Korzyści z uczenia maszynowego w branży motoryzacyjnej (05.18.24)

Uczenie maszynowe nie jest już modnym hasłem; jest to rzeczywistość, która kształtuje naszą przyszłość. Wyeliminował potrzebę wykonywania przez ludzi zbędnych i powtarzalnych czynności. Uczenie maszynowe jest teraz w stanie prowadzić samochody i podejmować właściwe decyzje na drodze. Jej obecność w branży motoryzacyjnej przyniosła rewolucję, która w niedalekiej przyszłości zwiększy możliwości sektora motoryzacyjnego. W tym artykule znajdziesz korzyści płynące z automatycznego uczenia maszynowego w branży motoryzacyjnej.

Lepsze projekty

Od myśli matematyków myślących jak ludzie, aż do dzisiejszego wieku, sztuczna inteligencja przeszła długą drogę. Producenci samochodów udostępnili samochody każdemu, kto jeździ bez kierowcy, samodzielnie parkuje na parkingach i robi różne rzeczy, które dekadę temu uważano za futurystyczne. Aby jeszcze bardziej poprawić wrażenia kierowców, Machine Learning pomaga producentom wybrać odpowiednie części do ich nadchodzących modeli.

Może zasugerować, jak poprawić osiągi samochodu, zbierając dane z pojazdów na drodze. Co więcej, po zebraniu danych z tysięcy pojazdów, Machine Learning może dostarczyć unikalnych pomysłów na dobór nowych części. Ta odważna nowa technologia pracuje teraz nad generatywnymi zasadami projektowania, aby dać nowe spojrzenie na projekty samochodów, które nigdy wcześniej nie były brane pod uwagę.

Większa jakość

Jakość jest najważniejszym czynnikiem, którego klienci wymagają od swoich samochodów, i właśnie dlatego ludzie co roku kupują nowe modele samochodów. Ci, których stać na wydawanie pieniędzy, są świadomi znaczenia jakości pojazdu. Uczenie maszynowe odgrywa teraz kluczową rolę w poprawie jakości samochodów. Obecność zaawansowanych czujników w samochodach może śledzić działanie każdej części i przechowywać te fakty w czytelnej kolejności.

Uczenie maszynowe następnie pobiera informacje zebrane z czujników i zapewnia automatyczne podsumowania tego, co działa, a co nie działa w pełni. Może również sugerować, jakie zmiany należy wprowadzić w pojeździe, aby zwiększyć jego osiągi. Uczenie maszynowe może gromadzić dane od pojedynczego zarysowania samochodu do awarii dowolnej części i niezwłocznie informować producenta.

Ulepszona konserwacja

W branży motoryzacyjnej tworzenie najlepszych części nie jest jedynym sposobem na zapewnienie, że samochód przekroczy oczekiwane osiągi na drodze. Nawet najbardziej wytrzymałe części są podatne na zużycie, gdy samochód wjeżdża na drogę. Dlatego producenci muszą dbać o to, aby wszystkie ich samochody były regularnie poddawane właściwej konserwacji. Wcześniej nie można było przewidzieć kontroli konserwacji, ale teraz uczenie maszynowe umożliwiło lepsze możliwości konserwacji. Mechanizm przewidywania uczenia maszynowego sprawia, że ​​jest to najlepszy kandydat do zapewnienia płynnej konserwacji, zdalnej diagnostyki i konserwacji doraźnej. . Uczenie maszynowe może również pomóc producentom w tworzeniu samonaprawiających się samochodów, jeśli technologia będzie się rozwijać w przyspieszonym tempie.

Najlepsza analityka

Analiza osiągów samochodu dostarcza doskonałych informacji na temat ulepszania branży motoryzacyjnej. Wcześniej producenci musieli przeprowadzać ankiety itp. w celu oszacowania zadowolenia klientów ze swoich pojazdów. Teraz uczenie maszynowe ułatwia zbieranie statystyk wydajności samochodu i analizowanie ich szybciej niż kiedykolwiek. Wszystko to staje się możliwe dzięki ciągłemu strumieniowi danych z pojazdów wchodzących do modeli komputerowych. Modele te mogą sortować dane, określać przydatne fakty, odtwarzać rzeczywiste okoliczności i pokazywać inżynierom, jak mogą ulepszyć przyszłe modele. Zdolność uczenia maszynowego do analizowania ogromnych zbiorów danych sprawia, że ​​jest to niezbędne do przyspieszonego rozwoju w branży motoryzacyjnej.

Rozwiązania w zakresie łańcucha dostaw

Zarządzanie łańcuchem dostaw to jedno z najtrudniejszych zadań dla firmy motoryzacyjnej. Jednak dzięki uczeniu maszynowemu radzenie sobie z fluktuacjami w łańcuchu dostaw nie stanowi żadnego problemu. Uczenie maszynowe może zbierać dane z obecnego stanu branży, zagłębiać się w statystyki z przeszłości i koncentrować się na bieżących wskaźnikach w celu lepszego oszacowania. W ten sposób uczenie maszynowe może przewidywać dostawy surowców, ceny różnych materiałów w różnych krajach i lepszą analizę kosztów. Co więcej, uczenie maszynowe może również zbierać dane o oczekiwaniach klientów i dać idealną wycenę. Wszystko to może usprawnić zarządzanie łańcuchem dostaw w sektorze motoryzacyjnym.

Wideo YouTube.: Korzyści z uczenia maszynowego w branży motoryzacyjnej

05, 2024