لقد غيرت حلول البيانات الضخمة الطريقة التي تتواصل بها التكنولوجيا مع الشركات تمامًا.
من ناحية أخرى ، تعمل صناعة السيارات جنبًا إلى جنب مع الصناعة التحويلية كمضيف مثالي لتطوير البيانات الضخمة . عندما نتحدث عن البيانات الضخمة ، نحتاج إلى معرفة أنها تمثل الجزء الأكبر من وحدات البيانات (وحدات المعلومات) التي يتم جمعها بمرور الوقت من خلال إجراءات مختلفة.
يمكن أن تمثل سلسلة من النتائج لاستجابات معينة ، ومجموعة محددة من التحليلات ، وما إلى ذلك. يمكن أن تكون البيانات الضخمة في شكل منظم (في شكل رقمي) حيث يتم تمثيل المعلومات في شكل معين ويسهل تحليلها وتقييمها. مع هذا ، تأتي البيانات الضخمة غير المنظمة في أشكال مختلفة بما في ذلك محتوى الوسائط والصور ومقاطع الفيديو وملفات gif والبيانات الرقمية والمحتوى اللفظي والملفات الصوتية وما إلى ذلك.
في الصناعات المختلفة ، يتم تجميع هذه البيانات وفحصها وتقييمها وتشكيلها في خوارزميات معينة بناءً على البيانات الكبيرة. تُستخدم هذه الخوارزميات لأتمتة عمليات معينة ، وإجراء تنبؤات ، وإنتاج استجابات واضحة ، وما إلى ذلك. تتحد هذه البيانات مع تقنيات أخرى متنوعة مثل إنترنت الأشياء (IoT) ، وخوارزميات التعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي (AI) وخدمات الحوسبة السحابية الأخرى لتحقيق ذلك. تطبيق أكثر كفاءة في صناعة السيارات.
لذلك ، نقدم لك هنا بعضًا من أهم الطرق التي تؤثر بها البيانات الضخمة على صناعة السيارات:
1. الصيانة التنبؤية:
تعتبر الصيانة التنبؤية من أهم مجالات تطبيقات البيانات الضخمة في صناعة السيارات. جنبًا إلى جنب مع إنترنت الأشياء (Internet of Things) ، تُستخدم البيانات الضخمة لدراسة صحة السيارة خلال فترة استخدامها في الوقت الفعلي. في الصيانة التنبؤية ، تستخدم تقنية إنترنت الأشياء خوارزمية البيانات الضخمة جنبًا إلى جنب مع بعض المستشعرات والمحركات وما إلى ذلك لدراسة صحة السيارة في الوقت الفعلي وإبلاغ السائق أو المالك بالمناطق التي يجب فحصها وصيانتها.
على سبيل المثال. إذا كان عادم السيارة لا يعمل بكفاءة ، أو إذا أظهر أحد إطاراتها ضغط هواء منخفض ، أو ضغط سائل الفرامل ، فهذا يشير إلى أن السائق أو المالك يتنبأ بأن الجزء المحدد يحتاج إلى مساعدة حتى يتمكن مدير الصيانة من إلقاء نظرة على الموقف أو يمكن للسائق والمالك فحص هذه المناطق قبل ظهور أي علامة على أي ضرر أو عطل في جزء ما. يمكن أن تؤدي الصيانة التنبؤية إلى أتمتة إجراءات الصيانة الشهرية من أجل صحة جيدة للسيارة ، وعمرها الأطول ، ويمكن أن تكون مفيدة في منع حالات الطوارئ بسبب بعض الأعطال الجزئية.
2. إدارة الأسطول:
عندما يتعلق الأمر بحلول البيانات الضخمة لصناعة السيارات ، فإن ذلك يؤدي إلى ظهور تقنية إدارة الأسطول المتصل. تتحد تقنية البيانات الكبيرة مع إنترنت الأشياء لتقديم تطبيق الإدارة الآلية للأسطول. باستخدام تطبيقات إنترنت الأشياء وأجهزة الاستشعار وخوارزمية البيانات الضخمة ، يمكن إرسال الإشارات من مركبة إلى أخرى ومن المركبات إلى أجهزة إدارة الأسطول. يمكن لهذه الإشارات إبلاغ المدير بالأحداث المختلفة مثل الموقع الدقيق للمركبات ، وصحة المركبات ، والمسافة التي قطعتها ، والوقت المثالي لعدم السفر ، والحالة العرضية ، وما إلى ذلك.
يمكن لمدير إدارة الأسطول الحصول على كل هذه المعلومات فقط من جهازه الذكي المتصل عن بُعد. يمكن استخدام هذه المعلومات لإدارة مشاريع إدارة الأسطول بكفاءة ، وزيادة إنتاجية العمل من خلال تقليل فترات التأخير المختلفة ، ومنع أي حالات طوارئ أو خسائر في أوقات تعطل المركبات ، وما إلى ذلك. لا تدعم البيانات الضخمة العمليات فحسب ، بل تستمر في جمع البيانات من كل حدث لمزيد من التقييم والفحص من قبل محللي البيانات.
3. تطبيق السيارات المتصلة:
إلى جانب استخدام خوارزمية البيانات الضخمة وتطبيقات إنترنت الأشياء وخدمات الحوسبة السحابية ، يمكن لشركة تطوير برمجيات مخصصة محترفة مساعدتك في بناء نموذج للسيارات المتصلة. على الرغم من أن مفهوم السيارات المتصلة لم يتم تفعيله بعد ، فبمجرد أن يصبح حيًا ، لن تبدو مدننا أقل من أفلام الخيال العلمي ، حيث تدير السيارات ذاتية القيادة الركوب بسلاسة وكفاءة دون التعرض لخطر الحوادث حيث أن كل سيارة مرتبطة بأخرى المركبات ، وإرسال إشارات الانعطاف ، إلخ.
اقرأ المدونة- كيف ستغير البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي أعمال الضغط؟
يمكن أن يؤدي ذلك إلى استخدام واسع لحلول البيانات الضخمة حيث ترسل المركبات إشارات لبعضها البعض وتتحرك وفقًا للاستجابات من تلك الإشارات ، مع وجود إشارات لاسلكية مثبتة على الطرق ، وما إلى ذلك ، والتي من شأنها أن تعطي إشارات للمركبة حول الطريق هيكل في قراءة الوقت. ستساعد خوارزمية البيانات الكبيرة في جعل هذه العمليات أكثر سلاسة وإدارتها بشكل أكثر كفاءة ، ولن يكون اليوم بعيدًا عندما يتم استبدال اتصالات V2V بوصلات V2I و V2X. سيؤدي هذا أيضًا إلى إنتاج الكثير من أجزاء البيانات التي يمكن تحليلها بواسطة محللي البيانات لجعل نوع الخيال العلمي لإدارة الطرق ممكنًا. حيث يمكن أن تنعطف المركبات دون إعطاء إشارة انعطاف ، يتم تطبيق فترات الراحة تلقائيًا وتتحرك السيارات بشكل متزامن ، مع الحد الأدنى من فرص وقوع الحوادث.
4. خدمات إدارة وإصلاح التأمين:
مجال آخر مهم لتطبيقات البيانات الضخمة في صناعة السيارات هو خدمات إدارة التأمين. في هذا النوع من التطبيقات ، تتحقق أجهزة إنترنت الأشياء المرتبطة بخوارزميات البيانات التنبؤية الضخمة من صحة السيارة في الوقت الفعلي وتشير إلى المالك ما إذا كانت السيارة بحاجة إلى تجديد التأمين أو التغطية ، وما إلى ذلك. وبهذا ، يمكن للمعلومات المتعلقة بصحة السيارة ساعد المالك في التحقق من المناطق التي تحتاج فيها السيارة إلى المساعدة وتحتاج إلى الإصلاح.
تعمل هذه المعلومات أيضًا على إطلاع شركات التأمين ومراكز خدمة إصلاح السيارات على صحة سيارتك ويمكنهم التواصل معك بناءً على هذه المعلومات. إنه مفيد لخدمات إصلاح السيارات ومالكي التأمين حيث يمكنهم تسويق خدماتهم بطريقة مخصصة ، مما قد يزيد قاعدة عملائهم وبالتالي إيراداتهم.
تنمو صناعة السيارات بشكل هائل ومع تضمين تقنيات البيانات الضخمة ، يجب أن تكون سريعًا للغاية في التكيف مع هذه التقنيات المستقبلية أو قد تفوتك رحلة التقنيات المستقبلية. لذلك ، يجب عليك مناقشة هذا الأمر مع شريكك التكنولوجي أو الاتصال بشركة تطوير برامج مخصصة واعدة توفر حلول البيانات الضخمة لصناعة السيارات لتتماشى مع الاتجاه المتصاعد والاستفادة من المزايا المختلفة لتطبيقات البيانات الضخمة.