Vorteile des maschinellen Lernens in der Autoindustrie (05.18.24)

Maschinelles Lernen ist kein Modewort mehr; es ist jetzt eine Realität, die unsere Zukunft gestaltet. Es hat die Notwendigkeit beseitigt, dass Menschen das Überflüssige und sich wiederholende tun. Machine Learning ist heute in der Lage, Autos zu fahren und im Straßenverkehr die richtigen Entscheidungen zu treffen. Seine Präsenz in der Automobilindustrie hat eine Revolution ausgelöst, die die Kapazitäten des Automobilsektors in naher Zukunft erhöhen wird. Hier in diesem Artikel finden Sie die Vorteile des automatischen maschinellen Lernens in der Automobilindustrie.

Bessere Designs

Von der Vorstellung eines Computers, der wie der Mensch denkt, bis heute hat die KI einen langen Weg zurückgelegt. Autohersteller haben die Autos für alle zugänglich gemacht, die ohne menschlichen Fahrer fahren, auf Parkplätzen alleine parken und verschiedene Dinge tun, die vor einem Jahrzehnt als futuristisch galten. Um das Fahrerlebnis der Fahrer weiter zu verbessern, hilft Machine Learning den Herstellern bei der Auswahl der richtigen Teile für ihre kommenden Modelle.

Es kann Vorschläge machen, wie die Leistung eines Autos verbessert werden kann, indem die Daten von Fahrzeugen auf der Straße erfasst werden. Besser noch, nach dem Sammeln der Daten von Tausenden von Fahrzeugen kann Machine Learning einzigartige Ideen für die Auswahl neuer Teile liefern. Diese mutige neue Technologie arbeitet jetzt an generativen Designprinzipien, um eine neue Perspektive auf Autodesigns zu eröffnen, die noch nie zuvor in Betracht gezogen wurde.

Erhöhte Qualität

Qualität ist der wichtigste Faktor, den Kunden von ihren Autos verlangen, deshalb Menschen kaufen jedes Jahr neue Automodelle. Wer es sich leisten kann, Geld auszugeben, weiß um die Bedeutung der Qualität eines Fahrzeugs. Maschinelles Lernen spielt heute eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Qualität von Autos. Das Vorhandensein fortschrittlicher Sensoren in Autos kann die Leistung jedes einzelnen Teils verfolgen und diese Fakten in einer lesbaren Reihenfolge speichern.

Maschinelles Lernen verwendet dann die von den Sensoren gesammelten Informationen und bietet automatisierte Zusammenfassungen darüber, was funktioniert und was nicht, um sein volles Potenzial auszuschöpfen. Es kann auch vorschlagen, welche Änderungen an einem Fahrzeug vorgenommen werden müssen, um seine Leistung zu steigern. Maschinelles Lernen kann Daten über einen einzelnen Kratzer am Auto bis hin zum Ausfall eines beliebigen Teils sammeln und den Hersteller umgehend informieren.

Verbesserte Wartung

In der Automobilindustrie ist die Herstellung der besten Teile nicht der einzige Weg, um sicherzustellen, dass ein Auto seine erwartete Straßenleistung übertrifft. Selbst die robustesten Teile sind anfällig für Verschleiß, wenn das Auto auf die Straße kommt. Daher müssen Hersteller sicherstellen, dass alle ihre Autos regelmäßig einer ordnungsgemäßen Wartung unterzogen werden. Früher war es unmöglich, einen Wartungscheck vorherzusagen, aber jetzt hat maschinelles Lernen verbesserte Wartungsmöglichkeiten ermöglicht. Der Vorhersagemechanismus des maschinellen Lernens macht es zum besten Kandidaten für eine reibungslose Wartung, Ferndiagnose und reaktive Wartung. Maschinelles Lernen kann Herstellern auch dabei helfen, selbstreparierende Autos zu entwickeln, wenn sich die Technologie immer schneller entwickelt.

Überlegene Analyse

Eine Analyse der Leistung eines Autos bietet großartige Einblicke in die Verbesserung der Automobilindustrie. Bisher mussten die Hersteller Umfragen und so weiter machen, um die Kundenzufriedenheit mit ihren Fahrzeugen abzuschätzen. Mit maschinellem Lernen können Sie jetzt mühelos Leistungsstatistiken über ein Auto sammeln und diese schneller denn je analysieren. All dies wird durch den ständigen Datenstrom von Fahrzeugen in Computermodellen möglich. Diese Modelle können die Daten sortieren, die nützlichen Fakten spezifizieren, die realen Umstände nachstellen und den Ingenieuren zeigen, wie sie zukünftige Modelle verbessern können. Die Fähigkeit zum maschinellen Lernen zur Analyse riesiger Datensätze macht es für beschleunigte Entwicklungen in der Automobilindustrie unerlässlich.

Supply Chain Solutions

Das Management der Lieferkette ist eine der anspruchsvollsten Aufgaben für ein Automobilunternehmen. Mit Machine Learning ist der Umgang mit den Schwankungen in der Lieferkette jedoch kein Problem. Machine Learning kann Daten aus dem aktuellen Stand der Branche sammeln, in die Statistiken aus der Vergangenheit eintauchen und sich zur besseren Einschätzung auf die aktuellen Hinweise konzentrieren. Auf diese Weise kann maschinelles Lernen die Versorgung mit Rohstoffen, die Preise verschiedener Materialien in den Ländern und eine bessere Kostenanalyse vorhersagen. Besser noch, maschinelles Lernen kann auch Daten über die Erwartungen der Kunden sammeln und eine ideale Preisschätzung geben. All dies kann das Supply Chain Management im Automobilsektor verbessern.

YouTube-Video.: Vorteile des maschinellen Lernens in der Autoindustrie

05, 2024