![]() |
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 |
||||||
|
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 |
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
|
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。
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.