Six façons dont l'IA et le Big Data changent l'industrie automobile

Prédire l'avenir

Chaque propriétaire de voiture réalise l'importance des vidanges d'huile et des inspections régulières des freins pour éviter l'augmentation des coûts d'entretien à l'avenir. Aujourd’hui, le big data et l’intelligence artificielle apportent un soutien important à la surveillance proactive de l’état des véhicules.

La maintenance prédictive permet aux concessionnaires de surveiller à distance les données de performance des véhicules, de collecter les données sur l'état du véhicule transmises par les capteurs embarqués en temps réel et d'utiliser l'intelligence artificielle et la technologie d'analyse des mégadonnées pour évaluer les problèmes. Cette technologie permet aux concessionnaires et aux conducteurs de connaître à tout moment l’état de leur voiture sans avoir à ouvrir le capot. Les concessionnaires peuvent détecter à temps d'éventuels problèmes avec le véhicule et prendre des mesures d'entretien à l'avance pour éviter une panne du véhicule. Ce système intelligent peut envoyer automatiquement des alarmes pour rappeler aux concessionnaires et aux conducteurs d'effectuer l'entretien, garantissant ainsi que les véhicules sont réparés avant qu'une panne ne se produise, améliorant ainsi la fiabilité et la sécurité des véhicules.

Une méthode efficace de maintenance préventive consiste à utiliser des systèmes de vision par ordinateur basés sur l'intelligence artificielle, qui peuvent détecter à temps des problèmes difficiles à détecter à l'œil humain, évitant ainsi l'aggravation du problème et réduisant les risques de dommages au véhicule.

La gestion de flotte bénéficiera particulièrement de cette technologie de maintenance, en identifiant de manière proactive les problèmes tels que les pièces défectueuses, les pneus usés ou les fuites de liquide, les entreprises peuvent savoir quels problèmes rechercher sur l'ensemble de leur flotte et planifier les réparations à l'avance, économisant ainsi de l'argent. d'argent et de frustration en cours de route, les flottes commerciales, des taxis aux camions de livraison en passant par les bus, peuvent minimiser les temps d'arrêt et les perturbations, garantissant ainsi que les colis (et les personnes) sont livrés à temps.

Routes respectueuses de l'environnement

L'impact environnemental des voitures ne se limite pas aux émissions d'échappement. Il faut environ 151 mètres cubes d'eau pour fabriquer une voiture, et rien qu'en Europe, 11 millions de voitures sont mises à la casse chaque année, ce qui équivaut à la même quantité de déchets.

L'analyse des mégadonnées offre aux constructeurs automobiles la possibilité d'optimiser la conception et la fabrication des véhicules, avec un accent particulier sur la durabilité. En analysant les données sur les matériaux et les processus d'assemblage les plus efficaces et les plus respectueux de l'environnement, les constructeurs peuvent garantir que chaque véhicule est construit avec le plus faible impact environnemental possible. De plus, grâce à l'analyse des données, les fabricants peuvent prédire plus précisément les fluctuations de la demande du marché, minimisant ainsi les stocks excédentaires et le gaspillage des ressources.

En optimisant la logistique et en améliorant l'efficacité de la fabrication, les constructeurs automobiles peuvent s'assurer d'obtenir les pièces dont ils ont besoin au bon endroit et en temps opportun, réduisant ainsi le nombre de pièces excédentaires et mises au rebut. Non seulement cela permet d’économiser du temps et des coûts, mais cela contribue également à un processus de fabrication automobile plus durable.

En plus d'appliquer l'intelligence artificielle sur la chaîne de montage, elle peut également être utilisée pour effectuer des simulations de conduite pendant la phase de conception du véhicule. Ce type de simulation peut aider les constructeurs à concevoir des véhicules plus économes en énergie et à émissions réduites, à améliorer le rendement énergétique et à réduire les émissions d'échappement.

L'IA peut également suivre et analyser les données tout au long du cycle de vie du véhicule et faciliter une gestion durable, même après que la voiture a été conduite. Les algorithmes d'IA conçus pour comprendre l'état de santé d'un véhicule depuis sa production jusqu'à sa fin de vie peuvent identifier les opportunités de réutilisation des composants. et le recyclage, l'optimisation des ressources, la maximisation de la récupération des matériaux précieux et la réduction de l'impact environnemental. Ces informations peuvent également être intégrées dans les futurs modèles de véhicules, permettant aux constructeurs de créer des modèles plus facilement démontables et recyclables.

Problèmes de sécurité dans la conduite autonome

L'intelligence artificielle et le big data ont conduit au développement de véhicules autonomes. Ces outils puissants permettent aux systèmes autonomes de voir et de naviguer dans leur environnement sans surveillance grâce à la fusion de capteurs et à un environnement d'algorithmes d'apprentissage automatique pour prendre des décisions en temps réel. pour naviguer en toute sécurité dans des environnements routiers complexes.

Les voitures autonomes génèrent jusqu'à 1 To de données par heure, donc les améliorations dans la collecte, le stockage et l'analyse des données rendront la conduite autonome plus sûre. En tant que technologie capable de prendre des décisions en temps réel, l'intelligence artificielle jouera un rôle dans l'enseignement. voitures pour apprendre le code de la route et améliorer continuellement leurs performances.

De plus, à mesure que les véhicules autonomes continuent de parcourir de plus en plus de kilomètres, les systèmes d'IA qui les prennent en charge reçoivent de plus en plus de données sur l'environnement routier, créant des cartes et des protocoles plus précis. Ils sont mieux équipés. Les appareils de conduite autonome peuvent naviguer dans ces environnements en douceur et en toute sécurité.

De meilleures routes, des villes plus intelligentes

L'intelligence artificielle et le big data amélioreront également la conduite à un niveau collectif, au-delà des performances d'une seule voiture.

Les entreprises de technologie de véhicules autonomes ainsi que les fournisseurs d'applications de ville intelligente et les municipalités peuvent désormais analyser les schémas de circulation, le comportement des navetteurs et les conditions routières en temps réel. Les systèmes basés sur l'IA peuvent utiliser ces données pour suggérer des itinéraires alternatifs, ajuster les feux de circulation et optimiser la circulation. . , réduisant la congestion, rendant les réseaux de transport plus efficaces et améliorant la qualité de l’air dans les zones urbaines.

La grande quantité de données collectées par les capteurs des villes intelligentes permet aux urbanistes de bien comprendre quelles conceptions de routes fonctionnent le mieux, rationalisant la circulation et améliorant la sécurité des conducteurs et des piétons.

La possibilité de combiner ces améliorations avec des données municipales externes et des données collectées directement à partir de l'intérieur des véhicules interagissant avec des infrastructures intelligentes accélérera la recherche de meilleures routes et de villes plus intelligentes.

Une expérience embarquée plus personnalisée

L'intégration de l'IoT a changé la façon dont les gens transforment leurs voitures en machines de conduite personnalisées.

Le Big Data permettra aux constructeurs automobiles de pousser davantage la personnalisation à partir d'informations basées sur les données sur les préférences du conducteur, en passant par les données du véhicule, les données du conducteur ou les données contextuelles, qui pourraient inclure tout, des goûts musicaux aux besoins en matière de santé et de bien-être, en passant par les préférences de conduite (c'est-à-dire les préférences température pour les réglages du cockpit ou du siège) et les itinéraires généraux, ainsi que diverses informations sur les personnes qu'un conducteur particulier appelle le plus souvent sur la route. Imaginez monter dans une voiture qui sait quand le conducteur principal est au volant (par opposition à un autre conducteur de la famille) et peut régler les sièges ou la température et indiquer les directions ou les stations de radio fréquemment utilisées.

Grâce à ce trésor d'informations personnalisées, les constructeurs automobiles peuvent proposer aux conducteurs certains modules complémentaires ou forfaits qui reflètent leur façon de conduire. Par exemple, les conducteurs de plus en plus de familles peuvent choisir des divertissements embarqués « adaptés aux enfants », tout en. Ceux qui effectuent régulièrement des trajets routiers longue distance se verront proposer des options d'éco-conduite pour maximiser l'efficacité sur la route et économiser de l'essence. En collectant des données sur le comportement des conducteurs sur la route, les constructeurs automobiles peuvent également récompenser une conduite sûre avec des avantages supplémentaires, des fonctionnalités exclusives ou des incitations.

Tout au long du cycle de vie de propriété, les conducteurs peuvent choisir des fonctionnalités et des modules complémentaires tels que les jeux embarqués ou le divertissement des passagers, les systèmes de navigation intégrés, la commande vocale, etc. En s'adaptant aux préférences du conducteur grâce à une gamme de logiciels et de fonctionnalités pouvant être mis à jour, les constructeurs automobiles peuvent Chaque conducteur se voit proposer une voiture qui correspond le mieux à ses besoins.

Révolutionner l'assurance

L'assurance automobile est peut-être un fardeau quotidien pour votre poche, mais elle est certainement un ami en cas de besoin - d'autant plus maintenant que l'IA et le Big Data transforment les compagnies d'assurance automobile pour proposer des politiques personnalisées et la manière dont les réclamations sont traitées.

En exploitant les données télématiques d'un véhicule – informations en temps réel collectées dans un véhicule donné sur les décisions et les actions d'un conducteur – les compagnies d'assurance peuvent obtenir des informations sur le comportement de conduite individuel et le temps passé sur la route, et adapter les primes d'assurance en conséquence. la conduite automobile et réduit le risque d’accidents, réduisant ainsi les coûts d’assurance pour les consommateurs et les indemnités des compagnies d’assurance.

Sur un plan purement logistique, le traitement des réclamations basé sur l'IA accélère et rationalise également les processus autrefois fastidieux, augmente la satisfaction des clients et réduit les frais généraux des compagnies d'assurance.

Ouvrir la voie à l'avenir

Comme d'innombrables industries, l'industrie automobile subit une transformation globale portée par l'intelligence artificielle et le big data.

Libérer ces nouvelles opportunités pour des solutions de conduite plus sûres, plus efficaces et plus durables garantira un avenir meilleur aux conducteurs et aux entreprises qui les emmènent là où ils doivent aller.