自動車産業における機械学習の利点 (05.18.24)
機械学習はもはや流行語ではありません。それは今、私たちの未来を形作る現実です。これにより、人間が冗長で反復的な作業を行う必要がなくなりました。機械学習は、車を運転し、道路上で正しい意思決定を行うことができるようになりました。自動車産業におけるその存在は、近い将来、自動車部門の能力を高める革命をもたらしました。この記事では、自動車業界における自動機械学習のメリットを紹介します。
より優れた設計人間のように考えるコンピューターの数学者の考えから、AIは長い道のりを歩んできました。自動車メーカーは、人間の運転手なしで運転し、駐車場に自分で駐車し、10年前に未来と考えられていたさまざまなことを行うすべての人が車を利用できるようにしました。ドライバーのエクスペリエンスをさらに向上させるために、機械学習はメーカーが次のモデルに適した部品を選択するのを支援しています。
道路上の車両からデータを収集することで、車のパフォーマンスを向上させる方法を提案できます。さらに良いことに、何千台もの車両からデータを収集した後、機械学習は新しい部品を選択するための独自のアイデアを提供できます。この勇敢な新技術は現在、ジェネレーティブデザインの原則に取り組んでおり、これまで考えられなかった車のデザインについて新しい視点を提供しています。
品質の向上品質は、顧客が車に求める最も重要な要素です。そのためです。人々は毎年新しい車のモデルを購入します。お金を使う余裕のある人は、車の品質の重要性を認識しています。機械学習は現在、自動車の品質を向上させる上で極めて重要な役割を果たしています。車に高度なセンサーが搭載されていると、すべての部品のパフォーマンスを追跡し、これらの事実を読み取り可能な順序で保存できます。
次に、機械学習はセンサーから収集された情報を取得し、機能しているものと機能していないものについての自動化された要約を提供します。また、パフォーマンスを向上させるために車両にどのような変更を加えるかを提案することもできます。機械学習により、部品の故障に対する車の1つの引っかき傷に関するデータを収集し、メーカーに迅速に通知できます。
メンテナンスの改善自動車業界では、最高の部品を作成することが、自動車が期待される道路性能を確実に超えることを保証する唯一の方法ではありません。最も頑丈な部品でさえ、車が道路にぶつかると摩耗しやすくなります。したがって、メーカーはすべての車が定期的に適切なメンテナンスを受けるようにする必要があります。以前はメンテナンスチェックを予測することは不可能でしたが、現在、機械学習によってメンテナンスの可能性が向上しています。機械学習の予測メカニズムは、スムーズなメンテナンス、リモート診断、および事後対応型メンテナンスを提供するのに最適な候補です。機械学習は、テクノロジーの開発が加速し続けている場合、メーカーが自己修復車を作成するのにも役立ちます。
Superior Analytics自動車の性能を分析することで、自動車産業の改善に関する優れた洞察が得られます。以前は、メーカーは車両に対する顧客満足度を推定するために調査などを行う必要がありました。現在、機械学習により、車のパフォーマンス統計を簡単に収集し、これまでになく迅速に分析できるようになりました。これはすべて、コンピューターモデルに入る車両からのデータの絶え間ない流れによって可能になります。これらのモデルは、データを並べ替え、有用な事実を特定し、実際の状況を再現し、将来のモデルを改善する方法をエンジニアに示すことができます。膨大なデータセットを分析する機械学習機能は、自動車産業の開発を加速するために不可欠です。
サプライチェーンソリューションサプライチェーンの管理は、自動車会社にとって最も困難なタスクの1つです。ただし、機械学習では、サプライチェーンの変動に対応することはまったく問題ありません。機械学習は、業界の現在の状態からデータを収集し、過去の統計を掘り下げ、より適切な見積もりのために現在のポインターに集中することができます。このように、機械学習は、原材料の供給、国全体のさまざまな材料の価格、およびより良いコスト分析を予測できます。さらに良いことに、機械学習は顧客の期待に関するデータを収集し、理想的な価格見積もりを提供することもできます。これらすべてが、自動車セクターのサプライチェーン管理を改善する可能性があります。
YouTubeのビデオ: 自動車産業における機械学習の利点
05, 2024