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一股新的驱动力:汽车“电动梦”

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一股新的驱动力:汽车“电动梦”

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您还记得 Together in Electric Dreams 这首歌吗?

它是 1984 年的国际金曲 – 由我的意大利同事 Giorgio Moroder 在英国作曲家 Philip Oakey 帮助下编曲。它堪称经典之作。其谈到了站在计算机时代顶端的一代人,探究了“将一切电动化”的可能性。

通过与罗克韦尔自动化的合作,我很荣幸能帮助诸多领先汽车制造商和一些新的“初创”革新者 – 让他们的电动梦成为现实。

如今,在三大驱动因素的影响下,电动汽车的前景特别光明:

  1. 技术成熟。电动汽车 (包括混合动力汽车) 已推出一段时间,如今已获得主流消费群体的广泛好评。市场新宠 Fisker 和 Tesla 打破界限,将产品线从原有的“城市观光车”延伸至高性能奢华汽车。
  2. 环保义务。电动汽车对于践行减排这一重要和宏伟的全球性承诺至关重要。
  3. “优步效应。”合乘服务正在改变汽车的所有权模式。实际上,汽车所有权的概念很可能成为历史,仅限于一代古典汽车爱好者。电动无人驾驶汽车势必会提供更安全、更高效的选择 - 消费者只需按时间或里程付费就能使用它们。

汽车制造商乃至 Google 和 Apple 这类企业都深知这些驱动因素,并大力投资于电动化战略。主流汽车制造商正在设立雄心勃勃的目标。例如,Volvo 公开表示计划于 2019 年 - 即明年推出纯电动或混合动力车型!

这些及其它发展计划会使电动汽车的数量在 10 到 15 年间从远远不到 1% 增加到 50% 以上。

 

数据密集型制造的作用

为把握新兴电动汽车市场的商机,汽车制造商必须克服重重障碍 - 包括古怪有趣的联盟。也许最重要的是,制造商必须采用一种连接更紧密的数据密集型制造策略,以优化电动汽车的生产并满足需求。

初创电动汽车制造商可从传统汽车制造商那里学到很多东西。例如,了解互联企业策略如何帮助起亚将安全停机时间缩短 70%,并促使捷豹路虎提高经营绩效。

与此同时,传统汽车制造商开始效仿初创企业普遍采用的新商业模式和 ad hoc 技术开发。更出色的数据集成 – 加上更易于访问和可操作的数据 – 也是这些策略取得成功的关键。

克服基础设施障碍

电动汽车市场面临的其它障碍有哪些 - 电池和充电基础设施?当然,克服这些障碍符合大家的利益,而且已经取得振奋人心的进展。

例如,Fisker 在 2017 年申请多项专利用于柔性固态电池技术,其成本仅为现有电池的三分之一,而且重量更轻,充电约 1 分钟便可行驶 500 英里。Fisker 预计该项技术将在 4 - 5 年内在汽车中应用。与此同时,基础设施方面也取得了巨大进步 – 欧洲在超快速充电站方面处于领先地位。

 

潜力有多大?

这些最新发展成果预示着自人类淘汰马匹并坐进汽车以来,交通领域发生了前所未有的剧变。

在罗克韦尔自动化,我们的历史可追溯到 1903 年,正是这一年 Henry Ford 创建了福特汽车公司。从那时起,我们一直致力于推动汽车业的发展。如今,一个新的时代正在成形 – 我们致力于帮助汽车行业“携手实现电动梦想”。

了解更多关于汽车行业的创新解决方案。

发布时间 2018年4月16日

标记: Automotive & Tire

Paolo Butti
Paolo Butti
Director Industry and OEM - EMEA, Rockwell Automation
Paolo leads a team of highly experienced Industry Managers and OEM Segment Leaders, as well Strategic Account Managers. He coordinates our strategy and execution plan, driving key plays, selecting key focused accounts and balancing short term goals with mid-long term achievements within core industries and segments. Paolo has a discrete manufacturing background across a wide range of industries and functions. He joined Rockwell Automation in 2012, after 5 years in Comau (part of Fiat Chrysler Group), working as an automation domain expert on vehicle production systems and robotics. He received his PH.D in Electronics Engineering from the Politecnico di Milano in 1997.
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