По мнению ведущих экспертов рынка и авто- и технологических гигантов, будущее автомобилей можно определить четырьмя словами — Connected, Autonomous, Shared и Electric — также называемыми CASE. Искусственный интеллект активно формирует связанные и автономные аспекты; многие основные транспортные средства уже доступны с подключенными технологиями, в то время как автономные (беспилотные) автомобильные технологии используются в разных автомобилях с разной мощностью.
Мы подробно обсудим эти две темы (подключенные технологии и беспилотные автомобили) в будущем. Сегодня в центре внимания другое.
Индустрия Shared Mobility также использует технологию искусственного интеллекта для роста. Сюда входят все основные компании, предлагающие мобильность как услугу (MaaS), такие как приложения для заказа такси (Uber, Ola), поставщики услуг по аренде автомобилей (GoGet, Zoomcar, Revv) и услуги микромобильности (Lime Scooters, Rapido). , и т. д.
Что касается электромобильности, искусственный интеллект активно используется на этапе проектирования и производства. Это делается не только для того, чтобы помочь ему догнать обычные транспортные средства (с двигателями внутреннего сгорания или ДВС), но и для обеспечения устойчивости для более экологичного будущего.
Это подводит нас к нашей теме…
Другие применения ИИ в автомобильной промышленности
В настоящее время мировая автомобильная промышленность по-разному использует технологии ИИ. Однако в средствах массовой информации освещаются только подключенные и беспилотные технологии. Это касается не только электромобилей, но и всей автомобильной промышленности.
Давайте подробнее рассмотрим все аспекты, в которых автомобильный сектор использует искусственный интеллект.
Дизайн
Проектирование автомобилей — это гигантская задача, и необходимо учитывать множество аспектов — визуальную привлекательность, аэродинамику, предпочтения покупателя и т. д. Визуальная привлекательность — это вопрос субъективный, и не существует установленной формулы, которая сделает дизайн привлекательным. Однако компании могут просматривать опросы и другие данные, чтобы определить предпочтения потребителей.
С помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать анализ данных, который позволяет получать полезную информацию намного быстрее, чем мы, смертные души.
Что касается аэродинамики, то достижения в области технологий искусственного интеллекта помогли разработчикам отказаться от аэродинамических труб в пользу виртуальных моделей гидродинамики. Программное обеспечение, такое как Autodesk CFD, Altair Hyperworks, Ansys, Simcenter и т. д., помогает разработчикам моделировать сценарии реального мира в виртуальной среде, помогая оценить аэродинамические характеристики конструкции до того, как она будет запущена в производство.
Это программное обеспечение под управлением ИИ также может помочь в других аспектах, таких как проверка прочности конструкции с использованием различных строительных материалов (изгиб, сдвиг, деформация и т. д.), проведение прогнозного анализа стоимости материалов для производства и многое другое. Благодаря этим виртуальным инструментам нет необходимости создавать бесчисленное количество прототипов для тестирования, что снижает затраты на НИОКР.
Логистика и управление цепочками поставок
Для логистики самой большой проблемой всегда было сохранение данных. Ручные методы медленны и подвержены ошибкам, а для крупных поставщиков логистических услуг огромный объем данных еще больше усложняет работу. Автоматизация с помощью ИИ помогает сгладить ситуацию. Благодаря машинному обучению и обработке естественного языка постоянно улучшаются способы получения, организации и обслуживания данных.
Системы искусственного интеллекта также могут в определенной степени автоматизировать складские операции, такие как сбор данных, управление запасами и автоматизированный контроль качества. Кроме того, расширенное отслеживание последней мили с помощью искусственного интеллекта намного эффективнее для ведения журнала цепочки поставок автопроизводителя.
Поскольку глобальная нехватка полупроводниковых микросхем не исчезает, крайне необходимо отслеживать цепочку поставок. Это необходимо для обеспечения эффективной работы производственных линий, несмотря на обстоятельства.
Плохое планирование может привести к потерям в производстве или простоям машин. Обстоятельства вынуждают каждого автопроизводителя оптимизировать свои производственные планы в соответствии с наличием запчастей и сырья для своих заводов, каждый из которых использует ИИ в той или иной степени, чтобы все лодки продолжали плавать!
Производство
Благодаря растущему использованию роботов общие производственные стандарты в различных отраслях за последние годы значительно улучшились. С помощью ИИ многие производственные процессы теперь автоматизированы. Сокращение человеческих ролей помогло уменьшить количество ошибок, а также ускорить темпы производства.
Все крупные автопроизводители по всему миру, включая бренды класса люкс (такие как BMW, Audi, Jaguar и т. д.), а также марки недорогих автомобилей (Toyota, Hyundai, Tata, Mahindra & Mahindra и т. д.), используют автоматизацию на отдельных участках своих производственных линий. . Оптимизация с помощью ИИ помогает оптимизировать производство и сократить потери времени и сырья.
Продажи и маркетинг
Не только в автомобилестроении ИИ помог сгладить маркетинговые стратегии в различных отраслях. Используя алгоритмы искусственного интеллекта, компании могут быстро обрабатывать огромные объемы данных, понимать поведение и предпочтения клиентов, чтобы лучше ориентироваться на свою целевую аудиторию. При наличии соответствующих данных автомобильные компании и дилерские центры могут персонализировать свои предложения и усилия по продажам для отдельных потенциальных покупателей.
В продажах системы ИИ находят интересное применение. Производители автомобилей и автомобильные дилеры должны создавать и поддерживать портфолио всех своих автомобилей. Традиционно для этих задач арендуют студии и нанимают профессиональных фотографов, но для дилеров (особенно продавцов подержанных автомобилей) это становится немного дороже.
Такие компании, как Spyne, Impel, Octopus Tools и другие, предлагают решения на основе искусственного интеллекта для преобразования обычных изображений автомобилей в привлекательные студийные высококачественные изображения.
Кроме того, ИИ может обрабатывать наборы данных о предыдущих продажах, чтобы улучшить прогнозы продаж, автоматизировать генерацию потенциальных клиентов и включить модели динамического ценообразования. Такие компании, как eSalesHub, специализируются на привлечении потенциальных клиентов с помощью приложений ИИ, а также на анализе звонков и взаимодействий клиентов для получения подробных сведений.
Послепродажная поддержка
Одной из самых больших проблем для покупателей автомобилей является послепродажное обслуживание, и на то есть веские причины! Независимо от того, насколько хорош автомобиль, некомпетентная сервисная сеть может мгновенно снизить его продажи. Машинное обучение может помочь производителям и сервисным центрам оптимизировать свои запасы и прогнозировать интервалы обслуживания для клиентов.
Такие компании, как Syncron, предлагают такие автоматизированные решения, помогающие управлять послепродажной поддержкой, экономить упущенную выгоду и повышать удовлетворенность клиентов. Кроме того, IoT (с подключенными автомобилями) может еще больше упростить процесс.
Бортовая система искусственного интеллекта автомобиля отслеживает интервалы обслуживания, предлагая уведомления, когда это необходимо, через устройства IoT (смартфоны, умные часы и т. д.). Такие системы также способны создавать диагностические отчеты в режиме реального времени, которые помогают ускорить техническое обслуживание и ремонт, даже прогнозируя ремонт и замену деталей.
Еще одно, гораздо более простое применение ИИ в послепродажной поддержке автопроизводителя — это использование чат-ботов и виртуальных помощников. Ручное обслуживание клиентов имеет ограниченные возможности, и становится трудно обслуживать отдельных потребителей, особенно в загруженные дни. Автоматизированные ответы намного эффективнее, и они могут точно оценить ситуацию, даже автоматизируя отправку сообщений, если это необходимо.
Автомобильное страхование
Машинное обучение и компьютерное зрение используются страховыми компаниями для упрощения всего страхового пути, при этом основным моментом является обработка требований. Для повторяющихся и стандартизированных задач использование ИИ помогает значительно снизить нагрузку на людей, а также уменьшить количество ошибок.
Благодаря эре подключенных автомобилей страховые компании могут использовать данные с различных устройств IoT, чтобы лучше судить о претензии. Конечно, большие объемы данных трудно обрабатывать, и здесь на помощь приходит ИИ. Алгоритмы машинного обучения могут сканировать и интерпретировать данные намного быстрее и эффективнее, чем люди, а также с постоянными улучшениями.
ИИ можно использовать для трудоемких задач, таких как осмотр транспортных средств и сбор доказательств. Помимо этого, передовые алгоритмы AI/ML могут даже проводить прогнозный анализ стоимости страхового возмещения на основе проверенного ущерба, что еще больше ускоряет процесс.
Еще одним огромным преимуществом является обнаружение мошенничества — системы искусственного интеллекта можно использовать для проверки биографических данных клиентов перед их одобрением, вычисляя связанный с этим фактор риска. Алгоритмы машинного обучения также могут обнаруживать шаблоны или отклонения от шаблонов поведения клиентов для обнаружения мошенничества в режиме реального времени.
Также прочтите: Почему и как Spyne перешла на AWS SageMaker для обучения ИИ автоматизированной системе редактирования изображений
Microsoft предлагает приложения на основе ИИ для банков и NBFC для выпуска новых полисов, проверок, продления и т. д. У технологических компаний, таких как Inspekt labs, также есть автоматизированные решения на основе ИИ/МО для обнаружения повреждений автомобилей, обнаружения мошенничества и оценки страховых требований.
