Fordele ved maskinindlæring i bilindustrien (05.18.24)
Maskinindlæring er ikke et buzzword længere; det er nu en virkelighed, der skaber vores fremtid. Det har fjernet behovet for mennesker at gøre det overflødige og gentagne. Machine Learning er nu i stand til at køre biler og træffe de rigtige beslutninger på vejen. Dets tilstedeværelse i bilindustrien har medført en revolution, der vil øge kapaciteten i bilsektoren i den nærmeste fremtid. Her i denne artikel finder du fordelene ved automatisk maskinindlæring i bilindustrien.
Bedre designFra tanken om matematikere på en computer, der tænker som mennesker til denne tidsalder, har AI lavet en lang rejse. Bilproducenter har stillet bilerne til rådighed for alle, der kører uden en menneskelig chauffør, parkerer alene på parkeringspladser og gør forskellige ting, der blev betragtet som futuristiske for et årti siden. For yderligere at forbedre chaufførernes oplevelse hjælper Machine Learning producenterne med at vælge de rigtige dele til deres kommende modeller.
Det kan foreslå, hvordan man forbedrer en bils ydeevne ved at indsamle data fra køretøjer på vejen. Endnu bedre, efter at have indsamlet data fra tusindvis af køretøjer, kan Machine Learning give unikke ideer til udvælgelse af nye dele. Denne modige nye teknologi arbejder nu på generative designprincipper for at give et nyt perspektiv på bildesign, der aldrig blev overvejet før.
Øget kvalitetKvalitet er den vigtigste faktor, som kunderne kræver af deres biler, og det er derfor folk køber nye bilmodeller hvert år. Dem, der har råd til at bruge penge, er opmærksomme på vigtigheden af et køretøjs kvalitet. Maskinindlæring spiller nu en central rolle i forbedring af bilernes kvalitet. Tilstedeværelsen af avancerede sensorer i biler kan spore hver enkelt parts ydeevne og gemme disse fakta i en læsbar rækkefølge.
Maskinindlæring tager derefter den information, der er indsamlet fra sensorerne, og giver automatiserede resuméer af, hvad der fungerer og ikke fungerer, til sit fulde potentiale. Det kan også foreslå, hvilke ændringer der skal foretages i et køretøj for at øge dets ydeevne. Maskinindlæring kan indsamle data om en enkelt ridse på bilen til fejl i en hvilken som helst del og informere producenten straks.
Forbedret vedligeholdelseI bilindustrien er det ikke den eneste måde at sikre, at en bil overstiger den forventede vejpræstation, at skabe de bedste dele. Selv de mest robuste dele er udsat for slitage, når bilen rammer vejen. Derfor er producenterne nødt til at sikre, at alle deres biler gennemgår ordentlig vedligeholdelse. Tidligere var det umuligt at forudsige en vedligeholdelseskontrol, men nu har maskinindlæring muliggjort forbedrede vedligeholdelsesmuligheder. Machine learning's forudsigelsesmekanisme gør det til den bedste kandidat til at levere glat vedligeholdelse, fjerndiagnostik og reaktiv vedligeholdelse. Maskinindlæring kan også hjælpe producenter med at oprette selvreparerende biler, hvis teknologien fortsætter med at udvikle sig i et accelereret tempo.
Superior AnalyticsAnalyse af en bils ydeevne giver stor indsigt i forbedring af bilindustrien. Tidligere var producenterne nødt til at tage spørgeskemaer og meget andet for at estimere kundetilfredsheden med deres køretøjer. Nu gør maskinindlæring det nemt at samle præstationsstatistikker om en bil og analysere den hurtigere end nogensinde. Alt dette bliver muligt med den konstante strøm af data fra køretøjer, der kommer ind i computermodeller. Disse modeller kan sortere dataene, specificere de nyttige fakta, genoptage de virkelige omstændigheder og vise ingeniørerne, hvordan de kan forbedre fremtidige modeller. Maskinindlæringsevne til at analysere enorme datasæt gør det vigtigt for en hurtigere udvikling i bilindustrien.
Supply Chain SolutionsStyring af forsyningskæden er en af de mest udfordrende opgaver for en bilvirksomhed. Men med maskinindlæring er det slet ikke noget problem at håndtere udsvingene i forsyningskæden. Maskinindlæring kan indsamle data fra branchens nuværende tilstand, grave i statistikken fra fortiden og koncentrere sig om de aktuelle markører for bedre estimering. På denne måde kan maskinindlæring forudsige udbuddet af råmaterialer, priserne på forskellige materialer på tværs af landene og en bedre omkostningsanalyse. Endnu bedre: maskinindlæring kan også indsamle data om kundernes forventninger og give et ideelt prisoverslag. Alt dette kan forbedre supply chain management i bilsektoren.
YouTube Video.: Fordele ved maskinindlæring i bilindustrien
05, 2024