汽车行业中的 4 个机器学习用例

从零部件供应商到汽车制造商，从服务提供商到汽车租赁公司，汽车和相关出行行业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在各个阶段投资概念验证项目，而自动驾驶领域的颠覆者正试图在人工智能和机器学习的基础上建立全新的业务。

机器学习在改进整个汽车价值链的流程和产品方面都存在巨大的机会。但您应该关注哪里？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”应用程序？我们汇总了四个机器学习用例，这些用例可以使用开源技术实施，并提供超出初始应用的长期价值。

1. 质量控制

图像识别和异常检测是机器学习算法的类型，可以快速检测和消除有缺陷的零件，防止它们进入汽车制造工作流程。零部件制造商可以捕捉装配线上每个组件的图像，并自动通过机器学习模型运行这些图像，以识别任何缺陷。高精度异常检测算法可以检测到毫米级以下的缺陷。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。在这个阶段消除或返工有缺陷的零件，比以后发现和修复它们的成本要低得多。它可以节省后续制造过程中更昂贵的问题，并降低代价高昂的召回风险。它还有助于确保客户安全、满意度和忠诚度。

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，每个图像都标有诸如合格、不合格、问题 A/B/C 等信息。构建模型的数据科学家还必须具备关于允许公差以及各种缺陷对潜在性能和安全影响的领域专业知识。

同样的方法可以用于所有零部件制造以及整个汽车装配线。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，以帮助开发新的和性能更好的轮胎，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) 和自动驾驶系统实现危险规避。因此，许多组织将从企业数据科学平台中获得更大的价值，而不是为单一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——无论是早期在制造过程中发现的问题，还是影响现场多辆汽车的问题——组织都会争先恐后地确定确切的原因以及如何解决它。品牌的声誉（以及可能的消费者安全）危在旦夕。

在制造阶段，识别问题的根本原因是一个漫长而艰苦的过程。根本原因分析使用大量的测试数据、传感器测量值、制造商参数等等。使用传统方法进行分析也非常困难。

现场问题的根本原因分析也并不容易。今天的汽车非常复杂，每个驾驶员都有独特的行为、维护措施和驾驶条件。有些问题仅在制造过程中未见的非常独特的情况下才会出现。

机器学习技术可以大大加速根本原因分析并加快解决方案的制定。异常检测算法可以有效地分析大量的系统和驾驶员数据。它们可以使用更多的数据类型和比传统方法可以处理的数量更多的数据来执行此分析。

例如，在制造阶段，使用图像数据作为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联系起来。

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的注释能够包含在分析过程中。每种方法都可以比传统分析方法快几个月地揭示非常具体的根本原因——并且通常可以诊断出可能无法以其他方式发现的问题。

3. 预测性维护

机器学习可以提供更精确且——重要的是——不断发展的维护建议，以帮助驾驶员保护他们的汽车投资和安全。预测分析模型可以不断从制造工厂、供应商、服务提供商和道路上的实际车辆收集的数千个性能数据点中学习，而不是每年更新几次的静态维护计划。该行业正朝着完全定制的维护计划方向发展，这些计划随着时间的推移而发展，越来越适合个人驾驶员和车辆，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建议维护的合规性。它还可以作为汽车制造商的增值服务，成为额外的收入来源。

注意：相同的技术使车队管理的预测性维护成为可能，从而节省了大量维修费用并保护了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工作——保护产量，帮助确保质量和安全，并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，并在最大限度地减少不必要的持有成本的同时提高品牌声誉。

在分析当前库存水平与预测库存水平之间的差距后，数据科学家然后创建优化模型，以帮助指导库存从制造商到配送中心，最终到面向客户的店面的确切流动。机器学习正在帮助零部件和汽车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。

保持领先地位

汽车行业如果不是竞争激烈，那就什么都不是。机器学习和数据科学是新的前沿领域，使组织能够发现和利用其运营中的隐藏价值——并为增长创造新的机会。开源社区是大多数数据科学领域创新的引擎，这就是为什么汽车行业高管明智地选择拥抱一个利用开源创新的平台。集中管理的、企业级的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附加各种点解决方案。他们可以协作、学习和发展，以仅用一个平台解决数千个用例。