Mašinų mokymosi pranašumai automobilių pramonėje (05.18.24)

Mašinų mokymasis jau nėra madingas žodis; dabar tai realybė, formuojanti mūsų ateitį. Tai pašalino poreikį žmonėms daryti nereikalingus ir pasikartojančius veiksmus. Mašininis mokymasis dabar gali vairuoti automobilius ir priimti teisingus sprendimus kelyje. Jo buvimas automobilių pramonėje sukėlė revoliuciją, kuri artimiausiu metu padidins automobilių sektoriaus pajėgumus. Šiame straipsnyje rasite automatinių mašinų mokymosi automobilių pramonėje pranašumų.

Geresni dizainai

​​Nuo matematikų minties apie kompiuterį, mąstantį kaip žmonės, iki šio amžiaus AI dirbo ilgą kelią. Automobilių gamintojai padarė visiems prieinamus automobilius, kurie važiuoja be žmogaus vairuotojo, patys stato aikšteles ir daro įvairius dalykus, kurie prieš dešimtmetį buvo laikomi futuristiniais. Siekdamas dar labiau pagerinti vairuotojų patirtį, mašininis mokymasis padeda gamintojams pasirinkti tinkamas jų būsimų modelių dalis.

Tai gali pasiūlyti, kaip pagerinti automobilio eksploatacines savybes renkant duomenis iš kelyje esančių transporto priemonių. Dar geriau, surinkęs duomenis iš tūkstančių transporto priemonių, mašininis mokymasis gali pateikti unikalių naujų dalių pasirinkimo idėjų. Ši drąsi naujoji technologija dabar kuria generatyvius dizaino principus, kad suteiktų naują požiūrį į automobilių dizainus, apie kuriuos niekada nebuvo galvota.

Padidėjusi kokybė

Kokybė yra svarbiausias veiksnys, kurio klientai reikalauja iš savo automobilių, todėl žmonių kasmet perka naujus automobilių modelius. Tie, kurie gali sau leisti pinigus, žino transporto priemonės kokybės svarbą. Mašinų mokymasis dabar vaidina pagrindinį vaidmenį gerinant automobilių kokybę. Pažangių jutiklių buvimas automobiliuose gali stebėti kiekvienos detalės našumą ir išsaugoti šiuos faktus įskaitoma tvarka.

Tada mašininis mokymasis iš jutiklių surinktą informaciją išnaudoja visas savo veikimo ir neveikimo santraukas. Ji taip pat gali pasiūlyti, kokius pakeitimus reikia atlikti transporto priemonėje, siekiant padidinti jos našumą. Mašinų mokymasis gali surinkti duomenis apie vieną automobilio įbrėžimą iki bet kurios detalės gedimo ir apie tai nedelsiant pranešti gamintojui.

Patobulinta priežiūra

Automobilių pramonėje geriausių dalių sukūrimas nėra vienintelis būdas užtikrinti, kad automobilis viršys numatomą jo važiavimo keliu charakteristiką. Net patvariausios dalys yra linkusios susidėvėti, kai automobilis išvažiuoja į kelią. Todėl gamintojai turi užtikrinti, kad visi jų automobiliai būtų reguliariai tinkamai prižiūrimi. Anksčiau nebuvo įmanoma numatyti techninės priežiūros patikrinimo, tačiau dabar mokymasis mašina suteikė geresnes priežiūros galimybes. Mašinų mokymosi numatymo mechanizmas leidžia geriausiai atlikti sklandžią priežiūrą, nuotolinę diagnostiką ir reaktyvią priežiūrą. Mašinų mokymasis taip pat gali padėti gamintojams kurti savarankiškai taisomus automobilius, jei technologijos toliau tobulės sparčiau.

„Superior Analytics“

Automobilio eksploatacinių savybių analizė suteikia puikių žinių apie automobilių pramonės tobulinimą. Anksčiau, norėdami įvertinti klientų pasitenkinimą savo transporto priemonėmis, gamintojai turėjo atlikti apklausas ir dar daugiau. Dabar mašininis mokymasis leidžia be vargo rinkti automobilio našumo statistiką ir ją analizuoti greičiau nei bet kada anksčiau. Visa tai tampa įmanoma dėl nuolatinio duomenų srauto iš transporto priemonių, patenkančių į kompiuterinius modelius. Šie modeliai gali rūšiuoti duomenis, nurodyti naudingus faktus, atkurti realaus pasaulio aplinkybes ir parodyti inžinieriams, kaip jie gali patobulinti būsimus modelius. Mašininio mokymosi galimybė analizuoti didžiulius duomenų rinkinius yra būtina norint paspartinti automobilių pramonės plėtrą.

Tiekimo grandinės sprendimai

Tiekimo grandinės valdymas yra viena iš sunkiausių užduočių automobilių kompanijai. Tačiau mokantis mašinų, tiekimo grandinės svyravimų valdymas visai nėra problema. Mašininis mokymasis gali surinkti duomenis iš dabartinės pramonės būklės, įsigilinti į praeities statistiką ir sutelkti dėmesį į dabartinius patarimus, kad būtų galima geriau įvertinti. Tokiu būdu mokymasis mašinomis gali numatyti žaliavų tiekimą, skirtingų medžiagų kainas visose šalyse ir geresnę sąnaudų analizę. Dar geriau, mašininis mokymasis taip pat gali surinkti duomenis apie klientų lūkesčius ir idealiai įvertinti kainą. Visa tai gali pagerinti tiekimo grandinės valdymą automobilių sektoriuje.

"YouTube" vaizdo įrašas: Mašinų mokymosi pranašumai automobilių pramonėje

05, 2024