W nadchodzących latach firma Schaeffler planuje prace nad rozwiązaniami cyfrowymi dla mobilności jutra. W tym celu zamierza zatrudnić nawet 600 specjalistów z całego świata.

Planowane stanowiska stanowią część cyfrowego natarcia, które firma rozpoczęła w zeszłym roku. Cała strategia opiera się na rozwoju produktów inteligentnych. Na targach CES 2017 firma Schaeffler pokazała, w jaki sposób wizje zautomatyzowanego prowadzenia pojazdów, elektryfikacji i tworzenia sieci mogą być przekształcone w rzeczywistość.
Samochody osobowe stanowią część internetu rzeczy (IoT), w którym urządzenia wymieniają się ze sobą danymi w celu dostarczenia ludziom lepszych rozwiązań.
– Taki rozwój stanowi ogromną szansę dla firmy Schaeffler – tłumaczy Gerhard Baum, dyrektor ds. cyfryzacji. – Nasze komponenty i systemy niezbędne są dokładnie tam, gdzie występuje działanie naprężeń, sił i momentów: w układzie napędowym i podwoziu.
Jeśli te komponenty (na przykład łożyska wykorzystywane do budowy podwozia) wyposażymy w czujniki mierzące momenty, siły, wibracje i temperaturę, możliwe stanie się uzyskanie kluczowych informacji o stanie i wykorzystaniu zarówno modułu, jak i całego systemu.
Firma stworzyła już podstawy techniczne, niezbędne dla integracji czujników i elementów wykonawczych z komponentami pojazdów, opracowując łożysko Sensotect, które pobiera dane pomiarowe za pomocą powłok nanostrukturalnych.
– Ważne jest to, byśmy nie tylko zbierali dane, ale również mogli je właściwie zinterpretować i przekuć w działania – dodaje Gerhard Baum.
Stosowanie czujników w skomplikowanych urządzeniach oraz samochodach generuje potężne ilości danych, które należy zinterpretować i zamienić w wartość dodaną. Jak informuje dyrektor Baum, obecnie firma tworzy warunki niezbędne do tego procesu. Zawarcie partnerstwa strategicznego z firmą IBM w październiku 2016 roku było jednym z kamieni milowych tego przedsięwzięcia. Firma Schaeffler dysponuje już nie tylko chmurą obliczeniową lub technologią Watson, ale posiada też partnera z sektora IT, z którym może wdrożyć zarówno nowe, jak i sprawdzone metodologie.
– Obecnie czynimy ogromne postępy w zakresie rozwoju uczenia się maszyn oraz sztucznej inteligencji – wyjaśnia Gerhard Baum.