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AI와 빅데이터가 자동차 산업을 변화시키는 6가지 방식

미래를 예측하세요

모든 자동차 소유자는 향후 유지 관리 비용 상승을 방지하기 위해 정기적인 오일 교환과 브레이크 검사의 중요성을 알고 있습니다. 오늘날 빅데이터와 인공지능은 차량 상태를 사전에 모니터링하는 데 강력한 지원을 제공하고 있습니다.

예측 유지보수를 통해 딜러는 차량 성능 데이터를 원격으로 모니터링하고, 온보드 센서에서 전송되는 차량 상태 데이터를 실시간으로 수집하며, 인공지능 및 빅데이터 분석 기술을 사용하여 문제를 평가할 수 있습니다. 이 기술을 통해 딜러와 운전자는 후드를 열지 않고도 항상 차량 상태를 알 수 있습니다. 딜러는 차량에 발생할 수 있는 문제를 적시에 감지하고 사전에 유지 관리 조치를 취하여 차량 고장을 방지할 수 있습니다. 이 지능형 시스템은 자동으로 경보를 보내 딜러와 운전자에게 유지 관리를 수행하도록 상기시켜 고장이 발생하기 전에 차량을 수리하고 차량 신뢰성과 안전성을 향상시킵니다.

사람의 눈으로 감지하기 어려운 문제를 적시에 감지할 수 있는 인공지능 기반 컴퓨터 비전 시스템을 활용하면 문제가 악화되는 것을 방지하고 차량 손상 가능성을 줄이는 것이 예방정비의 효과적인 방법입니다.

차량 관리는 특히 결함이 있는 부품, 마모된 타이어 또는 유체 누출과 같은 문제를 사전에 식별함으로써 이 유지 관리 기술의 이점을 누릴 수 있습니다. 회사는 전체 차량에서 찾아야 할 문제를 파악하고 사전에 수리 일정을 계획하여 비용을 절약할 수 있습니다. 그 과정에서 발생하는 비용과 불만으로 인해 택시에서 배달 트럭, 버스에 이르기까지 상업용 차량은 가동 중지 시간과 중단을 최소화하여 패키지(및 사람)가 제 시간에 도착하도록 보장할 수 있습니다.

친환경 도로

자동차가 환경에 미치는 영향은 배기관 배출에만 국한되지 않습니다. 자동차 한 대를 만드는 데는 약 151입방미터의 물이 필요하며, 유럽에서만 매년 1,100만 대의 자동차가 폐차되며 이는 같은 양의 폐기물에 해당합니다.

빅 데이터 분석은 자동차 제조업체에 지속 가능성에 특별히 초점을 맞춰 차량 설계 및 제조를 최적화할 수 있는 기회를 제공합니다. 제조업체는 가장 효율적이고 환경 친화적인 재료 및 조립 공정에 대한 데이터를 분석함으로써 각 차량이 환경에 미치는 영향을 최소화하도록 제작할 수 있습니다. 또한 제조업체는 데이터 분석을 통해 시장 수요 변동을 보다 정확하게 예측할 수 있어 과잉 재고를 최소화하고 자원 낭비를 줄일 수 있습니다.

물류를 최적화하고 제조 효율성을 개선함으로써 자동차 제조업체는 필요한 부품을 적시에 올바른 장소에서 확보하여 초과 부품 및 폐기 부품 수를 줄일 수 있습니다. 이는 시간과 비용을 절약할 뿐만 아니라 보다 지속 가능한 자동차 제조 공정에도 기여합니다.

조립 라인에 인공지능을 적용하는 것 외에도 차량 설계 단계에서 운전 시뮬레이션을 수행하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이러한 종류의 시뮬레이션은 제조업체가 더 많은 에너지를 절약하고 배기가스를 줄이는 차량을 설계하고 연료 효율성을 개선하며 배기관 배기가스를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 데이터를 추적 및 분석하고, 심지어 자동차를 운전한 후에도 지속 가능한 관리를 촉진할 수 있습니다. 생산부터 수명 종료까지 차량의 상태를 이해하도록 설계된 AI 알고리즘은 부품에 대한 기회를 식별할 수 있습니다. 재사용 및 재활용, 자원 최적화, 귀중한 재료의 회수 극대화, 환경 영향 감소 등의 통찰력을 미래의 차량 모델에 통합하여 제조업체가 보다 쉽게 분해하고 재활용할 수 있는 모델을 만들 수 있습니다.

자율 운전의 안전 문제

인공 지능과 빅 데이터는 자율 차량의 개발을 주도했습니다. 이러한 강력한 도구를 사용하면 자율 시스템이 센서 융합 및 기계 학습 알고리즘 환경을 통해 주변을 무인으로 확인하고 탐색하여 실시간 결정을 내릴 수 있습니다. 복잡한 도로 환경을 안전하게 탐색할 수 있습니다.

자율주행차는 시간당 최대 1TB의 데이터를 생성하므로 데이터 수집, 저장, 분석이 향상되면 실시간으로 의사결정을 내릴 수 있는 기술로서 인공지능이 가르치는 역할을 하게 될 것입니다. 자동차는 도로의 규칙을 배우고 지속적으로 성능을 향상시킵니다.

또한, 자율 주행 차량이 계속해서 더 많은 마일을 추적함에 따라 이를 지원하는 AI 시스템은 도로 환경에 대한 점점 더 많은 데이터를 수신하여 지도가 더 정확할수록 더욱 세밀한 지도와 프로토콜을 생성합니다. 자율주행 장치는 이러한 환경을 원활하고 안전하게 탐색할 수 있습니다.

더 나은 도로, 더 스마트한 도시

인공 지능과 빅 데이터는 단일 자동차의 성능을 넘어 집단 수준의 운전도 향상시킬 것입니다.

자율주행차 기술 기업과 스마트 시티 애플리케이션 제공업체, 지방자치단체는 이제 교통 패턴, 통근 행동, 도로 상태를 실시간으로 분석하여 이 데이터를 사용하여 대체 경로를 제안하고 교통 신호를 조정하며 교통 흐름을 최적화할 수 있습니다. . 교통 혼잡을 줄여 교통 네트워크를 더욱 효율적으로 만들고 도시 지역의 대기 질을 개선합니다.

스마트 시티 센서에서 수집된 방대한 양의 데이터를 통해 도시 계획자는 어떤 도로 설계가 가장 효과적인지 예리하게 이해하여 교통을 간소화하고 운전자와 보행자의 안전을 강화할 수 있습니다.

이러한 개선 사항을 외부 도시 데이터 및 스마트 인프라와 상호 작용하는 차량 내부에서 직접 수집한 데이터와 결합하는 기능은 더 나은 도로와 스마트 도시 추구를 가속화할 것입니다.

더욱 개인화된 차량 내 경험

IoT 통합은 사람들이 자동차를 개인화된 운전 기계로 바꾸는 방식을 변화시켰습니다.

빅 데이터를 통해 자동차 회사는 차량 데이터, 운전자 데이터 또는 상황별 데이터를 통해 운전자 선호도에 대한 데이터 기반 통찰력에서 개인화를 더욱 촉진할 수 있습니다. 여기에는 음악 취향부터 건강 및 웰니스 요구사항, 운전 선호도(예: 선호하는 조종석 온도 또는 좌석 조정 설정) 및 일반 경로는 물론 특정 운전자가 도로에서 가장 자주 전화하는 사람에 대한 다양한 정보도 제공됩니다. 가족 중 다른 운전자가 아닌 주 운전자가 언제 운전석에 있는지 알고 좌석이나 온도를 조정하고 자주 사용하는 방향이나 라디오 방송 신호를 보낼 수 있는 자동차에 탑승한다고 상상해 보세요.

이 보물 같은 개인 정보를 통해 자동차 회사는 운전자의 운전 방식을 반영하는 특정 추가 기능이나 패키지를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 가족이 점점 더 많아지는 운전자는 "어린이에게 적합한" 차량 내 엔터테인먼트를 선택할 수 있습니다. 정기적으로 장거리 도로를 여행하는 사람들에게는 도로 효율성을 극대화하고 휘발유를 절약할 수 있는 에코 드라이빙 옵션이 제공됩니다. 도로에서의 운전자 행동에 대한 데이터를 수집함으로써 자동차 제조업체는 추가 혜택, 독점 기능 또는 인센티브를 통해 안전한 운전에 보상할 수도 있습니다.

소유 수명 주기 전반에 걸쳐 운전자는 차량 내 게임이나 승객 엔터테인먼트, 통합 내비게이션 시스템, 음성 제어 등과 같은 기능과 추가 기능을 선택할 수 있습니다. 업데이트 가능한 다양한 소프트웨어와 기능을 통해 운전자 선호도에 적응함으로써 자동차 제조업체는 각 운전자에게는 자신의 필요에 가장 적합한 자동차가 제공됩니다.

보험 혁명

자동차 보험은 주머니에 매일 부담이 될 수 있지만 필요할 때 확실히 친구가 됩니다. AI와 빅 데이터가 자동차 보험 회사를 변화시켜 맞춤형 정책과 방식을 제공하므로 더욱 그렇습니다. 클레임이 처리됩니다.

차량의 텔레매틱스 데이터(특정 차량 내에서 운전자의 결정과 행동에 대해 수집된 실시간 정보)를 활용하여 보험 회사는 개인의 운전 행동과 도로에서 보낸 시간에 대한 통찰력을 얻고 이에 따라 보험료를 맞춤화할 수 있습니다. 운전을 돕고 사고 위험을 줄여 궁극적으로 소비자의 보험 비용을 낮추고 보험 회사의 지불금을 줄입니다.

순전히 물류 수준에서 AI 기반 청구 처리는 한때 번거로웠던 프로세스의 속도를 높이고 간소화하며, 고객 만족도를 높이고, 보험 회사의 간접비를 줄여줍니다.