Fördelar med maskininlärning inom bilindustrin (05.18.24)

Maskininlärning är inte längre ett slagord; det är nu en verklighet som formar sig mot vår framtid. Det har eliminerat behovet av människor att göra det överflödiga och repetitiva. Machine Learning kan nu köra bilar och fatta rätt beslut på vägen. Dess närvaro inom bilindustrin har lett till en revolution som kommer att öka bilindustrins kapacitet inom en snar framtid. Här i den här artikeln hittar du fördelarna med automatisk maskininlärning inom fordonsindustrin.

Bättre mönster

Från tanken på matematiker på en dator som tänker som människor till denna ålder har AI gjort en lång resa. Biltillverkare har gjort bilarna tillgängliga för alla som kör utan mänsklig förare, parkerat på egen hand på parkeringsplatser och gjort olika saker som ansågs futuristiska för ett decennium sedan. För att ytterligare förbättra förarnas upplevelse hjälper Machine Learning tillverkarna att välja rätt delar för sina kommande modeller.

Det kan föreslå hur man kan förbättra bilens prestanda genom att samla in data från fordon på vägen. Ännu bättre, efter att ha samlat in data från tusentals fordon kan Machine Learning ge unika idéer för val av nya delar. Denna modiga nya teknik arbetar nu med generativa designprinciper för att ge ett nytt perspektiv på bildesigner som aldrig övervägdes tidigare.

Ökad kvalitet

Kvalitet är den viktigaste faktorn som kunderna efterfrågar från sina bilar, varför människor köper nya bilmodeller varje år. De som har råd att spendera pengar är medvetna om vikten av ett fordon. Maskininlärning spelar nu en avgörande roll för att förbättra bilarnas kvalitet. Närvaron av avancerade sensorer i bilar kan spåra varje enskild parts prestanda och lagra dessa fakta i en läsbar ordning.

Maskininlärning tar sedan informationen som samlas in från sensorerna och ger automatiserade sammanfattningar av vad som fungerar och inte fungerar till sin fulla potential. Det kan också föreslå vilka förändringar som ska göras i ett fordon för att öka dess prestanda. Maskininlärning kan samla in data om en enda repa på bilen till fel i någon del och informera tillverkaren omedelbart.

Förbättrat underhåll

Inom fordonsindustrin är det inte bara att skapa de bästa delarna för att säkerställa att en bil överstiger den förväntade vägprestandan. Även de mest robusta delarna är utsatta för slitage när bilen hamnar på vägen. Därför måste tillverkarna se till att alla deras bilar genomgår ordentligt underhåll. Tidigare var det omöjligt att förutsäga en underhållskontroll, men nu har maskininlärning möjliggjort förbättrade underhållsmöjligheter. Maskininlärningens förutsägningsmekanism gör det till den bästa kandidaten att tillhandahålla smidigt underhåll, fjärrdiagnostik och reaktivt underhåll. Maskininlärning kan också hjälpa tillverkare att skapa självreparerande bilar om tekniken fortsätter att utvecklas i snabbare takt.

Superior Analytics

Analys av bilens prestanda ger stor insikt i att förbättra bilindustrin. Tidigare var tillverkarna tvungna att göra undersökningar och vad som helst för att uppskatta kundnöjdheten med sina fordon. Nu gör maskininlärning det enkelt att samla prestandastatistik om en bil och analysera den snabbare än någonsin. Allt detta blir möjligt med den konstanta dataströmmen från fordon som kommer in i datormodeller. Dessa modeller kan sortera data, specificera användbara fakta, återuppta de verkliga omständigheterna och visa ingenjörerna hur de kan förbättra framtida modeller. Maskininlärningsförmåga för att analysera enorma datamängder gör det viktigt för en snabbare utveckling inom bilindustrin.

Supply Chain Solutions

Hantering av försörjningskedjan är en av de mest utmanande uppgifterna för ett bilföretag. Men med maskininlärning är det inget problem alls att hantera fluktuationerna i försörjningskedjan. Maskininlärning kan samla in data från branschens nuvarande tillstånd, gräva i statistiken från det förflutna och koncentrera sig på de aktuella pekarna för bättre uppskattning. På så sätt kan maskininlärning förutsäga tillgången på råvaror, priser på olika material i länderna och bättre kostnadsanalys. Bättre än, maskininlärning kan också samla in data om kundernas förväntningar och ge en idealisk prisuppskattning. Allt detta kan förbättra försörjningskedjan inom fordonsindustrin.

YouTube-video: Fördelar med maskininlärning inom bilindustrin

05, 2024