汽车行业 4 个机器学习用例

从零部件供应商到整车制造商，从服务提供商到租车公司，汽车和相关出行行业都将从大规模实施机器学习中获益匪浅。我们看到大型汽车制造商正在投资各种阶段的概念验证项目，而自动驾驶领域的颠覆者则试图在人工智能和机器学习的基础上建立全新的业务。

机器学习为改善整个汽车价值链的流程和产品提供了巨大的机会。但是，您应该将重点放在哪里？如何确保您在机器学习方面的投资不仅仅是昂贵的“一次性”应用？我们收集了 4 个可以利用开源技术实施并提供超出初始应用的长期价值的机器学习用例。

1. 质量控制

图像识别和异常检测是机器学习算法的类型，它们可以快速检测并消除缺陷零件，防止它们进入车辆制造流程。零件制造商可以在组件下线时拍摄每件组件的图像，并自动将这些图像通过机器学习模型来识别任何缺陷。高精度的异常检测算法可以检测到小至几分之一毫米的缺陷。预测分析可用于评估有缺陷的零件是否可以返工或需要报废。在此阶段消除或返工有缺陷的零件，远比在后期发现并修复它们成本低廉。它可以节省制造后期更昂贵的成本问题，并降低昂贵召回的风险。它还有助于确保客户安全、满意度和留存率。

为了实施图像识别和分析模型，制造商需要一个准确的数据集，其中包含数百甚至数千个零件图像，每个图像都标记有信息，例如合格、不合格、问题 A/B/C 等。构建模型的数据科学家还需要具备有关允许公差以及各种缺陷对性能和安全可能产生的影响的领域专业知识。

相同的方法可用于所有组件制造以及整个车辆装配线。图像识别和分析模型可以在整个汽车价值链中发挥多种作用，例如识别和评估胎面磨损模式的微小变化，帮助开发新一代性能更好的轮胎，为油漆和其他饰面提供质量控制，以及为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶系统启用避险功能。因此，许多组织会从企业数据科学平台中获得更大的价值，而不是为单个用例设计的点解决方案。

2. 根本原因分析

当产品生命周期的任何阶段出现问题时，无论是在制造过程的早期发现的问题还是影响多个车辆的问题，组织都会争先恐后地确定确切的原因以及如何解决问题。品牌的声誉（以及可能消费者的安全）都岌岌可危。

在制造阶段，识别问题根本原因是一个漫长而痛苦的过程。根本原因分析使用大量测试数据、传感器测量、制造商参数等等。用传统方法执行，它也非常困难。

现场问题的根本原因分析并不容易。如今的汽车非常复杂，每个驾驶员都有独特的行为、维护行为和驾驶条件。有些问题只在制造过程中未曾见过的非常独特的情况下才会出现。

机器学习技术可以极大地加速根本原因分析并加快解决速度。异常检测算法可以有效地分析大量系统和驾驶员数据。他们可以使用其他数据类型进行此分析，并且可以处理比传统方法可以处理的数据量多得多。

例如，在制造阶段，将图像数据用作根本原因分析的输入，有助于组织将故障模式与潜在的制造程序缺陷相关联。

对于现场出现的问题，文本识别和自然语言处理使服务提供商注释能够纳入分析过程。这些方法中的每一种都可以比传统分析快几个月地揭示非常具体的根本原因，并且经常诊断出可能无法通过任何其他方式发现的问题。

3. 预见性维护

机器学习可以提供更精确（更重要的是不断改进）的维护建议，帮助驾驶员保护自己的车辆投资以及自身安全。与每年更新几次的静态维护计划不同，预测分析模型可以不断从制造工厂、供应商、服务提供商以及实际道路车辆收集的数千个性能数据点中学习。该行业正在向完全定制的维护计划迈进，这些计划随着时间的推移而不断发展，越来越适合单个驾驶员和车辆，甚至可以适应不断变化的条件和新的性能信息。

预测性维护有助于提高客户满意度和品牌声誉，同时也有助于提高对推荐维护的合规性。它也可以成为汽车制造商作为增值服务获得额外收入的来源。

注意：相同技术可以实现车队管理的预测性维护，从而节省重大维修并保护每辆车的投资回报率。预测性维护还可以帮助制造系统以最佳性能水平运行，保护产量，帮助确保质量和安全，最终节省时间和金钱。

4. 供应链优化

在整个供应链中，分析模型用于识别不同营销策略、销售价格、地点和许多其他数据点的需求水平。最终，这种预测分析决定了不同设施所需的库存水平。数据科学家不断测试不同的场景，以确保理想的库存水平，并提高品牌声誉，同时最大限度地减少不必要的持有成本。

在分析当前库存水平与预测库存水平之间的差距后，数据科学家会创建优化模型来帮助指导从制造商到配送中心，再到面向客户的店面的库存确切流动。机器学习正在帮助零部件和车辆制造商及其物流合作伙伴提高效率和盈利能力，同时增强客户服务和品牌声誉。

保持领先

汽车行业竞争激烈。机器学习和数据科学是新的前沿，使组织能够发现和利用其运营中的隐藏价值，并创造新的增长机会。开源社区是大多数数据科学创新的引擎，这就是为什么汽车高管明智的做法是采用利用开源创新的平台。企业级数据科学平台中的尖端开源软件包和库使数据科学团队能够做的不仅仅是将各种点解决方案拼凑起来。他们可以协作、学习和发展，仅使用一个平台来解决数千个用例。