Big Data -ratkaisut ovat muuttaneet täysin tapaa, jolla tekniikka muodostaa yhteyden yrityksiin.
Toisaalta autoteollisuus yhdessä valmistavan teollisuuden kanssa toimii täydellisenä isäntänä Big Data -kehitykselle . Kun puhumme suuresta datasta, meidän on tiedettävä, että se edustaa suurta joukkoa datayksiköitä (tietoyksiköitä), jotka kerätään ajan myötä eri menettelyjen avulla.
Se voi edustaa joukko tuloksia tietyille vastauksille, hyvin määritellyn analytiikkasarjan jne. Big Data voi olla strukturoidussa muodossa (numeerisessa muodossa), jossa tieto on esitetty tietyssä muodossa ja jota on helppo analysoida ja arvioida. Tämän ansiosta strukturoimaton Big Data tulee eri muodoissa, mukaan lukien mediasisältö, kuvat, videot, gif-tiedostot, numeeriset tiedot, sanallinen sisältö, äänitiedostot jne.
Eri toimialoilla nämä tiedot kootaan, seulotaan, arvioidaan ja muovataan tietyissä algoritmeissa Big Data -tietojen perusteella. Näitä algoritmeja käytetään automatisoimaan tiettyjä prosesseja, tekemään ennusteita, tuottamaan ilmeisiä vastauksia jne. Nämä tiedot yhdistyvät useisiin muihin tekniikoihin, kuten esineiden internetiin (IoT), koneoppimisalgoritmeihin, tekoälyyn (AI) ja muihin pilvipalveluihin. tehokkaampi käyttö autoteollisuudessa.
Joten tässä tuomme sinulle joitain parhaita tapoja, joilla Big Data vaikuttaa autoteollisuuteen:
1. Ennakoiva huolto:
Yksi tärkeimmistä Big Datan sovellusalueista autoteollisuudessa on ennakoiva huolto. Yhdessä IoT: n (esineiden internet) kanssa Big Data -palvelua käytetään ajoneuvon terveyden tutkimiseen sen käytön aikana reaaliajassa. Ennakoivassa kunnossapidossa IoT-tekniikka käyttää Big Data -algoritmia yhdessä tiettyjen antureiden, toimilaitteiden jne. Kanssa tutkiakseen ajoneuvon terveyttä reaaliajassa ja ilmoittamalla kuljettajalle tai omistajalle alueet, jotka on tarkistettava ja huollettava.
Esimerkiksi. Jos ajoneuvon pakokaasu ei toimi tehokkaasti tai jos sen renkaissa on alhainen ilmanpaine, jarrunesteen paine, se osoittaa kuljettajalle tai omistajalle ennusteen, että tietty osa tarvitsee apua, jotta huoltopäällikkö voi tarkastella tilannetta tai kuljettaja ja omistaja voisivat tarkistaa nämä alueet ennen kuin on merkkejä vaurioista tai vikoista jossakin osassa. Ennakoiva huolto voi automatisoida kuukausittaiset huoltotoimenpiteet ajoneuvon hyvän terveyden ja pidemmän käyttöiän varmistamiseksi, ja se voi olla hyödyllistä ehkäistäessä osan vikaantumisesta johtuvia hätätilanteita.
2. Laivaston hallinta:
Autoteollisuuden Big Data -ratkaisujen kohdalla syntyy edelleen yhdistetyn kalustonhallinnan tekniikkaa. Big Data -teknologia yhdistyy IoT: hen tarjoamaan automatisoitua kalustonhallintaa. IoT-sovellusten, antureiden ja Big Data -algoritmin avulla signaaleja voidaan lähettää ajoneuvoista toiseen ja ajoneuvoista kalustonhallintalaitteisiin. Nämä signaalit voivat kertoa esimiehelle erilaisista tapahtumista, kuten ajoneuvojen tarkasta sijainnista, ajoneuvojen terveydestä, kuljetusta matkasta, ihanteellisesta ajasta matkustamiseen, onnettomuuden tilasta jne.
Kalustonhallintapäällikkö voi saada kaikki nämä tiedot vain liitetystä älylaitteestaan etänä. Näitä tietoja voidaan käyttää laivastonhallintaprojektien tehokkaaseen hallintaan ja työn tuottavuuden parantamiseen vähentämällä viiveitä, ehkäisemällä hätätilanteita tai ajoneuvojen seisokkien menetyksiä jne. Big Data ei vain tue prosesseja vaan myös kerää tietoja jokainen tapahtuma data-analyytikoiden arvioitavaksi ja seulottavaksi.
3. Yhdistettyjen autojen käyttö:
Big Data -algoritmin, IoT-sovellusten ja pilvipalvelujen käytön lisäksi ammattitaitoinen ohjelmistokehitysyritys voi auttaa rakentamaan yhdistettyjen autojen mallin. Vaikka yhdistettyjen autojen käsite ei ole vielä tullut eloon, kun ne elävät, kaupungit eivät näytä vähemmän kuin tieteiselokuvat, joissa kuljettamattomat autot hallitsevat matkaa sujuvasti ja tehokkaasti ilman onnettomuusriskiä, koska jokainen auto on yhteydessä muihin ajoneuvoihin ja lähettää suuntavaloja jne.
Lue blogi - Kuinka big data ja tekoäly muuttavat lobbausliiketoimintaa?
Tämä voisi olla laaja käyttö Big Data -ratkaisuissa, joissa ajoneuvot lähettävät signaaleja toisilleen ja liikkuvat näiden signaalien vastausten mukaan, jolloin tielle asennettaisiin radiomajakkoja jne., Jotka antaisivat ajoneuvolle signaaleja tiestä rakenne lukemalla aikaa. Big data -algoritmi auttaa tekemään näistä prosesseista sujuvampia ja tehokkaampia, eikä päivä ole kaukana, kun V2V-yhteydet korvataan V2I: llä ja V2X-yhteydet ovat mahdollisia. Tämä tuottaisi myös paljon datapaloja, jotka data-analyytikot voivat analysoida tieteiskirjallisuuden mahdollistamiseksi tienhallinnassa. Missä ajoneuvot voisivat kääntyä antamatta suuntavaloa, tauot tehdään automaattisesti ja autot liikkuvat synkronoituna, ja onnettomuuksien mahdollisuus on minimaalinen.
4. Vakuutusten hallinta ja korjauspalvelut:
Toinen tärkeä Big Data -sovellusten vaikutusalue autoteollisuudessa on vakuutusten hallintapalvelut. Tämäntyyppisessä sovelluksessa IoT-laitteet ennakoivien Big Data -algoritmien yhteydessä tarkistavat ajoneuvon kunnon reaaliajassa ja ilmoittavat omistajalle, tarvitseeko auto vakuutuksen uusimista vai vakuutusturvaa jne. Auta omistajaa tarkistamaan alueet, joilla auto tarvitsee apua ja on korjattava.
Nämä tiedot myös pitävät vakuutusyhtiöt ja autokorjaamot ajan tasalla autosi terveydestä, ja ne voivat ottaa sinuun yhteyttä näiden tietojen perusteella. Se on hyödyllistä autokorjaamoille ja vakuutusten omistajille, koska he voivat markkinoida palveluitasi yksilöllisesti, mikä voi lisätä heidän asiakaskuntaansa ja siten tulojaan.
Autoteollisuus kasvaa valtavasti, ja sisällyttämällä Big Data -teknologioita sinun on oltava erittäin nopea mukautettava näitä tulevia tekniikoita tai saatat menettää tulevaisuuden tekniikoiden lennon. Siksi sinun on keskusteltava tästä teknologiakumppanisi kanssa tai otettava yhteyttä lupaavaan räätälöityyn ohjelmistokehitysyritykseen, joka tarjoaa Big Data -ratkaisuja autoteollisuudelle nousevan trendin mukaiseksi ja hyödyntämään Big Data -sovellusten erilaisia etuja.