Ignorarea AI-ului în industria auto românească nu e doar un risc, ci un potențial „dezastru”. Vezi cum poți începe pragmatic cu producție inteligentă în 2025.
Most companiile auto din Europa se mișcă mai lent decât tehnologia. Între timp, lideri ca Markus Villig, fondatorul Bolt, trag semnale de alarmă: „Dacă pierdem valul de mașini autonome, o să fie un dezastru”. Nu doar pentru industria auto, ci pentru economie în ansamblu.
Pentru industria auto din România, discuția despre mașini autonome nu e science fiction, ci o oglindă: așa arată următorul val tehnologic. Cine se mișcă acum la AI – în producție, în logistică, în produse – prinde valul. Cine amână, repetă scenariul bateriilor și mașinilor electrice, unde Europa aleargă din urmă.
În articolul ăsta pornim de la mesajul lui Markus Villig și îl traducem în limbaj de business pentru România: ce înseamnă „dezastrul” dacă ignori AI-ul, ce pot face concret companiile auto românești în 2025 și cum arată un plan realist de implementare AI în fabrică, în lanțul de aprovizionare și în produs.
1. Ce spune, de fapt, Markus Villig: de ce „dezastru”?
Mesajul lui Markus Villig nu e doar despre Bolt sau mașini autonome. E despre cum pierde Europa val după val de tehnologie:
„Industria europeană de producție de mașini este de mii de miliarde și, în acest context, ar trebui investite miliarde în industria de mașini autonome pentru a ne asigura că nu pierdem valul.”
Tradus în termeni de business:
- piața auto e uriașă (mii de miliarde EUR)
- următorul nivel de valoare vine din self-driving și AI fizic (robotică, automatizare avansată)
- dacă Europa nu investește acum, valoarea se mută în SUA și Asia
A mai spus ceva important: nu contează de unde vine tehnologia, important e să o ai în platforma ta. Ca european, ar vrea să fie din Europa, dar ca antreprenor vrea cel mai bun furnizor, punct.
Aici e lecția pentru companiile românești:
- nu trebuie să dezvolți tu tehnologia AI de la zero
- trebuie să știi să o alegi, să o integrezi și să o scalezi în operațiunile tale
- cine așteaptă „regulile perfecte” sau „proiectul perfect” riscă să iasă din piață înainte să apară claritatea totală
2. Mașini autonome și AI fizic: ce relevanță au pentru România?
Mașinile autonome sunt cel mai vizibil exemplu de AI pentru industria auto, dar nu sunt singurul. Din perspectiva unei companii românești, există trei niveluri de impact:
-
AI în producție (producție inteligentă)
– roboți industriali cu viziune computerizată
– control calitate automatizat
– întreținere predictivă a utilajelor -
AI în lanțul de aprovizionare și logistică
– prognoză a cererii pe modele de mașini/componente
– optimizarea stocurilor
– rutare inteligentă pentru transportul de piese și vehicule -
AI în produs (mașina ca platformă software)
– sisteme de asistență la condus (ADAS)
– senzori și telematică pentru flote
– servicii digitale bazate pe date (abonamente, mentenanță, actualizări OTA)
Ce leagă mașinile autonome de AI în business-ul tău?
– aceeași familie de tehnologii: viziune computerizată, modele predictive, planificare, optimizare
– aceeași logică: investești azi în capabilități pe care le vei folosi pe tot lanțul valoric
Dacă ești producător de componente, furnizor Tier 1/Tier 2, service sau logistică auto, nu trebuie să sari direct la self-driving. Poți să începi cu AI în producție și în lanțul de aprovizionare – și tot beneficiezi de același val tehnologic.
3. Ce înseamnă „să pierzi valul” pentru o firmă auto românească
Pentru o țară, „a pierde valul” înseamnă pierdere de competitivitate. Pentru o firmă concretă, lucrurile arată mult mai dur:
3.1. Marje care se subțiază an de an
Companiile care nu folosesc AI în fabrică rămân cu:
- timpi morți mai mari în producție
- rebuturi mai multe în controlul calității
- consum mai mare de energie și materiale
Concurenții care folosesc producție inteligentă își reduc costurile cu 10–30%. Asta le permite:
- să intre mai agresiv în licitații
- să negocieze altfel cu OEM-urile
- să reziste când piața scade
Dacă tu rămâi cu costurile de ieri, marja ta dispare. Nu dintr-o dată, ci în 3–5 ani, până când nu mai are sens economic să produci în forma actuală.
3.2. Contracte pierdute din cauza cerințelor noi
OEM-urile mari încep să pună în caietul de sarcini cerințe precum:
- trasabilitate completă a componentelor
- timp de răspuns redus la fluctuații de cerere
- indicatori de calitate în timp real
Toate acestea cer date, integrare și AI. Dacă nu le poți furniza, ești scos din shortlist. Nu pentru că ești „mai puțin bun”, ci pentru că nu ești integrabil în lanțul lor digital.
3.3. Brand de angajator depășit
Industria auto românească concurează pentru talent cu IT, fintech, AI. Un tânăr inginer bun nu vrea doar o hală curată și un salariu ok. Vrea să lucreze cu roboți, modele de AI, proiecte cu impact.
Dacă fabrica ta pare „blocată în 2010”, vei atrage greu oamenii de care ai nevoie ca să faci pasul următor.
4. Ghid practic: cum începi implementarea AI în 2025
Realitatea e mai simplă decât pare: nu ai nevoie de un „proiect AI” gigantic, ci de un portofoliu de inițiative mici, bine alese. Un cadru simplu pentru o companie auto din România:
4.1. Pasul 1 – Decide unde vrei avantajul competitiv
În industria auto, AI poate aduce avantaj în trei zone:
- Cost (eficiență operațională)
- Viteză (timp de livrare, flexibilitate)
- Calitate / siguranță (defecte mai puține, trasabilitate)
Alege 1–2 priorități pentru următorii 2–3 ani. De exemplu:
- „Reducem costurile de producție cu 15% prin AI și automatizare inteligentă”
- „Scădem timpul de livrare mediu cu 20% prin optimizarea lanțului de aprovizionare cu AI”
Fără o alegere clară, vei împrăștia bugetul pe proiecte „cool”, dar greu de măsurat.
4.2. Pasul 2 – Identifică 3–5 scenarii de utilizare concrete
Câteva exemple care funcționează în practica fabricilor auto:
-
Control calitate cu viziune computerizată
Camere + AI care detectează defecte pe linia de producție (zgârieturi, variații de dimensiune, defecte de montaj).
Beneficiu: mai puține retururi, mai puține verificări manuale, date clare pe cauze de defect. -
Întreținere predictivă pentru utilaje
Senzori pe mașini, modele AI care prezic când urmează să apară o defecțiune.
Beneficiu: mai puține opriri neplanificate, consum optim de piese de schimb. -
Optimizarea stocurilor cu modele predictive
AI care corelează istoricul de comenzi, sezonalitatea, trendurile OEM-urilor.
Beneficiu: capital blocat mai puțin în stoc, dar și mai puține rupturi de stoc. -
Planificarea producției cu AI
Algoritmi care generează programul optim pentru linii, schimburi, loturi.
Beneficiu: utilizare mai bună a capacității, mai puține ore suplimentare, livrări mai precise.
Alege scenariile nu după cât sună de spectaculos, ci după două criterii:
- impact potențial (bani, timp, risc redus)
- complexitate de implementare (date disponibile, integrare necesară)
4.3. Pasul 3 – Construiește „echipa AI” minimă
Nu ai nevoie de un departament de zeci de oameni. Pentru început, ajunge o echipă mixtă:
- 1 persoană de business / operațiuni, responsabilă de obiective și ROI
- 1–2 oameni tehnici interni (IT / automatizări) care înțeleg sistemele existente
- 1 partener extern cu experiență pe AI industrial
Rolul companiei nu e să scrie modele de machine learning de la zero, ci să:
- definească problemele corect
- asigure datele și accesul pe fluxuri reale
- testeze, măsoare și scaleze proiectele care funcționează
4.4. Pasul 4 – Pilot, măsurare, scalare
Fiecare proiect AI în fabrică ar trebui să aibă:
- un pilot de 3–6 luni, pe un flux limitat (de ex. o singură linie de producție)
- indicatori clari (defecte / oră, timp de oprire, stoc mediu, etc.)
- un prag de succes („dacă atingem X, scalăm în toată fabrica / toate depozitele”)
Abia după ce ai 1–2 proiecte pilot care au dovedit impact, mergi mai departe cu:
- extindere pe alte linii / fabrici
- integrare cu ERP, MES, WMS
- instruire mai amplă a oamenilor din producție și mentenanță
Asta e „producție inteligentă” în practică: pași mici, dar constanți.
5. Cum gestionezi birocrația, reglementările și frica de AI
Markus Villig critică direct birocrația și regulamentele greoaie din UE. România simte acest lucru dublu: și regulile europene, și procedurile locale care întârzie proiectele tehnologice.
Există însă o abordare sănătoasă pentru companii:
5.1. Separă clar ce e deja reglementat de ce nu e
- Mașinile autonome pe drumurile publice – domeniu foarte puternic reglementat, cu multe zone gri.
- AI în fabrică, depozit, planificare internă – mult mai multă libertate, mai ales dacă:
- nu iei decizii automatizate despre oameni (HR, evaluări) fără control uman
- respecți regulile de protecție a datelor și securitate cibernetică
Multe companii blochează proiecte perfect legale și utile doar pentru că pun „AI” și „GDPR” în aceeași propoziție și se opresc. Trebuie o analiză reală, nu reflex de frică.
5.2. Construiește „garduri de protecție” simple
Pentru AI industrial ai nevoie de câteva reguli clare, nu de un roman:
- cine are voie să modifice modelele sau parametrii de lucru
- ce date se colectează, pentru cât timp, în ce scop
- cum se face auditul deciziilor automate (loguri, versiuni de model)
Asta te ajută să fii și eficient, și pregătit pentru discuții cu auditorii, clienții sau autoritățile.
5.3. Lucrează cu sindicatele și oamenii din teren, nu împotriva lor
AI-ul în fabrică sperie uneori oamenii: „vin roboții, plecăm noi”. Experiența pe proiecte reale arată altceva:
- scad sarcinile repetitive, grele și periculoase
- cresc posturile care cer calificare mai mare (operator de celulă robotizată, analist date de producție)
Dacă explici clar:
- ce sarcini se schimbă
- ce formare oferi
- ce rol au oamenii în „fabrica viitorului”
…rezistența scade masiv. AI-ul devine un instrument, nu o amenințare.
6. De la mașini autonome la AI în toată organizația
Mașinile autonome sunt vârful icebergului. Sub apă stă tot ce poate face AI pentru o companie auto românească:
- în producție: linii flexibile, mai puține rebuturi, mentenanță inteligentă
- în supply chain: stocuri optimizate, rute mai scurte, costuri de transport reduse
- în comercial: prognoză de vânzări, prețuri dinamice, configuratoare inteligente
- în produs: sisteme avansate de asistență la condus, monitorizare flote, servicii post-vânzare bazate pe date
Mesajul lui Markus Villig este, de fapt, un avertisment pentru toți:
„Dacă pierdem valul de mașini autonome, o să fie un dezastru.”
Pentru România, „valul” înseamnă mai mult decât self-driving:
- e trecerea la producție inteligentă
- e transformarea mașinii într-un produs software + hardware
- e integrarea fabricilor românești în lanțuri globale de aprovizionare bazate pe date și AI
Dacă ești în industria auto – producător, furnizor, logistică sau chiar operator de flote – întrebarea nu mai este „folosim AI sau nu?”, ci unde începem în 2025 și cu ce prioritate.
Dacă vrei să eviți „dezastrul” despre care vorbește fondatorul Bolt, primul pas e să pui pe hârtie:
- 1–2 obiective clare de business unde AI te poate ajuta
- 3–5 scenarii concrete de utilizare în producție și lanțul de aprovizionare
- o echipă mică, dar serioasă, care să ducă proiectele de la idee la rezultate măsurabile
Valul nu vine o singură dată, dar fiecare întârziere te pune mai jos pe surf. 2025 e un an bun să urci pe placă.