Koneoppimisen edut autoteollisuudessa (05.18.24)

Koneoppiminen ei ole enää muotisana; se on nyt tulevaisuuttamme muokkaava todellisuus. Se on poistanut ihmisten tarpeen tehdä tarpeettomia ja toistuvia. Koneoppiminen pystyy nyt ajamaan autoja ja tekemään oikeita päätöksiä tiellä. Sen läsnäolo autoteollisuudessa on saanut aikaan vallankumouksen, joka lisää autoteollisuuden kapasiteettia lähitulevaisuudessa. Tästä artikkelista löydät automaattisen koneoppimisen edut autoteollisuudessa.

Paremmat mallit

AI-matkalta on ajateltu matemaattisten ajatusten mukaan tietokoneella ajattelevien ihmisten tapaan tähän ikään asti. Autonvalmistajat ovat antaneet autojen kaikkien saataville, jotka ajavat ilman ihmiskuljettajaa, pysäköivät yksin pysäköintialueille ja tekevät erilaisia ​​asioita, joita pidettiin futuristisina vuosikymmen sitten. Parantaakseen kuljettajien kokemusta koneoppiminen auttaa valmistajia valitsemaan oikeat osat tuleville malleilleen.

Se voi ehdottaa, kuinka parantaa auton suorituskykyä keräämällä tietoja tiellä olevista ajoneuvoista. Vielä parempaa on, että keräämällä tiedot tuhansista ajoneuvoista, koneoppiminen voi tarjota ainutlaatuisia ideoita uusien osien valinnassa. Tämä rohkea uusi tekniikka työskentelee nyt generatiivisten suunnitteluperiaatteiden mukaisesti ja antaa uuden näkökulman autosuunnitteluun, jota ei ole koskaan ennen harkittu.

Parempi laatu

Laatu on tärkein tekijä, jota asiakkaat vaativat autoiltaan, minkä vuoksi ihmiset ostavat uusia automalleja joka vuosi. Ne, joilla on varaa käyttää rahaa, ovat tietoisia ajoneuvon laadun tärkeydestä. Koneoppimisella on nyt keskeinen rooli autojen laadun parantamisessa. Edistyneiden antureiden läsnäolo autoissa voi seurata jokaisen osan suorituskykyä ja tallentaa nämä tosiasiat luettavassa järjestyksessä.

Koneoppiminen vie antureista kerätyt tiedot ja tarjoaa automaattiset yhteenvedot siitä, mikä toimii ja mikä ei toimi täysimääräisesti. Se voi myös ehdottaa, mitä muutoksia ajoneuvoon tehdään sen suorituskyvyn parantamiseksi. Koneoppiminen voi kerätä tietoja auton yhdestä naarmusta minkä tahansa osan vikaantumiseen ja ilmoittaa asiasta valmistajalle välittömästi.

Parannettu huolto

Autoteollisuudessa parhaiden osien luominen ei ole ainoa tapa varmistaa, että auto ylittää odotetun tien suorituskyvyn. Jopa tukevimmat osat ovat alttiita kulumiselle, kun auto lähtee tielle. Siksi valmistajien on varmistettava, että kaikille heidän autoilleen tehdään säännöllinen kunnossapito. Aiemmin huoltotarkastusten ennustaminen oli mahdotonta, mutta nyt koneoppiminen on mahdollistanut paremmat huoltomahdollisuudet. Koneoppimisen ennustusmekanismi tekee siitä parhaan ehdokkaan tarjoamaan sujuvan ylläpidon, etädiagnostiikan ja reaktiivisen ylläpidon. Koneoppiminen voi myös auttaa valmistajia luomaan itse korjattavia autoja, jos tekniikka kehittyy jatkuvasti nopeammin.

Superior Analytics

Auton suorituskyvyn analysointi antaa erinomaisen kuvan autoteollisuuden parantamisesta. Aikaisemmin valmistajien oli tehtävä kyselyjä ja mitä muuta arvioidakseen asiakastyytyväisyytensä ajoneuvoihinsa. Koneoppimisen ansiosta auton suorituskykytilastojen kerääminen ja analysointi on vaivattomasti helppoa kuin koskaan. Kaikki tämä on mahdollista, kun tietomallit tulevat ajoneuvoista jatkuvasti. Nämä mallit voivat lajitella tiedot, määrittää hyödylliset tosiasiat, reagoida reaalimaailman olosuhteisiin ja näyttää insinööreille, kuinka he voivat parantaa tulevia malleja. Koneoppimiskyky analysoida valtavia tietojoukkoja tekee siitä välttämättömän autoteollisuuden nopeutetulle kehitykselle.

Toimitusketjuratkaisut

Toimitusketjun hallinta on yksi autoyhtiön haastavimmista tehtävistä. Koneoppimisen avulla toimitusketjun vaihteluiden käsittely ei kuitenkaan ole ollenkaan ongelmaa. Koneoppiminen voi kerätä tietoja alan nykytilasta, syventyä menneisyyden tilastoihin ja keskittyä nykyisiin viitteisiin parempaa arviointia varten. Tällä tavoin koneoppiminen voi ennustaa raaka-aineiden tarjonnan, eri materiaalien hinnat eri maissa ja paremman kustannusanalyysin. Parempi on, että koneoppiminen voi myös kerätä tietoja asiakkaiden odotuksista ja antaa ihanteellisen hinta-arvion. Kaikki tämä voi parantaa toimitusketjun hallintaa autoteollisuudessa.

YouTube-video: Koneoppimisen edut autoteollisuudessa

05, 2024