As ien fan ‘e meast dynamyske yndustry is de automative yndustry ferantwurdelik foar it meitsjen fan feiliger en effisjintere auto’s. Dit betsjut mei help fan in gegevens-oandreaune oanpak om mear effektive mobiliteitsoplossingen te finen en de automotive lifecycle te ferbetterjen.
Hjir hoe grutte gegevens analytyk bydraacht oan it proses.
Fase ien: Produktûntwikkeling
Foardat in auto syn definitive foarm nimt en is klear te keap ûndergiet it ferskate modelkonfiguraasjes en prototypappen. De ymplemintaasje fan gegevenswittenskip begjint by it heule earste etappe fan ‘e Automotive Lifecycle I.E. it produktûntwikkeling poadium.
Gebieten fan automotive gegevens brûke grutte gegevens analytyk ark om nije modelkomponinten en konfiguraasjes foar elk diel te analysearjen. Se kinne ek applikaasjes brûke foar it útfieren fan analyse en simulaasje en simulaasje yn plak fan produkten te testen yn in isolearre systeem.
Fase twa: Produsearjen
Auto-gegevenswittenskippers brûke ek grutte gegevens analytyk yn it fabrikaazjeproses. Om derfoar te soargjen dat auto’s ferkochten hege kwaliteit binne en feilige gegevens analytyk-ark wurde brûkt foar bulk testen.
Testje Elke auto yndividueel is in tiidplanende taak. Om it testen fan it testen effektiver gegevenswittenskippers te meitsjen brûke Advanced DATA-AALE ANTALY AANBISJE OM EIN HIEL BEBULDEN FAN FERGESJOCHTEN EN SKOPEN TE TESPEN OM TE TESTEN OM TE TESTEN. Se sammelje gegevens foar spesifike minsken om de hjoeddeistige en takomstige prestaasje nau te analysearjen.
Derneist sammele de ynformaasje troch gegevenswittenskippen leveransiers ynteraksjes te foarsizzen en har fermogen om te foldwaan oan deadlines basearre op eardere optredens. Gegevenswittenskippers kinne ek ekonometryk brûke om de ekonomyske aspekten te foarsizzen en te bepalen fan leveransiers fan vendor en leveransiers.
Stage trije: ferbûn en autonome auto’s
De automotive yndustry is rap ferpleatse nei oansletten en autonome auto’s. Dizze auto’s brûke sensorfúzje algoritmen en djippe learmodellen om ferskate funksjes út te fieren.
Gegevenswittenskip kinne helpe mei produsearre en autonome auto’s te produsearjen. Gegevenswittenskippers kinne Tillefoannûmer Bibleteek gegevens Analytics software brûke Google Analytics en oare ark om iot-yndikatoaren te ynterpretearjen en aksjes yn te ynterpretearjen en aksjes te krijen. Bygelyks gegevenswittenskip kinne helpe om sensoren te ûntwikkeljen dy’t fuotgongers op diken en de rjochting fan har beweging detektearje. Likemin kin it ynset wurde om avansearre feiligensystemen te ûntwikkeljen om sjauffeurbeskerming te ferbetterjen.
Gegevenswittenskippers dy’t in auto-prototype beoardielje
Stage Fjouwer: Inisjatyfnimmingen
Uteinlik brûke automotive bedriuwen gegevenswittenskippen foar it ûntwikkeljen en riden fan duorsumens fan Nola lan egin Yandex.Metrica-rekin duorsumens. Auto-bedriuwen konsintrearje swier op it optimalisearjen fan brânstofeffektiviteit hâlde har doelen dy’t ôfstimd binne mei regearspoaren en easken.
Gegevens-analytyk-ark tastean fabrikanten om brânstofeffisjinsje te ferbetterjen foar elke auto. Se kinne brânstofeffektiviteit ymplementearje yn har ictp conference 2017 float catering nei de ferskillende auto-typen en mei gebrûk fan klanten Analytware software om modellen te optimalisearjen.
