Volkswagen和AWS最初是作為工業合作夥伴網路推出的，現已將DPP發展成為關鍵的數位連結，幫助連接訂單接收、物流和製造，幫助確保整個流程鏈的無縫資料流。這是廣泛應用人工智慧的基本前提，也是公司的核心策略目標。此外，DPP還有助於Volkswagen在其工廠中推出新的IT系統作為標準化解決方案。
在Volkswagen汽車集團中，歐洲、北美和南美的43個站點已經連接到DPP。Volkswagen汽車集團在全球總共經營著114個生產設施。
更有效率、更具成本效益
可在連接到DPP的所有工廠統一推出用於生產和物流的新關鍵IT系統。其中一個名為「引導式車輛完成」(Guided Vehicle Completion)的例子是一種數位解決方案，有助於優化車輛組裝中複雜流程的協調，並且已經在Volkswagen、Audi和Volkswagen商用車的13家工廠使用。
AWS的高可用性和可擴展性有助於使Volkswagen能夠在雲端託管這些生產關鍵系統，並有助於降低生產線停機的風險。由於跨站點的系統更加標準化，Volkswagen汽車集團已經實現了數千萬的中期節省。同時，這些中央標準有助於建立統一的跨職能資料基礎，從而更一致地使用人工智慧等技術。例如：透過「KI4UPS」，Volkswagen集團利用人工智慧協助裝配線團隊部署車輛軟體，更快速地找出潛在的電子問題。這有助於大幅減少手動工作量。
Volkswagen汽車集團現在使用超過1,200個人工智慧應用程序，遠遠超出了生產領域。透過Amazon SageMaker等創新的AWS服務，Volkswagen訓練AI模型並建置工業電腦視覺使用案例，以改善品質控制系統並節省成本。這些人工智慧應用包括永續發展工作，例如：在波蘭波茲南(Poznań)工廠，人工智慧被用來幫助優化電力消耗。因此，能源成本降低了12%，二氧化碳排放量也減少了。
更聰明
憑藉其DPP，Volkswagen集團為基於數據的製造效率改進奠定了基礎。例如：這包括對品質保證過程的預測性維護和遠程監控。在Volkswagen沃爾夫斯堡和Audi英戈爾施塔特等德國工廠，人工智慧系統在生產過程中執行即時影像分析，幫助確保每個組件都準確安裝以匹配每輛車的配置。這有助於更快地檢測和立即糾正潛在的生產錯誤。
更具彈性
由於整個製造過程中數據的持續可用性，可以更快地做出決策，從而更靈活地調整生產，特別是在應對供應鏈的短期中斷時。網路安全和系統的數位彈性也受益於DPP提供的集中標準和統一資料基礎。透過共享的、支持人工智能的數據結構更緊密地整合開發和製造，能更快地將車輛交付給客戶。
下一步：為軟體定義汽車
做準備隨著DPP的不斷發展，Volkswagen集團更加重視SDV軟體定義汽車(Software- defined vehicles），這是下一代車型，其中大多數功能都透過軟體進行管理和更新。DPP將在幫助在製造過程中直接實現軟體部署方面發揮關鍵作用。這種能力將由Volkswagen汽車集團與Rivian Automotive的合資企業塑造。
Rivian Automotive目前正在開發下一代電子架構和車輛軟體。KI4UPS等已經開發的AI解決方案及其數據模型可以靈活地適應未來的電子架構。這使得Volkswagen集團能夠利用合資企業的快速開發週期，即使在其生產環境中也是如此。
從中長期來看，DPP旨在代表Volkswagen集團汽車生產系統的很大一部分。同時，它是工業背景下前瞻性發展的基礎，並與Catena-X等全行業標準兼容。
