AI在汽車行業的六大令人興奮的用途

 

汽車是科技驅動的裝置，可以改善您的生活，而機器學習則是創新的驅動力 ， 更多資訊盡在振工鏈 。

自從亨利·福特發明裝配線以來，汽車公司一直是工業革命的領導者。如今，在工廠車間看到機器人在自動作業人員旁邊工作是很普遍的。

業界的最新進步來自改善機器製造過程和車輛的機器學習。新車既有數字的也有機械的。他們收集和接收的資料以六種令人興奮的方式幫助公司和消費者。

1.改善工廠

汽車機器學習可以提高工廠效率。用於製造汽車的機器人和裝置具有感測器，該感測器可以傳送有關缺陷零件的警報。

這可以幫助製造商在關閉裝配線或造成損壞之前進行維修。凱捷（Capgemini）的一項研究發現，到2023年，隨著生產力的提高，智慧技術每年可以為全球汽車行業增加1600億美元的收入。

由於機器學習，工廠的質量控制也在改善。承擔這項工作的工人有可能人為錯誤。如果未正確程式設計，使用人工智慧（AI）執行的系統也可能會遺漏問題。

但是，機器學習可以透過收集反饋和更新系統來改善過程。奧迪使用能夠檢測人眼不可見的鈑金裂縫的相機。

通用汽車使用感測器來監控工廠狀況。例如，如果油漆區域過熱或過冷，油漆將無法固化，裝置可能會發生故障。

2.預測庫存需求

儘管所有公司都希望他們擁有一個預測銷售的水晶球，但很少有公司能比汽車公司做得更多。汽車製造成本高昂，庫存對利潤產生重大影響。

如果汽車的需求高於預期，汽車製造商可能會錯過銷售。另一方面，如果汽車的需求比預期的要低，則可能不得不虧本出售。

機器學習可以監視和分析市場狀況以預測需求。大眾汽車使用經濟，政治甚至天氣資料來預測120個國家/地區的汽車銷量。

3.產生客戶銷售

機器學習還可以幫助汽車公司銷售更多車輛。它可以收集有關客戶的資料，例如人口統計資訊，過去的交易和線上活動。

使用此資訊，它可以建立個性化促銷。Cars使用機器學習來幫助定製汽車搜尋過程。它根據測驗購物者的生活方式偏好的測驗將購買者與汽車配對。

4.預防問題

汽車行業的AI也可以幫助車主。例如， 汽車保養這項也是可以根據資料預期 ， 然後按照 您按計劃進行的。司機每3,000英里換一次機油，每8,000英里換一次輪胎。

透過機器學習，維護變得“可預測”。感測器可以根據里程數確定服務或等到汽車發生故障，而無需檢測損壞並在問題發生之前進行預測，並透過儀表板或手機通知駕駛員。然後，駕駛員可以在方便的時間為他們安排服務。5.與客戶溝通

機器學習還可以改善與客戶的溝通。如果汽車需要服務，則自動聊天機器人可以設定並確認約會併傳送提醒。

聊天機器人還可以在服務完成後進行調查，以幫助汽車製造商和經銷商個性化服務。

他們甚至可以回答客戶的問題。麥肯錫公司的一項研究發現，一個精心設計的聊天機器人可以解決大約80％的客戶互動，從而降低了呼叫中心的成本。

6.避免碰撞

機器學習可以做的最令人興奮的事情就是提高駕駛員的安全性。感測器監視汽車以及附近行駛的車輛的活動。

汽車可以警告駕駛員危險的情況，甚至採取行動。英菲尼迪提供了預測性的前撞警告和前向緊急制動功能。

該技術可以分析駕駛員的汽車與前方兩輛汽車之間的速度和距離。如果汽車前方的兩輛汽車減速或突然制動，則系統會警告駕駛員。如果駕駛員沒有時間響應，它甚至可以接管車輛並使其減速或停車。

汽車機器學習驅動未來

技術透過幫助製造商製造更好，更安全的車輛來推動汽車行業的未來。汽車不再只是將您從一個地方帶到另一個地方的車輛。它們是技術驅動的裝置，可以改善您的生活，而機器學習則是創新的驅動力 ， 更多資訊盡在振工鏈 。