A gépi tanulás előnyei az autóiparban (05.18.24)
A gépi tanulás már nem divatszó; ez most a jövőnkre formáló valóság. Megszüntette az emberek szükségességét a felesleges és ismétlődő tevékenységre. A gépi tanulás ma már képes autókat vezetni és helyes döntéseket hozni az úton. Jelenléte az autóiparban olyan forradalmat hozott, amely a közeljövőben növeli az autóipar kapacitását. Itt, ebben a cikkben megtalálhatja az autóipari gépi tanulás előnyeit az autóiparban. Az autógyártók mindenki számára elérhetővé tették azokat az autókat, akik emberi vezető nélkül közlekednek, egyedül parkolnak a parkolókban és különféle dolgokat végeznek, amelyeket egy évtizeddel ezelőtt futurisztikusnak tartottak. A gépjárművezetők tapasztalatainak további javítása érdekében a Machine Learning segít a gyártóknak kiválasztani a megfelelő alkatrészeket a következő modellekhez.
Javasolhatja, hogyan lehetne javítani az autó teljesítményét azáltal, hogy összegyűjti az úton lévő járművek adatait. Még jobb, hogy miután a gépjárművek ezrei gyűjtötték össze az adatokat, a Machine Learning egyedülálló ötleteket adhat az új alkatrészek kiválasztásához. Ez a bátor új technológia most generatív tervezési elveken dolgozik, hogy új perspektívát nyújtson azokról az autótervezésekről, amelyekre eddig soha nem gondoltak.
Megnövekedett minőségA minőség a legfontosabb tényező, amelyet az ügyfelek követelnek autóiktól, ezért az emberek évente új autómodelleket vásárolnak. Akik megengedhetik maguknak a pénzköltést, tisztában vannak a jármű minőségének fontosságával. A gépi tanulás ma kulcsfontosságú szerepet játszik az autók minőségének javításában. A fejlett érzékelők jelenléte az autókban nyomon követheti minden alkatrész teljesítményét, és olvasható sorrendben tárolhatja ezeket a tényeket.
Ezután a gépi tanulás teljes mértékben kihasználja az érzékelőkről gyűjtött információkat, és automatikus összefoglalókat nyújt arról, hogy mi működik és nem működik. Azt is javasolhatja, hogy milyen változtatásokat kell végrehajtani egy járműben annak teljesítményének növelése érdekében. A gépi tanulás összegyűjtheti az autó egyetlen karcolódását az alkatrészek meghibásodásáig, és azonnal tájékoztatja a gyártót.
Javított karbantartásAz autóiparban a legjobb alkatrészek létrehozása nem az egyetlen módja annak biztosítására, hogy egy autó meghaladja a várt útteljesítményt. Még a legerősebb alkatrészek is hajlamosak a kopásra, amikor az autó útnak indul. Ezért a gyártóknak gondoskodniuk kell arról, hogy minden autójuk rendszeresen megfelelő karbantartást kapjon. Korábban nem lehetett megjósolni a karbantartás ellenőrzését, de most a gépi tanulás jobb karbantartási lehetőségeket tett lehetővé. A gépi tanulás előrejelzési mechanizmusa teszi a legjobb jelöltnek a zökkenőmentes karbantartást, a távdiagnosztikát és a reaktív karbantartást. A gépi tanulás abban is segíthet a gyártóknak, hogy önjavító autókat készítsenek, ha a technológia folyamatosan gyorsult ütemben fejlődik.
Superior AnalyticsAz autó teljesítményének elemzése nagyszerű betekintést nyújt az autóipar fejlesztésébe. Korábban a gyártóknak felméréseket kellett elvégezniük és még sok mást, hogy megbecsüljék a járműveik vásárlói elégedettségét. A gépi tanulás megkönnyíti az autó teljesítményéről szóló statisztikák összegyűjtését és gyorsabb elemzését, mint valaha. Mindez azzal válik lehetővé, hogy a számítógépes modellekbe érkező járművekből folyamatosan áramlik az adat. Ezek a modellek képesek rendezni az adatokat, meghatározni a hasznos tényeket, újragondolni a valós körülményeket, és megmutatni a mérnököknek, hogyan javíthatják a jövőbeni modelleket. A hatalmas adathalmazok elemzésének gépi tanulási képessége elengedhetetlen az autóipar felgyorsult fejlődéséhez.
Supply Chain SolutionsAz ellátási lánc kezelése az egyik legnagyobb kihívást jelentő feladat egy autóipari vállalat számára. A gépi tanulással azonban egyáltalán nem jelent problémát az ellátási lánc ingadozásainak kezelése. A gépi tanulás összegyűjtheti az ipar jelenlegi állapotának adatait, belemerülhet a múlt statisztikáiba, és a jobb becslés érdekében az aktuális mutatókra koncentrálhat. Így a gépi tanulás megjósolhatja az alapanyagok kínálatát, a különböző anyagok árát az egyes országokban és jobb költségelemzést. Még jobb, ha a gépi tanulás adatokat is gyűjthet az ügyfelek elvárásairól, és ideális árbecslést adhat. Mindez javíthatja az ellátási lánc menedzsmentjét az autóiparban.
Youtube videó: A gépi tanulás előnyei az autóiparban
05, 2024