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市場調査レポート
商品コード
1368215
自動車産業における量子コンピューティング用途の戦略的概要Strategic Overview of Quantum Computing Applications in the Automotive Industry |
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| 自動車産業における量子コンピューティング用途の戦略的概要 |
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出版日: 2023年09月29日
発行: Frost & Sullivan
ページ情報: 英文 75 Pages
納期: 即日から翌営業日
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- 概要
- 目次
プロセスの最適化と先端材料研究に注力する新製品開発イニシアティブ
このアナリティクスは、自動車産業における量子コンピューティングの革新と、サプライチェーン、材料研究、車両設計、車両試験、組立、製造、小売、アフターセールス、ビークルインモーションにこの技術を統合することの重要性に焦点を当てています。量子コンピューティングプロセッサーと統合されたシミュレーションは、複数の生産前シナリオを大幅に高速に解析し、より正確で納期が短いため、自動車メーカーが競争で優位に立つのに役立ちます。量子コンピューティングはまた、複雑な分子特性やバッテリー材料の反応・挙動を量子レベルでシミュレートするのに役立ち、OEMメーカーが持続可能な新材料を使用した低コストバッテリーを設計することを可能にします。
この技術は、交通管理や車両ルーティングの最適化にも役立ちます。BMW、VW、TOYOTA 、Hyundai、Daimler、Fordは、一部の使用事例について量子コンピューティングを試験的に導入しています。より小さな変数セットでの概念実証（Poc）は有望に見えたが、今後の計画では、インフラ、量子ビットの品質、複雑なパラメータセットの使用を拡大する必要があります。量子調査に投資する前に、適切な使用事例を特定することが重要です。OEMは、問題の特定から概念実証の開発、そして最終的には日々の生産プロセスへの統合までを支援できるプロフェッショナル・サービスの専門家と提携すべきです。しかし、莫大な投資コストと（自動車のバリューチェーンをデジタル化するための）既存の適切な技術が、現在OEMの量子力学導入を妨げています。適切なユースケースを特定し、量子コンピューティングとクラシカル・コンピューティングのハイブリッド・モデルを採用することで、OEMは両方の長所を生かすことができます。本分析では、量子コンピューティングの全体像と、自動車産業における量子の勢いを妨げている現在の課題を提示します。OEMのパートナーシップと主な使用事例を分析しています。
目次
戦略的インペラティブ
- 成長が困難な理由
- The Strategic Imperative 8（TM）
- 自動車向け量子コンピューティング業界における戦略的インペラティブの影響
- Growth Pipeline Engine（TM）を後押しする成長機会
成長機会分析
- 分析範囲
- 成長促進要因
- 成長抑制要因
- 主な調査結果
自動車産業における量子コンピューティング
- 古典ビットと量子ビット
- 古典コンピューターと量子コンピューター
- 量子コンピューティングの手法
- 量子コンピューティングは業界をどう変えるか？
- 量子コンピューティングの領域
- 自動車のバリューチェーンにおける量子コンピューティング
- 利害関係者の概要
- 量子コンピューティングにおける自動車業界のパートナーシップ
- 自動車産業における量子コンピューティング活用の現在の課題
- 将来のハイブリッド運用モデル
製品設計における量子コンピューティング
- 使用事例のセグメンテーション
- 自動車製品設計のための量子シミュレーション
- 製品設計における量子シミュレーションと自動車のパートナーシップ
- F1レースに革命をもたらす量子シミュレーション
- EVバッテリー設計のための量子化学
- ケーススタディ - 量子シミュレーションを用いたFordのEVバッテリー材料の探求
- その他のOEMの取り組み - EVバッテリーと燃料電池の設計
- 製品設計段階で量子シミュレーションを活用する自動車メーカー
- 製品設計における量子コンピューティング - 要点
製造における量子コンピューティング
- 使用事例のセグメンテーション
- 製造における量子コンピューティング
- プロセス最適化における量子コンピューティング
- ケーススタディ：BMWのロボット経路最適化のための量子コンピューティングの使用
- 量子ベースの機械学習によるシステムメンテナンスの予測
- 量子デジタルツイン
- 自動車製造における量子コンピューティングのパートナーシップ
- 製造業における量子コンピューティングを模索する自動車OEMとティア1サプライヤー
- 製造業における量子コンピューティング
小売，アフターセールス，走行車両の量子コンピューティング
- 使用事例のセグメンテーション
- 小売・アフターセールスにおける量子コンピューティングの使用事例分析
- 走行車両における量子コンピューティングの使用事例
- ケーススタディ - 交通およびルート最適化のための量子コンピューティング
- 将来の自動車セキュリティのための量子暗号技術
- 小売、アフターセールス、車両走行中の量子コンピューティングを探求する自動車メーカー
- 小売、アフターセールス、車両走行中の量子コンピューティング - 要点
サプライチェーンにおける量子コンピューティング
- 使用事例のセグメンテーション
- 量子コンピューティングはサプライチェーンにどのような革命をもたらすのか？
- ケーススタディ：FujitsuとToyotaがサプライチェーン・ロジスティクスを最適化
- ケーススタディ：BMWとHoneywellがサプライヤー管理を最適化
- サプライチェーン使用事例における量子コンピューティングの影響分析
成長機会ユニバース
- 成長機会1 - 先進材料調査
- 成長機会2 - 車両設計シミュレーション
- 成長機会3 - 量子コンピューティングによるリアルタイムの交通ルートと車両の最適化
- 図表一覧
- 免責事項
New Product Development Initiatives to Focus on Process Optimization and Advanced Materials Research
This analytics highlights quantum computing innovation in the automotive industry and the significance of integrating this technology in supply chain, materials research, vehicle design, vehicle testing, assembly, manufacturing, retail, after-sales, and vehicle-in-motion. Simulations integrated with quantum computing processors analyze multiple pre-production scenarios substantially faster; they are more accurate and have a shorter turnaround time, helping automakers stay ahead of the competition. Quantum computing also helps simulate complex molecular properties and battery material reactions and behaviors at the quantum level and can enable OEMs to design low-cost batteries with new, sustainable materials.
The technology can help optimize traffic management and vehicle routing. BMW, VW, Toyota, Hyundai, Daimler, and Ford are piloting (in partnership) quantum computing for select use cases. Though the proof-of-concept (Poc) for a smaller set of variables looked promising, the future plan will involve scaling up the infrastructure, qubits quality, and using complex sets of parameters. Identifying the right use case is critical before investing in quantum research. OEMs should partner with professional services experts that can help with problem identification through proof-of-concept development and eventually integration into day-to-day production processes. However, huge investment costs and existing pertinent technologies (to digitize the automotive value chain) are currently hindering quantum adoption among OEMs. Right use case identification, coupled with a hybrid quantum-classical computing model, will enable OEMs to achieve the best of both worlds. This analytics presents the overall scope of quantum computing and the current challenges hindering quantum momentum in the automotive industry. It analyzes OEM partnerships and key use cases.
Table of Contents
Strategic Imperatives
- Why is it Increasingly Difficult to Grow?
- The Strategic Imperative 8™
- The Impact of the Top 3 Strategic Imperatives on the Automotive Quantum Computing Industry
- Growth Opportunities Fuel the Growth Pipeline Engine™
Growth Opportunity Analysis
- Scope of Analysis
- Growth Drivers
- Growth Restraints
- Key Findings
Quantum Computing in the Automotive Industry
- Classical Bits vs. Qubits
- Classical vs. Quantum Computers
- Quantum Computing Methods
- How can Quantum Computing Transform Industry Verticals?
- Quantum Computing Domains
- Quantum Computing Across the Automotive Value Chain
- Stakeholder Overview
- Automotive Partnerships in Quantum Computing
- Current Challenges to Using Quantum Computing in the Automotive Industry
- Hybrid Operating Model of the Future
Quantum Computing in Product Design
- Use Case Segmentation
- Quantum Simulations for Automotive Product Design
- Quantum Simulation in Product Design-Automotive Partnerships
- Quantum Simulation to Revolutionize F1 Racing
- Quantum Chemistry for EV Battery Design
- Case Study-Ford's Exploration of EV Battery Materials Using Quantum Simulations
- Other OEM Initiatives-EV Battery & Fuel Cell Design
- Automotive OEMs Exploring Quantum in Product Design Phase
- Quantum Computing in Product Design-Key Takeaways
Quantum Computing in Manufacturing
- Use Case Segmentation
- Quantum Computing in Manufacturing
- Quantum Computing in Process Optimization
- Case Study-BMW's Use of Quantum Computing for Robot Path Optimization
- Quantum-based Machine Learning for Predictive System Maintenance
- Quantum Digital Twins
- Partnerships for Quantum Computing in Automotive Manufacturing
- Automotive OEMs & Tier I Suppliers exploring Quantum Computing in Manufacturing
- Quantum in Manufacturing-Key Takeaways
Quantum Computing in Retail, Aftersales and Vehicle In-Motion
- Use Case Segmentation
- Quantum Computing Use Case Analysis in Retail & Aftersales
- Quantum Computing for Vehicle In-Motion Use Cases
- Case Study-Quantum Computing for Traffic and Route Optimization
- Quantum Cryptography for Future Vehicle Security
- Automotive OEMs Exploring Quantum Computing in Retail, Aftersales, & Vehicle In-Motion
- Quantum in Retail, Aftersales and Vehicle In-Motion-Key Takeaways
Quantum Computing in Supply Chain
- Use Case Segmentation
- How can Quantum Computing Revolutionize the Supply Chain?
- Case Study-Fujitsu and Toyota Optimize Supply Chain Logistics
- Case Study-BMW and Honeywell Optimize Supplier Management
- Impact Analysis of Quantum Computing in Supply Chain Use Cases
Growth Opportunity Universe
- Growth Opportunity 1-Advanced Materials Research
- Growth Opportunity 2-Vehicle Design Simulations
- Growth Opportunity 3-Real Time Traffic Route and Fleet Optimization through Quantum Computing
- List of Exhibits
- Legal Disclaimer
