua evolución a través de actualizaciones inalámbricas OTA (over-the-air). 

Los avances tecnológicos han alimentado esta aceleración a un ritmo increíble. Tomemos, por ejemplo, los coches eléctricos: Representaron el 18 % de las ventas en 2023, frente a solo el 2 % en 2018. Los sensores económicos, las redes inalámbricas de alta velocidad y la nube han permitido una transformación completa: los datos, las analíticas y la inteligencia artificial (IA) son ahora fundamentales en todo el ciclo de vida del automóvil.

Para ayudar a las empresas del sector de la automoción a seguir el ritmo de estos cambios hacia nuevas innovaciones, Snowflake está reforzando su AI Data Cloud ofreciendo soluciones automotrices especialmente adaptadas al sector. 

Tim Long, Global Industry GTM Lead for Manufacturing de Snowflake, y Pugal Janakiraman, Field Chief Technology Officer for Manufacturing de Snowflake, describen algunos de los mayores desafíos y oportunidades a los que se enfrentan las empresas del sector del automóvil en la actualidad.

Los datos desempeñan un papel fundamental en todas las innovaciones que tienen lugar en el sector del automóvil y su entorno. ¿Cuáles son los desafíos a los que se enfrenta este sector al aprovechar sus datos y sacarles el máximo partido?

Los datos necesarios para impulsar el sector han sido tradicionalmente muy difíciles de conquistar por una serie de razones:  

• Datos en silos: los datos están aislados en los sistemas de diseño, producción y posventa del automóvil, por lo que es casi imposible analizarlos de principio a fin en todo el ciclo de vida del vehículo.

• Volumen de datos: la cantidad de datos ha aumentado drásticamente con el rápido aumento de los sensores en los procesos de fabricación y los vehículos conectados. Un solo coche, por ejemplo, puede generar más de 20 GB de datos por hora, y eso es un cálculo conservador. Con unos 100 millones de coches producidos al año en todo el mundo, esa cifra es muy alta.

• Infraestructura heredada: la infraestructura heredada tiene una escalabilidad limitada, necesaria para desarrollar soluciones de conducción autónoma o “gemelos digitales” utilizados en el diseño de automóviles.

• Difícil colaboración entre empresas: la cooperación productiva entre los fabricantes de equipos originales (original equipment manufacturer, OEM) de automóviles y sus miles de proveedores, partners y clientes es engorrosa y complicada.

En las últimas décadas, el sector del automóvil se ha centrado en gran medida en aumentar la eficiencia en un área concreta del proceso o en un sistema aislado, como la gestión del ciclo de vida del producto, la planificación de relaciones empresariales (enterprise relationship planning, ERP) y los sistemas de ejecución de fabricación. Sin embargo, ahora, con la capacidad de cómputo ilimitada disponible en la nube, junto con las herramientas de análisis de big data que maduran con la IA, las organizaciones pueden crear eficiencias que vayan mucho más allá de los silos de un departamento o sistema. 

Dicho esto, este proceso de migración a la nube presenta nuevos desafíos, dado el gran volumen y velocidad de los datos generados a partir de coches “conectados”. Es más, el miedo a depender de los proveedores ha empujado a muchas empresas del sector de la automoción a adoptar estrategias multinube, lo que, en última instancia, ha dado lugar a la persistencia de los silos de datos, que también han evolucionado más allá de los sistemas on-premise hacia una infraestructura de nube.

¿Qué capacidades clave ofrece Snowflake para hacer frente a estos desafíos?

Las soluciones automotrices de Snowflake incluyen nuestras potentes funciones de data sharing e IA, combinadas con soluciones de partners especializados, para que todo el ecosistema de proveedores de automóviles, fabricantes OEM, proveedores de distribución, ventas y servicios pueda colaborar sin problemas en el desarrollo de vehículos, optimizar los procesos de producción y aprovechar la información de datos en tiempo real de toda la cadena de valor del automóvil. Con Snowflake, el sector de la automoción puede esperar una transformación basada en datos:

• Sencilla: gracias a Snowflake, las empresas pueden unificar los datos empresariales, de plantas (TI/OT) y de vehículos —estructurados o no estructurados— en un solo lugar, y pueden aprovechar las capacidades analíticas de Snowflake para analizarlos todos sin mover los datos. 

• Conectada: Snowflake ofrece una visibilidad integral y fluida de toda la cadena de valor, desde la I+D hasta la posventa.

• Fiable: gracias a la arquitectura integrada de seguridad, gobernanza y alta disponibilidad, el servicio gestionado de Snowflake para workloads de IA y datos proporciona una base sólida para crear soluciones de automoción con confianza y rapidez.

Dada la naturaleza colaborativa del sector, ¿cómo pueden beneficiarse las empresas del sector de la automoción del sólido ecosistema de partners y proveedores de Snowflake?

El ecosistema de partners de Snowflake ha demostrado tener éxito a la hora de ofrecer soluciones para los casos de uso de automoción más complejos. Los partners integradores de sistemas de Snowflake, como Accenture, Deloitte y EY, ayudan a los fabricantes de automóviles a acelerar la transformación digital con Snowflake AI Data Cloud para fabricación. AWS y Snowflake permiten adoptar una estrategia unificada de datos e IA, lo que ayuda a estas organizaciones a ingerir, transformar y compartir datos a escala, y potencia el uso de workloads esenciales en analíticas, ingeniería de datos, IA y desarrollo de aplicaciones. Con una infraestructura totalmente gestionada, las empresas obtienen simplicidad, escalabilidad y gobernanza a la vez que aprovechan los servicios de IA integrados y las capacidades de colaboración en tiempo real. Las organizaciones consiguen mucho más con sus datos y obtienen información basada en IA más rápido con Snowflake y AWS.

Además, nos hemos asociado con empresas tecnológicas líderes para desarrollar soluciones para nuestros clientes conjuntos en tres casos de uso clave:

Desarrollo de productos: acelera el tiempo de comercialización y permite una innovación más inteligente en los vehículos.

• Concept Reply: aplica un enfoque estructurado para mejorar los procesos de fabricación combinando conectividad avanzada, información en tiempo real e IA generativa con su modelo de eficacia general de los equipos (Overall Equipment Effectiveness, OEE).

• Siemens Digital Industries Software: acelera la innovación en vehículos definidos por software (software-defined vehicle, SDV) al habilitar simulaciones gemelas digitales y la validación virtual basada en IA para mejorar el desarrollo de sistemas automotrices, incluido el desarrollo de sistemas avanzados de ayuda a la conducción (ADAS).

• Mendix: permite una integración más sencilla, automatización avanzada y una base más cohesiva para acelerar la transformación con aplicaciones basadas en IA en Snowflake.

• Vertex: accede a gemelos digitales 3D de gran fidelidad de productos y fábricas sin mover archivos ni depender de una plataforma de diseño asistido por ordenador (CAD) específica, lo que facilita la escalabilidad de las instrucciones de trabajo inmersivas, los diagnósticos de servicio y otros casos de uso críticos más allá de la ingeniería en Snowflake.

Cadena de suministro: mejora la resiliencia, la visibilidad en tiempo real y el control de costes en el abastecimiento y la logística.

• Blue Yonder: ofrece soluciones de torre de control de la cadena de suministro para supervisar las interrupciones y optimizar la logística en tiempo real en Snowflake.

• Tredence: aprovecha los modelos de IA y aprendizaje automático (machine learning, ML) y los aceleradores de soluciones de Snowflake para ofrecer un tiempo de valorización más corto para la cadena de suministro al permitir la detección de la demanda y la colaboración con los proveedores, optimizar los procesos de fabricación y mejorar la visibilidad para los clientes del sector de la automoción.

Producción: impulsa iniciativas de fábricas inteligentes, garantía de calidad y mantenimiento predictivo.

• DXC Technology: aprovecha las analíticas de movilidad conectadas para optimizar la calidad de los productos, como el análisis de causas raíz (root cause analysis, RCA) de códigos de errores DTC, el SDV, la planificación de piezas, las operaciones de servicio y garantía, y la monetización de datos para las empresas de automoción que usan Snowflake.

• evolv Consulting: mejora las operaciones automáticas en planta y automatiza los procesos.

• Cirrus Link, HighByte, HiveMQ y LTIMindtree: permiten la ingesta nativa de datos de las tecnologías de la información y las operaciones (TI/OT) en Snowflake con baja carga de red para impulsar la convergencia de TI/OT de los datos empresariales y de la zona de producción.

• Kipi.ai: Kalibrate, una Snowflake Native App, puede predecir cuándo es probable que un equipo o maquinaria falle, lo que permite a los fabricantes tomar medidas preventivas para reducir el tiempo de inactividad y los costes relacionados con los fallos. 

• LandingAI: LandingLens de LandingAI, una Snowflake Native App, ofrece IA visual para la fabricación de automóviles, lo que mejora la eficiencia del control de calidad. LandingAI también proporciona extracción de documentos por agentes y procesa con precisión documentos complejos, como diagramas de flujo de procesos e informes de inspección. Esto permite una toma de decisiones más rápida y basada en datos en los procesos de fabricación.

• Sigma: conoce las tendencias e incluso predice anomalías mediante el análisis de grandes volúmenes de datos de forma nativa en Snowflake, lo que permite casos de uso de fabricación y cadena de suministro, como la optimización energética, la información de fabricación y la automatización del control de calidad.

Servicio de ventas y posventa: mejora los ingresos, la experiencia del cliente y la monetización de datos para el conjunto de propietarios de vehículos.

• Snowflake Marketplace: ofrece acceso a productos de datos, como mapas de estaciones de carga de vehículos eléctricos, tendencias de comportamiento de movilidad y datos de inventario de vehículos para enriquecer el marketing, la atención al cliente y la planificación operativa.

De cara al futuro, ¿cuál es la próxima frontera del sector de la automoción? ¿Qué se va a necesitar para llegar allí?

Todas las empresas automovilísticas se están embarcando en una transformación digital basada en IA para aprovechar los datos generados en todo el proceso de desarrollo de vehículos. La clave para tener éxito en este proceso es contar con una estrategia de datos sólida y una plataforma de gestión de datos independiente de la infraestructura de nube subyacente. 

Snowflake puede ayudar a acelerar este proceso con nuestro AI Data Cloud y ofertas de soluciones predefinidas. Con una integración tan completa de todos los datos, el sector pronto podrá acelerar la entrega de gemelos digitales basados en IA, flotas totalmente autónomas y servicios de movilidad personalizados. 

Únete a Snowflake AI Data Cloud para fabricación para acceder a nuevas soluciones y alianzas de automoción hoy mismo. E inscríbete en nuestro webinar del 17 de junio, Accelerating Automotive Innovation: Drive the Future of Mobility with AI and Data, donde Long estará acompañado por Vishwa Ram, Vice President of Data Science and Analytics de Penske Logistics, para un debate en torno a los desafíos y oportunidades más acuciantes en materia de IA y datos en el sector del automóvil.