ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรมยานยนต์ (05.18.24)
แมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่คำศัพท์อีกต่อไป ตอนนี้มันเป็นความจริงที่ก่อตัวขึ้นเพื่ออนาคตของเรา ได้ขจัดความจำเป็นที่มนุษย์จะต้องทำสิ่งซ้ำซ้อนและซ้ำซาก ตอนนี้แมชชีนเลิร์นนิงสามารถขับรถและตัดสินใจได้อย่างถูกต้องบนท้องถนน การมีอยู่ในอุตสาหกรรมยานยนต์ทำให้เกิดการปฏิวัติที่จะเพิ่มขีดความสามารถของภาคยานยนต์ในอนาคตอันใกล้ ในบทความนี้ คุณจะได้พบกับประโยชน์ของการเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรอัตโนมัติในอุตสาหกรรมยานยนต์
การออกแบบที่ดีขึ้นจากความคิดของนักคณิตศาสตร์ในการคิดทางคอมพิวเตอร์อย่างมนุษย์จนถึงยุคนี้ AI ได้เดินทางมาไกลแล้ว ผู้ผลิตรถยนต์ได้ให้บริการรถยนต์สำหรับทุกคนที่ขับโดยไม่มีคนขับ จอดรถด้วยตัวเองในที่จอดรถ และทำสิ่งต่าง ๆ ที่ถือว่าเป็นอนาคตเมื่อทศวรรษที่แล้ว เพื่อยกระดับประสบการณ์ของผู้ขับขี่ให้ดียิ่งขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ผู้ผลิตเลือกชิ้นส่วนที่เหมาะสมสำหรับรถรุ่นต่อไป
แนะนำวิธีปรับปรุงประสิทธิภาพของรถได้โดยรวบรวมข้อมูลจากยานพาหนะบนท้องถนน ยังดีกว่าหลังจากรวบรวมข้อมูลจากยานพาหนะหลายพันคันแล้ว Machine Learning สามารถให้แนวคิดที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับการเลือกชิ้นส่วนใหม่ เทคโนโลยีใหม่ที่กล้าหาญนี้กำลังทำงานบนหลักการออกแบบทั่วไปเพื่อให้มุมมองใหม่เกี่ยวกับการออกแบบรถยนต์ที่ไม่เคยได้รับการพิจารณามาก่อน
คุณภาพที่เพิ่มขึ้นคุณภาพเป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่ลูกค้าต้องการจากรถยนต์ของพวกเขา นั่นคือเหตุผล ผู้คนซื้อรถรุ่นใหม่ทุกปี ผู้ที่สามารถจ่ายเงินได้ตระหนักถึงความสำคัญของคุณภาพของรถ ปัจจุบันแมชชีนเลิร์นนิงมีบทบาทสำคัญในการปรับปรุงคุณภาพรถยนต์ การมีอยู่ของเซ็นเซอร์ขั้นสูงในรถยนต์สามารถติดตามประสิทธิภาพของทุกชิ้นส่วนและจัดเก็บข้อมูลเหล่านี้ในลำดับที่อ่านได้
จากนั้นแมชชีนเลิร์นนิงจะนำข้อมูลที่รวบรวมมาจากเซ็นเซอร์และให้ข้อมูลสรุปอัตโนมัติเกี่ยวกับสิ่งที่ใช้ได้ผลและไม่ได้ผลอย่างเต็มศักยภาพ นอกจากนี้ยังสามารถแนะนำสิ่งที่ควรทำในรถยนต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพได้อีกด้วย แมชชีนเลิร์นนิงสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับรอยขีดข่วนบนรถจนเสียหายจากชิ้นส่วนใดๆ และแจ้งให้ผู้ผลิตทราบทันที
ปรับปรุงการบำรุงรักษาในอุตสาหกรรมยานยนต์ การสร้างชิ้นส่วนที่ดีที่สุดไม่ใช่วิธีเดียวที่จะรับประกันว่ารถยนต์จะมีสมรรถนะเหนือถนนที่คาดไว้ แม้แต่ชิ้นส่วนที่ทนทานที่สุดก็มักจะสึกหรอได้ง่ายเมื่อรถชนถนน ดังนั้นผู้ผลิตจึงต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ารถยนต์ทุกคันได้รับการบำรุงรักษาอย่างเหมาะสมเป็นประจำ ก่อนหน้านี้ เป็นไปไม่ได้ที่จะคาดการณ์การตรวจสอบการบำรุงรักษา แต่ตอนนี้ แมชชีนเลิร์นนิงได้เปิดใช้ความเป็นไปได้ในการบำรุงรักษาที่ดีขึ้น กลไกการทำนายของแมชชีนเลิร์นนิงทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดในการบำรุงรักษาที่ราบรื่น การวินิจฉัยระยะไกล และการบำรุงรักษาเชิงโต้ตอบ แมชชีนเลิร์นนิงยังช่วยให้ผู้ผลิตสร้างรถยนต์ที่ซ่อมแซมตัวเองได้หากเทคโนโลยียังคงพัฒนาต่อไปอย่างรวดเร็ว
Superior Analyticsการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของรถยนต์ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการปรับปรุงอุตสาหกรรมยานยนต์ ก่อนหน้านี้ ผู้ผลิตต้องทำการสำรวจและประเมินความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อรถของตน ตอนนี้ แมชชีนเลิร์นนิงทำให้ง่ายต่อการรวบรวมสถิติประสิทธิภาพเกี่ยวกับรถยนต์และวิเคราะห์ได้เร็วกว่าที่เคย ทั้งหมดนี้เป็นไปได้ด้วยกระแสข้อมูลอย่างต่อเนื่องจากยานพาหนะที่เข้ามาในคอมพิวเตอร์รุ่นต่างๆ โมเดลเหล่านี้สามารถจัดเรียงข้อมูล ระบุข้อเท็จจริงที่เป็นประโยชน์ จำลองสถานการณ์จริง และแสดงให้วิศวกรเห็นว่าจะปรับปรุงโมเดลในอนาคตได้อย่างไร ความสามารถในการเรียนรู้ของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้จำเป็นสำหรับการพัฒนาที่รวดเร็วในอุตสาหกรรมยานยนต์
Supply Chain Solutionsการจัดการห่วงโซ่อุปทานเป็นหนึ่งในงานที่ท้าทายที่สุดสำหรับบริษัทยานยนต์ อย่างไรก็ตาม ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง การจัดการกับความผันผวนในซัพพลายเชนไม่มีปัญหาเลย แมชชีนเลิร์นนิงสามารถรวบรวมข้อมูลจากสถานะปัจจุบันของอุตสาหกรรม เจาะลึกสถิติจากอดีต และเน้นที่ตัวชี้ปัจจุบันเพื่อการประมาณที่ดีขึ้น ด้วยวิธีนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถคาดการณ์อุปทานของวัตถุดิบ ราคาของวัสดุต่างๆ ทั่วประเทศ และการวิเคราะห์ต้นทุนที่ดีขึ้น ยิ่งไปกว่านั้น แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับความคาดหวังของลูกค้าและให้การประมาณราคาที่เหมาะสม ทั้งหมดนี้สามารถปรับปรุงการจัดการห่วงโซ่อุปทานในภาคยานยนต์ได้
วิดีโอ YouTube: ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องในอุตสาหกรรมยานยนต์
05, 2024