Fordeler med maskinlæring i bilindustrien (05.18.24)

Maskinlæring er ikke et moteord lenger; det er nå en realitet som former seg frem mot vår fremtid. Det har eliminert behovet for mennesker å gjøre det overflødige og repeterende. Machine Learning er nå i stand til å kjøre biler og ta de riktige beslutningene på veien. Dens tilstedeværelse i bilindustrien har ført til en revolusjon som vil øke kapasiteten til bilindustrien i nær fremtid. Her i denne artikkelen finner du fordelene med automatisk maskinlæring i bilindustrien.

Better Designs

Fra tanken til matematikere på en datamaskin som tenker som mennesker til denne alderen, har AI gjort en lang reise. Bilprodusenter har gjort bilene tilgjengelige for alle som kjører uten menneskelig sjåfør, parkerer alene på parkeringsplasser og gjør forskjellige ting som ble ansett som futuristiske for et tiår siden. For å ytterligere forbedre sjåførenes opplevelse hjelper Machine Learning produsentene med å velge de riktige delene for deres kommende modeller.

Det kan foreslå hvordan du kan forbedre bilens ytelse ved å samle inn data fra kjøretøy på veien. Enda bedre, etter å ha samlet inn data fra tusenvis av biler, kan Machine Learning gi unike ideer for valg av nye deler. Denne modige teknologien jobber nå med generative designprinsipper for å gi et nytt perspektiv på bildesign som aldri ble vurdert før.

Økt kvalitet

Kvalitet er den viktigste faktoren kundene krever av bilene sine, og det er derfor folk kjøper nye bilmodeller hvert år. De som har råd til å bruke penger, er klar over viktigheten av kvaliteten på et kjøretøy. Maskinlæring spiller nå en sentral rolle for å forbedre kvaliteten på bilene. Tilstedeværelsen av avanserte sensorer i biler kan spore hver enkelt parts ytelse og lagre disse fakta i en lesbar rekkefølge.

Maskinlæring tar deretter informasjonen som er samlet inn fra sensorene, og gir automatiserte oppsummeringer om hva som fungerer og ikke fungerer til sitt fulle potensiale. Det kan også foreslå hvilke endringer som skal gjøres i et kjøretøy for å øke ytelsen. Maskinlæring kan samle inn data om en enkelt ripe på bilen til feil av noen del og informere produsenten omgående.

Forbedret vedlikehold

I bilindustrien er det ikke den eneste måten å sikre at en bil overstiger den forventede ytelsen ved å lage de beste delene. Selv de mest solide delene er utsatt for slitasje når bilen treffer veien. Derfor må produsentene sørge for at alle bilene deres gjennomgår riktig vedlikehold. Tidligere var det umulig å forutsi en vedlikeholdskontroll, men nå har maskinlæring muliggjort forbedrede vedlikeholdsmuligheter. Forutsigelsesmekanismen for maskinlæring gjør det til den beste kandidaten til å tilby jevnt vedlikehold, ekstern diagnostikk og reaktivt vedlikehold. Maskinlæring kan også hjelpe produsenter med å lage selvreparerende biler hvis teknologien fortsetter å utvikle seg i et akselerert tempo.

Superior Analytics

Analyse av bilens ytelse gir god innsikt i forbedring av bilindustrien. Tidligere måtte produsentene ta undersøkelser og hva som helst for å estimere kundetilfredshet med kjøretøyene sine. Nå gjør maskinlæring det enkelt å samle ytelsesstatistikk om en bil og analysere den raskere enn noen gang. Alt dette blir mulig med den konstante strømmen av data fra kjøretøy som kommer inn i datamodeller. Disse modellene kan sortere dataene, spesifisere nyttige fakta, gjenopprette forholdene i den virkelige verden og vise ingeniørene hvordan de kan forbedre fremtidige modeller. Maskinlæringsevne for å analysere store datasett gjør det viktig for akselerert utvikling i bilindustrien.

Supply Chain Solutions

Styring av forsyningskjeden er en av de mest utfordrende oppgavene for et bilfirma. Men med maskinlæring er det ikke noe problem å håndtere svingningene i forsyningskjeden. Maskinlæring kan samle inn data fra bransjens nåværende tilstand, grave i statistikken fra fortiden og konsentrere seg om gjeldende pekere for bedre estimering. På denne måten kan maskinlæring forutsi tilførsel av råvarer, priser på forskjellige materialer over land og bedre kostnadsanalyse. Enda bedre, maskinlæring kan også samle inn data om kundenes forventninger og gi en ideell prisestimering. Alt dette kan forbedre supply chain management i bilsektoren.

YouTube Video.: Fordeler med maskinlæring i bilindustrien

05, 2024