Jakarta — Produsen otomotif asal Jepang, Nissan Motor Co, mengakui bahwa mereka banyak mengambil pelajaran dari industri otomotif Tiongkok dalam mengembangkan kendaraan baru. Salah satu hasilnya adalah percepatan signifikan pada siklus pengembangan mobil yang kini hanya sekitar 26 bulan, dari sebelumnya 55 bulan.
Terinspirasi Model Pengembangan Cepat dari China
Mengacu pada laporan Car News China, perubahan strategi ini dilakukan untuk mempercepat inovasi dan adaptasi produk. Nissan disebut terinspirasi oleh pendekatan pengembangan cepat berbasis kecerdasan buatan (AI) yang banyak diterapkan oleh produsen mobil asal China.
Presiden Nissan, Ivan Espinosa, mengonfirmasi bahwa sistem pengembangan baru tersebut telah diuji pada model Skyline generasi terbaru yang direncanakan meluncur pada musim dingin 2026. Perusahaan juga menargetkan penerapan metode ini pada sekitar 90 persen proyek kendaraan mereka pada tahun fiskal 2026.
Adaptasi dari Operasi di Tiongkok
Perubahan besar ini berawal dari pengalaman Nissan di pasar China melalui kerja sama dengan Dongfeng Motor. Kolaborasi tersebut membantu perusahaan mengadopsi teknologi dan pendekatan lokal yang lebih efisien.
Salah satu contohnya adalah mobil listrik N7 yang dirilis pada April 2025, yang hanya membutuhkan waktu pengembangan sekitar dua tahun dan dianggap berhasil menjadi model uji penerapan strategi baru tersebut.
Pemanfaatan AI di Seluruh Proses Produksi
Untuk memangkas waktu pengembangan, Nissan kini memanfaatkan teknologi AI di hampir seluruh tahap pembuatan kendaraan.
Pada tahap desain, sistem berbasis AI digunakan untuk menghasilkan konsep secara otomatis, termasuk optimasi aerodinamika dan tampilan visual, sehingga mengurangi kebutuhan revisi manual.
Dalam proses pengujian, simulasi digital menggantikan lebih dari 60 persen uji coba fisik, sehingga mempercepat analisis ketahanan dan potensi kerusakan kendaraan.
Sementara itu, dalam pengambilan keputusan, analisis data berbasis AI membantu mempercepat respons terhadap tren pasar sekaligus menyederhanakan proses persetujuan internal perusahaan.
Di sisi rantai pasok, teknologi prediktif digunakan untuk memperkirakan kebutuhan komponen serta risiko distribusi, sehingga proses dari riset hingga produksi massal dapat berjalan lebih efisien dan terkoordinasi.(BY)
