Big Data-løsninger har fullstendig transformert måten teknologien kobler seg til bedrifter.
I den andre enden fungerer bilindustrien sammen med produksjonsindustrien som en perfekt vert for Big Data-utvikling . Når vi snakker om Big Data, må vi vite at det representerer den store delen av dataenheter (informasjonsenheter) som samles over tid gjennom forskjellige prosedyrer.
Det kan representere en rekke utfall til bestemte svar, et veldefinert sett med analyser, etc. Big Data kan være i en strukturert form (i numerisk form) der informasjon er representert i et bestemt format og er enkel å analysere og evaluere. Med dette kommer ustrukturert Big Data i forskjellige former, inkludert medieinnhold, bilder, videoer, gif-filer, numeriske data, verbalt innhold, lydfiler, etc.
I de forskjellige bransjene blir disse dataene samlet, screenet, evaluert og støpt i visse algoritmer basert på Big Data. Disse algoritmene brukes til å automatisere visse prosesser, forutsi, produsere åpenbare svar osv. Disse dataene kombineres med forskjellige andre teknologier som Internet of Things (IoT), maskinlæringsalgoritmer, kunstig intelligens (AI) og andre cloud computing-tjenester for å gjøre det applikasjon mer effektiv i bilindustrien.
Så her gir vi deg noen av de beste måtene Big Data påvirker bilindustrien:
1. Forutsigende vedlikehold:
Et av de viktigste bruksområdene for Big Data i bilindustrien er prediktivt vedlikehold. Hånd i hånd med IoT (Internet of Things) Big Data brukes til å studere helsen til et kjøretøy i løpet av bruk i sanntid. I prediktivt vedlikehold bruker IoT-teknologien Big Data-algoritmen sammen med visse sensorer, aktuatorer osv. For å studere bilens helse i sanntid og indikere sjåføren eller eieren om områdene som må kontrolleres og vedlikeholdes.
For f.eks. Hvis eksosene til et kjøretøy ikke fungerer effektivt, eller et av dekkene viser lavt lufttrykk, bremsevæsketrykk, indikerer det at sjåføren eller eieren er en spådom om at den spesifikke delen trenger hjelp slik at vedlikeholdslederen kan se på situasjonen eller sjåføren og eieren kan få kontrollert disse områdene før det er tegn til skade eller svikt i noen del. Forutsigende vedlikehold kan automatisere de månedlige vedlikeholdsprosedyrene for god helse på kjøretøyet, dets lengre levetid, og kan være nyttig for å forhindre kriser på grunn av en delfeil.
2. Flåtestyring:
Når det gjelder Big Data-løsninger for bilindustrien, gir det videre teknologi for tilkoblet flåtestyring. Big Data-teknologi kombineres med IoT for å tilby bruk av automatisert flåtestyring. Ved bruk av IoT-applikasjoner, sensorer og Big Data-algoritme kan signaler sendes fra ett kjøretøy til et annet, og fra kjøretøyer til flåtestyringsenhetene. Disse signalene kan informere lederen om de forskjellige hendelsene, for eksempel kjøretøyenes nøyaktige beliggenhet, kjøretøyenes helse, avstanden de har tilbakelagt, det ideelle tidspunktet å ikke reise, utilsiktet status osv.
Flåtestyringssjefen kan få all denne informasjonen bare fra den tilkoblede smarte enheten eksternt. Denne informasjonen kan brukes til å effektivt administrere flåtestyringsprosjektene, og øke produktiviteten i arbeidet ved å kutte ned forskjellige forsinkelser, forhindre krisesituasjoner eller tap av kjøretøystopp osv. Big Data støtter ikke bare prosessene, men fortsetter å samle inn data fra hvert arrangement for videre evaluering og screening av dataanalytikere.
3. Anvendelsen av tilkoblede biler:
I tillegg til bruk av Big Data-algoritme, IoT-applikasjoner og cloud computing-tjenester , kan et profesjonelt tilpasset programvareutviklingsselskap hjelpe deg med å bygge en modell av tilkoblede biler. Selv om konseptet med tilkoblede biler ennå ikke har kommet i live, vil byene våre ikke se mindre ut enn science fiction-filmer, der førerløse biler klarer turen jevnt og effektivt uten fare for ulykker, siden hver bil er forbundet med andre. kjøretøy, og sende blinklys osv.
Les bloggen - Hvordan vil big data og AI endre lobbyvirksomheten?
Dette kan være en bred bruk av Big Data-løsninger der kjøretøyene sender signaler til hverandre og beveger seg i henhold til svarene fra disse signalene, med dette vil det være installert radiofyr på veiene osv. Som vil gi kjøretøyet signaler om veien struktur i å lese tiden. Big data-algoritmen vil bidra til å gjøre disse prosessene jevnere og mer effektivt administrert, og dagen er ikke langt da V2V-tilkoblinger vil bli erstattet med V2I- og V2X-tilkoblinger vil være mulig. Dette vil også produsere mange dataklasser som kan analyseres av dataanalytikere for å gjøre science fiction-typen veiledning mulig. Der biler kan svinge uten å gi et blinklys, blir pauser brukt automatisk og bilene beveger seg synkronisert, med minimale sjanser for ulykker.
4. Forsikringsledelse og reparasjonstjenester:
Et annet viktig innflytelsesområde for Big Data-applikasjoner i bilindustrien er forsikringstjenester. I denne typen applikasjoner kontrollerer IoT-enhetene i forbindelse med Big Data-prediktive datalgoritmer kjøretøyets helse i sanntid og indikerer eieren om bilen trenger en forsikringsfornyelse eller dekning osv. Med dette kan informasjonen om bilhelsen hjelpe eieren med å sjekke områdene der bilen trenger assistanse og må repareres.
Denne informasjonen holder også forsikringsselskapene og bilreparasjonssentrene informert om bilhelsen din, og de kan få kontakt med deg basert på denne informasjonen. Det er nyttig for bilreparasjonstjenester og forsikringseiere, da de kan markedsføre tjenestene dine på en personlig måte, noe som kan øke kundebasen og dermed inntektene.
Bilindustrien vokser enormt, og med inkluderingen av Big Data-teknologier må du være veldig rask med tilpasningen av disse fremtidige teknologiene, ellers vil du kanskje savne flyet med fremtidige teknologier. Derfor bør du diskutere dette med din teknologipartner eller ta kontakt med et lovende tilpasset programvareutviklingsselskap som tilbyr Big Data-løsninger for bilindustrien for å komme overens med den økende trenden og utnytte de forskjellige fordelene med Big Data-applikasjoner.