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AI とビッグデータが自動車業界を変える 6 つの方法

将来を予測する

すべての車の所有者は、将来のメンテナンス費用の高騰を避けるために、定期的なオイル交換とブレーキ検査の重要性を認識しています。現在、ビッグデータと人工知能は、車両の状態を事前に監視するための強力なサポートを提供しています。

予知保全により、ディーラーは車両のパフォーマンスデータをリモートで監視し、車載センサーから送信される車両の状態データをリアルタイムで収集し、人工知能とビッグデータ分析テクノロジーを使用して問題を評価することができます。この技術により、ディーラーやドライバーはボンネットを開けることなく、いつでも車の状態を把握できるようになります。ディーラーは車両に発生する可能性のある問題を適時に検出し、車両の故障を回避するために事前にメンテナンス措置を講じることができます。このインテリジェントシステムは、アラームを自動的に送信してディーラーやドライバーにメンテナンスを促すことができ、故障が発生する前に車両を確実に修理し、車両の信頼性と安全性を向上させます。

予防保守の効果的な方法は、人工知能を活用したコンピュータービジョンシステムを使用することです。これにより、人間の目では検出するのが難しい問題を適時に検出できるため、問題の悪化を回避し、問題が発生する可能性を減らすことができます。車両の損傷。

このメンテナンステクノロジーは、フリート管理に特にメリットをもたらします。部品の欠陥、タイヤの磨耗、液漏れなどの問題を積極的に特定することで、企業はフリート全体でどのような問題を探すべきかを知り、事前に修理のスケジュールを立てることができます。これにより、タクシーから配送トラック、バスに至るまでの商用車両が、ダウンタイムや混乱を最小限に抑え、荷物 (および人々) を時間どおりに配達できるようになり、その過程で多くのお金とイライラを節約できます。

環境に優しい道路

自動車が環境に与える影響は、排気管の排気ガスに限定されません。車を作るには約 151 立方メートルの水が必要で、ヨーロッパだけでも毎年 1,100 万台の車が廃棄されており、これは同量の廃棄物に相当します。

ビッグデータ分析は、自動車メーカーに、特に持続可能性に焦点を当てて車両の設計と製造を最適化する機会を提供します。最も効率的で環境に優しい材料と組み立てプロセスに関するデータを分析することで、メーカーは各車両が環境への影響を最小限に抑えて製造されていることを確認できます。さらに、データ分析を使用することで、メーカーは市場需要の変動をより正確に予測できるため、過剰在庫を最小限に抑え、資源の無駄を削減できます。

自動車メーカーは、物流を最適化し、製造効率を向上させることで、必要な部品を適切な場所から時間どおりに確実に入手できるようになり、余剰部品や廃棄部品の数を減らすことができます。これは時間とコストを節約するだけでなく、より持続可能な自動車製造プロセスにも貢献します。

人工知能を組立ラインに適用するだけでなく、車両の設計段階での運転シミュレーションの実行にも使用できます。この種のシミュレーションは、メーカーがより省エネで排出ガスを削減した車両を設計し、燃料効率を向上させ、排出ガスを削減するのに役立ちます。

AI は、車両のライフサイクル全体にわたってデータを追跡および分析し、車が運転された後でも持続可能な管理を促進することもできます。AI アルゴリズムは、生産から耐用年数終了まで車両の状態を理解できるように設計されています状況に応じて、コンポーネントの再利用とリサイクルの機会を特定し、資源の最適化、貴重な材料の回収の最大化、環境への影響の削減を行うことができ、これらの洞察は将来の車両モデルに統合することもできるため、メーカーはより簡単に分解してリサイクル可能な車両を作成することができます。

自動運転における安全性の問題

人工知能とビッグデータは自動運転車の開発を促進しており、これらの強力なツールにより、センサーフュージョンと機械学習アルゴリズムを通じて人間の介入なしで自動運転システムが動作できるようになります。勤務中に周囲を確認してナビゲートし、複雑な道路環境を安全に移動するためのリアルタイムの意思決定を行います。

自動運転車は 1 時間あたり最大 1 テラバイトのデータを生成するため、データの収集、保存、分析の改善により、自動運転車はより安全になります。インテリジェンスは、車に交通ルールを教え、そのパフォーマンスを継続的に向上させる上で重要な役割を果たします。

さらに、自動運転車がより多くの走行距離を追跡し続けるにつれて、自動運転車をサポートする人工知能システムは道路環境に関するますます多くのデータを受け取り、よりきめの細かい地図とプロトコルを作成し、より正確なデータを作成します。自動運転装置の装備が充実していれば、こうした環境をスムーズかつ安全に移動できるようになります。

より良い道路、よりスマートな都市

人工知能とビッグデータは、個々の車のパフォーマンスを超えて、全体的なレベルでも運転を向上させます。

自動運転車技術企業だけでなく、スマートシティアプリケーションプロバイダーや自治体も、交通パターン、通勤者の行動、道路状況をリアルタイムで分析できるようになり、AI 主導のシステムはこのデータを使用して代替ルートを提案し、調整することができます。交通信号、交通の流れを最適化し、渋滞を軽減し、交通ネットワークの効率を高め、都市部の大気質を改善します。

スマートシティのセンサーから収集された膨大な量のデータにより、都市計画者はどの道路設計が最適で、交通を合理化し、ドライバーと歩行者の安全性を高めることができるかを正確に理解できるようになります。

これらの改善を、外部自治体のデータや、スマートインフラストラクチャとやり取りする車両内部から直接収集されたデータと組み合わせることで、より良い道路とよりスマートな都市の追求が加速します。

よりパーソナライズされた車内体験

IoT の統合により、人々が車をパーソナライズされた運転機械に変える方法が変わりました。

ビッグデータにより、自動車会社は、音楽の好みから健康やウェルネスのニーズ、運転の好みに至るまで、車両データ、ドライバーデータ、またはコンテキストデータを通じて、データに基づいた洞察からドライバーの好みへのパーソナライゼーションをさらに推進できるようになります。（つまり、コックピットやシートの調整設定に適した温度）、通常のルート、および特定のドライバーが走行中に最も頻繁に電話をかける相手に関するさまざまな情報。主なドライバーが (家族の他のドライバーとは対照的に) いつハンドルを握っているかを認識し、座席や温度を調整したり、頻繁に使用する道順やラジオ局を合図したりできる車に乗り込むことを想像してみてください。

このパーソナライズされた情報の宝庫を利用して、自動車会社は、家族連れのドライバーが利用できるようになっている「子供に優しい」車など、ドライバーの運転方法を反映した特定のアドオンやパッケージをドライバーに提供できます。定期的に長距離を移動する人には、道路での効率を最大化し、ガソリンを節約するためのエコドライブオプションが提供されます。自動車メーカーは、路上でのドライバーの行動に関するデータを収集することで、安全運転に対して追加の特典、特別な機能、またはインセンティブを与えることもできます。

所有ライフサイクル全体を通じて、ドライバーは、車内ゲームや乗客のエンターテイメント、統合ナビゲーションシステム、音声制御などの機能やアドオンを選択できます。更新可能なソフトウェアと機能により、メーカーはすべてのドライバーにニーズに最適な車を提供できます。

保険に革命を起こす

自動車保険は日々の財布の重荷かもしれませんが、いざというときには確かに味方です。今は人工知能とビッグデータのおかげでさらにその傾向が強くなっています。データは社会のあり方を変えています。自動車保険会社がカスタマイズされた保険を提供し、請求を処理する方法。

車両のテレマティクスデータ (ドライバーの意思決定や行動に関して特定の車両内で収集されたリアルタイム情報) を活用することで、保険会社は個人の運転行動や道路で費やした時間についての洞察を得て、それに応じて対応することができます。保険料は、より安全な運転を奨励し、事故のリスクを軽減し、最終的には消費者の保険コストを削減し、保険会社からの支払いを削減します。

純粋に物流レベルでは、AI を活用した請求処理により、かつては煩雑だったプロセスが高速化および合理化され、顧客満足度が向上し、保険会社のオーバーヘッドが削減されます。