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Enregistrement W7131085658 · doi:10.1115/imece2025-164877

Enhancing Competitiveness in North American Automotive Industry: Cost and Time Reduction in Infotainment Cockpit Electronics Through Simplified Architectures and High-Performance Materials

2025· article· W7131085658 sur OpenAlexaboutno aff
Miguel Ángel Temoltzi-Guzman, Marcelo Fernando López-Parra

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueManufacturing Process and Optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryModular designCockpitOriginal equipment manufacturerPaceScalabilityProduction (economics)Supply chainElectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The reduction of costs and development time in automotive industry, particularly in infotainment cockpit electronics, is crucial for maintaining North America automotive industry competitiveness. Today the region faces increasing competition from the Asia Pacific countries, particularly China which benefits from large scale production facilities, cheaper raw material suppliers and advanced manufacturing technologies, these factors enable better costs and shorter development cycles. Given this rapid pace in the globalized world, the North American industry must explore alternatives focused on efficiency to keep as reference in the automotive industry. The authors believe that one strategy to consider involves the design of new and simpler architectures, aided by performance materials. Currently, cockpit electronics rely on complex architectures, multiple control units, and mechanical fixings, which increase both assembly time and material costs. By shifting toward modular designs, manufacturers can reduce system complexity, which facilitates faster integration and easier scalability but also development time. One interesting idea is replacing mechanical joints with adhesives; these changes could offer several advantages, such as increased durability, better impact resistance and improved thermal management. Also, the above changes can potentially increase overall system reliability, which is essential for modern automotive applications. Over the last decade trade tensions between the United States and China have made the material supply chain highly strategic. The world dependence on Asian supply has led different regions to seek greater regional integration in the production of automotive components. One region that has been remarkably successful is our region, with The North American Free Trade Agreement (NAFTA), now the United States-Mexico-Canada Agreement (USMCA), which has played a crucial role in reducing tariffs and facilitating the movement of automotive parts across borders. However, political instability could disrupt these trade agreements, potentially affecting the already fragile competitiveness of the North American automotive industry. To maintain a strong position in the global market the industry must transition from a reliance on trade protections toward a more self-sufficient and efficient production process. One key approach is using locally sourced materials, which not only reduces logistical costs and delivery times but also mitigates risks associated with global supply chain disruptions. This paper presents a comprehensive review on emerging technologies about automotive electronics, analyzing their potential to reduce development costs and time while keeping all essential requirements for modern automotive industry. The findings provide insights into how strategic design and material innovations can strengthen the region in the face of increasing global competition.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,881
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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