Avantajele învățării automate în industria auto (05.18.24)

Învățarea automată nu mai este un cuvânt cheie; acum este o realitate care conturează viitorul nostru. A eliminat necesitatea ca oamenii să facă ceea ce este redundant și repetitiv. Învățarea automată este acum capabilă să conducă mașini și să ia decizii corecte pe drum. Prezența sa în industria auto a adus o revoluție care va crește capacitatea sectorului auto în viitorul apropiat. Aici, în acest articol, veți găsi avantajele învățării automate a mașinilor în industria auto.

Designuri mai bune

De la gândul matematicienilor unui computer care gândesc ca oamenii până la această epocă, AI a făcut o călătorie lungă. Producătorii auto au pus la dispoziție mașinile pentru toți cei care conduc fără șofer uman, parchează singuri în parcări și fac diverse lucruri care erau considerate futuriste acum un deceniu. Pentru a îmbunătăți și mai mult experiența șoferilor, Machine Learning îi ajută pe producători să aleagă piesele potrivite pentru modelele lor viitoare.

Poate sugera cum să îmbunătățiți performanța unei mașini prin colectarea datelor de pe vehicule pe drum. Mai bine, după colectarea datelor de la mii de vehicule, Machine Learning poate oferi idei unice pentru selecția de piese noi. Această tehnologie nouă și curajoasă lucrează acum la principii de proiectare generative pentru a oferi o nouă perspectivă asupra proiectelor de mașini care nu au fost niciodată luate în considerare.

Calitate sporită oamenii cumpără modele auto noi în fiecare an. Cei care își pot permite să cheltuiască bani sunt conștienți de importanța calității unui vehicul. Învățarea automată joacă acum un rol esențial în îmbunătățirea calității mașinilor. Prezența senzorilor avansați în mașini poate urmări performanța fiecărei piese și poate stoca aceste fapte într-o ordine lizibilă.

Învățarea automată ia apoi informațiile colectate de la senzori și oferă rezumate automate despre ceea ce funcționează și nu funcționează la potențialul său maxim. De asemenea, poate sugera ce modificări trebuie făcute într-un vehicul pentru creșterea performanței acestuia. Învățarea automată poate colecta date despre o singură zgârietură pe mașină până la defectarea oricărei piese și poate informa producătorul cu promptitudine.

Întreținere îmbunătățită

În industria auto, crearea celor mai bune piese nu este singura modalitate de a vă asigura că o mașină va depăși performanțele sale pe șosea. Chiar și cele mai rezistente părți sunt predispuse la uzură atunci când mașina lovește drumul. Prin urmare, producătorii trebuie să se asigure că toate mașinile lor suferă o întreținere adecvată în mod regulat. Anterior, era imposibil să se prevadă o verificare a întreținerii, dar acum, învățarea automată a permis îmbunătățirea posibilităților de întreținere. Mecanismul de predicție al învățării automate îl face cel mai bun candidat pentru a oferi întreținere lină, diagnosticare la distanță și întreținere reactivă. Învățarea automată poate ajuta, de asemenea, producătorii să creeze mașini care se autorepară dacă tehnologia continuă să se dezvolte într-un ritm accelerat.

Analize superioare

Analiza performanței unei mașini oferă informații minunate despre îmbunătățirea industriei auto. Anterior, producătorii trebuiau să ia sondaje și ce nu pentru estimarea satisfacției clienților cu vehiculele lor. Acum, învățarea automată simplifică efortul de a aduna statistici de performanță despre o mașină și de a le analiza mai repede ca niciodată. Toate acestea devin posibile cu fluxul constant de date de la vehicule care intră în modele de computer. Aceste modele pot sorta datele, specifica faptele utile, reconstitui circumstanțele din lumea reală și le pot arăta inginerilor cum pot îmbunătăți modelele viitoare. Capacitatea de învățare automată de a analiza seturi uriașe de date îl face esențial pentru dezvoltarea accelerată din industria auto.

Soluții pentru lanțul de aprovizionare

Managementul lanțului de aprovizionare este una dintre cele mai provocatoare sarcini pentru o companie de automobile. Cu toate acestea, cu învățarea automată, gestionarea fluctuațiilor din lanțul de aprovizionare nu este deloc o problemă. Învățarea automată poate culege date din starea actuală a industriei, poate explora statisticile din trecut și se poate concentra pe indicatorii actuali pentru o mai bună estimare. În acest fel, învățarea automată poate prezice aprovizionarea cu materii prime, prețurile diferitelor materiale din țări și o analiză mai bună a costurilor. Mai bine, învățarea automată poate, de asemenea, să adune date despre așteptările clienților și să ofere o estimare ideală a prețului. Toate acestea pot îmbunătăți gestionarea lanțului de aprovizionare în sectorul auto.

Video YouTube.: Avantajele învățării automate în industria auto

05, 2024