Big Data-løsninger har totalt transformeret den måde, teknologien forbinder med virksomheder på.
I den anden ende tjener bilindustrien sammen med fremstillingsindustrien som en perfekt vært for Big Data-udvikling . Når vi taler om Big Data, er vi nødt til at vide, at de repræsenterer den store del af dataenheder (informationsenheder), der indsamles over tid gennem forskellige procedurer.
Det kan repræsentere en række resultater til bestemte svar, et veldefineret sæt analyser osv. Big Data kan være i en struktureret form (i numerisk form), hvor information er repræsenteret i et specifikt format og er let at analysere og evaluere. Med dette kommer ustrukturerede Big Data i forskellige former, herunder medieindhold, billeder, videoer, gif-filer, numeriske data, verbalt indhold, lydfiler osv.
I de forskellige brancher er disse data samlet, screenet, evalueret og støbt i visse algoritmer baseret på Big Data. Disse algoritmer bruges til at automatisere bestemte processer, forudsige forudsigelser, producere åbenlyse svar osv. Disse data kombineres med forskellige andre teknologier som Internet of Things (IoT), maskinlæringsalgoritmer, kunstig intelligens (AI) og andre cloud computing-tjenester for at gøre det anvendelse mere effektiv i bilindustrien.
Så her bringer vi dig nogle af de bedste måder, hvorpå Big Data påvirker bilindustrien:
1. Forudsigende vedligeholdelse:
Et af de vigtigste anvendelsesområder for Big Data i bilindustrien er forudsigelig vedligeholdelse. Hånd i hånd med IoT (Internet of Things) Big Data bruges til at undersøge et køretøjs helbred i løbet af dets brug i realtid. I forudsigelig vedligeholdelse bruger IoT-teknologien Big Data-algoritmen sammen med visse sensorer, aktuatorer osv. Til at undersøge køretøjets helbred i realtid og indikere chaufføren eller ejeren om de områder, der skal kontrolleres og vedligeholdes.
For f.eks. Hvis et køretøjs udstødning ikke fungerer effektivt, eller et af dets dæk viser lavt lufttryk, bremsevæsketryk, angiver det føreren eller ejeren en forudsigelse om, at den specifikke del har brug for hjælp, så vedligeholdelseslederen kan se på situationen eller chaufføren og ejeren kunne få kontrolleret disse områder, før der er tegn på skader eller svigt i nogle dele. Forudsigende vedligeholdelse kan automatisere de månedlige vedligeholdelsesprocedurer for et godt helbred af køretøjet, dets længere levetid og kan være nyttigt til at forhindre nødsituationer på grund af en delfejl.
2. Flådestyring:
Når det kommer til Big Data-løsninger til bilindustrien, giver det yderligere anledning til teknologien til tilsluttet flådestyring. Big Data-teknologi kombineres med IoT for at tilbyde anvendelse af automatiseret flådestyring. Ved hjælp af IoT-applikationer, sensorer og Big Data-algoritme kan der sendes signaler fra et køretøj til et andet og fra køretøjer til flådestyringsenhederne. Disse signaler kan informere lederen om de forskellige begivenheder såsom køretøjernes nøjagtige placering, køretøjernes helbred, afstanden de har tilbagelagt, det ideelle tidspunkt for ikke at rejse, utilsigtet status osv.
Flådeadministrationschefen kan få al denne information fra sin tilsluttede smarte enhed eksternt. Disse oplysninger kan bruges til effektivt at styre flådestyringsprojekterne og øge produktiviteten i arbejdet ved at skære ned i forskellige forsinkelser, forhindre eventuelle nødsituationer eller køretidsnedetidstab osv. Big Data understøtter ikke kun processerne, men fortsætter med at indsamle data fra hver begivenhed til yderligere evaluering og screening af dataanalytikere.
3. Anvendelsen af tilsluttede biler:
Sammen med brugen af Big Data-algoritme, IoT-applikationer og cloud computing-tjenester kan et professionelt tilpasset softwareudviklingsfirma hjælpe dig med at opbygge en model af tilsluttede biler. Skønt konceptet med tilsluttede biler endnu ikke er kommet i live, ville vores byer ikke se mindre ud end science fiction-film, hvor førerkøretøjsløse biler styrer turen jævnt og effektivt uden risiko for ulykker, da enhver bil er forbundet med andre køretøjer og sende blinklys osv.
Læs bloggen - Hvordan vil big data og AI ændre lobbyvirksomheden?
Dette kunne en bred anvendelse af Big Data-løsninger, hvor køretøjerne sender signaler til hinanden og bevæger sig i henhold til svarene fra disse signaler, med dette ville der være installeret radiofyr på vejene osv., Som ville give køretøjet signaler om vejen struktur i læsning af tiden. Big data-algoritmen hjælper med at gøre disse processer glattere og mere effektivt styret, og dagen er ikke langt, hvor V2V-forbindelser vil blive erstattet med V2I og V2X-forbindelser vil være mulig. Dette ville også producere en masse dataknopper, der kan analyseres af dataanalytikere for at muliggøre science fiction-typen vejstyring. Hvor køretøjer kunne dreje uden at give et vendesignal, anvendes pauser automatisk, og biler bevæger sig synkroniseret med minimale chancer for ulykker.
4. Forsikringsstyring og reparationstjenester:
Et andet vigtigt indflydelsesområde for Big Data-applikationer i bilindustrien er forsikringsstyringstjenester. I denne type applikation kontrollerer IoT-enhederne i forbindelse med Big Data-forudsigelige datalgoritmer køretøjets helbred i realtid og indikerer ejeren, om bilen har brug for en forsikringsfornyelse eller dækning osv. Med dette kan oplysningerne om bilens sundhed hjælpe ejeren med at kontrollere de områder, hvor bilen har brug for hjælp og skal repareres.
Disse oplysninger holder også forsikringsselskaber og bilreparationsservicecentre informeret om din bilsundhed, og de kan oprette forbindelse til dig baseret på disse oplysninger. Det er nyttigt for bilreparationstjenesterne og forsikringsejerne, da de kan markedsføre dig deres tjenester på en personlig måde, hvilket kan øge deres kundebase og dermed deres indtægter.
Bilindustrien vokser enormt, og med inkluderingen af Big Data-teknologier skal du være meget hurtig med tilpasningen af disse fremtidige teknologier, ellers går du måske glip af flyvningen af fremtidige teknologier. Derfor bør du diskutere dette med din teknologipartner eller oprette forbindelse til et lovende tilpasset softwareudviklingsfirma, der leverer Big Data-løsninger til bilindustrien for at komme overens med den stigende tendens og udnytte de forskellige fordele ved Big Data-applikationer.