Prednosti strojnog učenja u automobilskoj industriji (05.18.24)
Strojno učenje više nije modna riječ; to je sada stvarnost koja se oblikuje prema našoj budućnosti. Eliminirala je potrebu da ljudi rade suvišno i ponavljajuće se. Strojno učenje sada je sposobno voziti automobile i donositi ispravne odluke na cesti. Njegova prisutnost u automobilskoj industriji dovela je do revolucije koja će u bliskoj budućnosti povećati kapacitet automobilskog sektora. Ovdje ćete u ovom članku pronaći blagodati automatskog strojnog učenja u automobilskoj industriji.
Bolji dizajniOd razmišljanja matematičara računala koji razmišljaju poput ljudi do danas, AI je napravio dugačak put. Proizvođači automobila stavili su automobile na raspolaganje svima koji voze bez ljudskog vozača, samostalno parkiraju na parkiralištima i rade razne stvari koje su se prije deset godina smatrale futurističkim. Da bi dodatno poboljšalo iskustvo vozača, Machine Learning pomaže proizvođačima da odaberu prave dijelove za svoje nadolazeće modele.
Može predložiti kako poboljšati performanse automobila prikupljanjem podataka iz vozila na cesti. Još bolje, nakon prikupljanja podataka iz tisuća vozila, Strojno učenje može pružiti jedinstvene ideje za odabir novih dijelova. Ova hrabra nova tehnologija sada radi na generativnim principima dizajna kako bi dala novu perspektivu o dizajnu automobila koji nikada prije nisu razmatrani.
Povećana kvalitetaKvaliteta je najvažniji čimbenik koji kupci zahtijevaju od svojih automobila, zbog čega ljudi kupuju nove modele automobila svake godine. Oni koji si mogu priuštiti trošenje novca svjesni su važnosti kvalitete vozila. Strojno učenje sada igra ključnu ulogu u poboljšanju kvalitete automobila. Prisutnost naprednih senzora u automobilima može pratiti izvedbu svakog pojedinog dijela i pohraniti te činjenice u čitljiv redoslijed.
Strojno učenje tada uzima podatke prikupljene od senzora i daje automatizirane sažetke o tome što radi, a što ne radi u potpunosti. Također može predložiti koje promjene treba uvesti u vozilo radi povećanja njegovih performansi. Strojno učenje može prikupiti podatke o jednoj ogrebotini na automobilu do kvara bilo kojeg dijela i odmah obavijestiti proizvođača.
Poboljšano održavanjeU automobilskoj industriji stvaranje najboljih dijelova nije jedini način da se osigura da automobil premaši očekivane performanse na cesti. Čak i najčvršći dijelovi skloni su trošenju kada automobil krene na cestu. Stoga proizvođači moraju osigurati da svi njihovi automobili redovito prolaze odgovarajuće održavanje. Prije je bilo nemoguće predvidjeti provjeru održavanja, ali sada je strojno učenje omogućilo poboljšane mogućnosti održavanja. Mehanizam predviđanja strojnog učenja čini ga najboljim kandidatom za nesmetano održavanje, daljinsku dijagnostiku i reaktivno održavanje. Strojno učenje također može pomoći proizvođačima u stvaranju automobila koji se sami popravljaju ako se tehnologija ubrzano razvija.
Superiorna analitikaAnaliza performansi automobila daje sjajne uvide u poboljšanje automobilske industrije. Prije su proizvođači morali provesti ankete i što više kako bi procijenili zadovoljstvo kupaca svojim vozilima. Strojno učenje sada omogućava lako prikupljanje statističkih podataka o radu automobila i njegovu analizu brže nego ikad. Sve to postaje moguće stalnim protokom podataka iz vozila koji dolaze u računalne modele. Ovi modeli mogu sortirati podatke, navesti korisne činjenice, rekonstruirati stvarne okolnosti i pokazati inženjerima kako mogu poboljšati buduće modele. Sposobnost strojnog učenja za analizu ogromnih skupova podataka nužna je za ubrzani razvoj u automobilskoj industriji.
Rješenja o lancu opskrbeUpravljanje opskrbnim lancem jedan je od najizazovnijih zadataka za automobilsku tvrtku. Međutim, uz strojno učenje, rješavanje fluktuacija u opskrbnom lancu uopće nije problem. Strojno učenje može prikupiti podatke iz trenutnog stanja u industriji, iskopati se u statistiku iz prošlosti i koncentrirati se na trenutne upute za bolju procjenu. Na taj način, strojno učenje može predvidjeti opskrbu sirovinama, cijene različitih materijala u zemljama i bolju analizu troškova. Još bolje, strojno učenje također može prikupiti podatke o očekivanjima kupaca i dati idealnu procjenu cijene. Sve to može poboljšati upravljanje lancem opskrbe u automobilskom sektoru.
Youtube video: Prednosti strojnog učenja u automobilskoj industriji
05, 2024