Hedef kitlesi ve çalışma alanı ne olursa olsun tüm sektörler, yeni nesil teknolojilere uyum sağlamak için büyük bir çaba sarf ediyor. Otomotiv endüstrisi de yapay zekâ ve büyük verinin mümkün kıldığı dönüşümlerden sıklıkla yararlanıyor.
Bu noktada, büyük veri ve yapay zekâ teknolojilerinin otomotiv sektöründeki rolünün daha da artması ve sektörde bir dönüşüm yaratması bekleniyor.
Otomobillerde ve Otomotiv Endüstrisinde Yapay Zekâ
Otomasyon, otomotiv endüstrisinde uzun yıllardır kullanılıyor. Ancak standart otomasyon uygulamaları ile yapay zekâ uygulamaları arasında önemli bir fark bulunuyor. Standart otomasyon teknikleri, önceden belirlenmiş bir dizi yolu izleyen ve aynı görevi tekrar tekrar yapmak üzere programlanmış bir teknolojiye sahipken; yapay zekâ, gelecekteki olayları tahmin etmek üzere verileri analiz etmesi ve sürekli olarak uyum sağlaması yönüyle verimliliği artırıyor.
Yapay zekâ; tahminlerde bulunmak ve değişen senaryolara tepki vermek için kullanılabildiğinden, potansiyeli otomasyon, üretim, bakım ve sürüş deneyimi uygulamalarının ötesine geçiyor. Otomotiv endüstrisi, yapay zekâdan farklı alanlardan faydalanabiliyor:
- Kısmi ve tam otonom araçlar: Otomobil üreticileri yapay zekâyı aktif olarak kullanıyor. Şerit yardımı, kendi kendine park etme ve otomatik pilot gibi teknolojiler yapay zekânın kullanıldığı alanların başında yer alıyor. Yakın gelecekte tam otonom araçların, hayatımıza dahil olacağı düşünülürse, yapay zekânın otomotiv sektöründeki yerinin daha da genişlemesi bekleniyor.
- Elektrikli ve düşük emisyonlu araçlar: Yapay zekâ, mühendislerin yeni nesil elektrikli ve düşük emisyonlu araçlar geliştirmelerinde de önemli rol oynuyor. Pillerin farklı koşullar altında nasıl tepki vereceğini hızlı şekilde tahmin edebilen makine öğrenimi modelleri sayesinde; üreticiler, hızlı şarj teknolojisini geleneksel test yöntemleriyle mümkün olandan çok daha hızlı şekilde yineleyebiliyor. Yapay zekâ destekli akıllı şarj altyapılarının, gelecekte, sürücülerin şarjlarının hiç bitmemesini sağlayacağı öngörülüyor.
- Araç tasarımı ve testi: Geleneksel araç tasarımı ve testi, özellikle araç üretildikten sonra, önemli sorunları tespit edemediğinde ciddi bir zaman ve finansman kaybına neden oluyor. Ancak yapay zekânın devreye girmesiyle otomotiv üreticileri; araç tasarımının her yönünü kusursuz şekilde yansıtan modeller üretebiliyor ve aracı üretim aşamasına geçmeden önce, gerçekçi ve dinamik senaryolar altında test edebiliyor.
- İmalat ekipmanı: Otomotiv üreticileri, geleneksel montaj hattı robotlarına ek olarak yapay zekâ destekli robotlardan da faydalanıyor. Sinir ağları tarafından desteklenen bu robotlar, maruz kaldıkları etkenlerden öğrenmeye devam ederek ortaya çıkan zorluklara kolayca uyum sağlayabiliyor. Yapay zekâ ayrıca, makinelerin ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu da tahmin ederek ekipman arızası maliyetlerinin de önüne geçiyor.
- Kalite kontrolü: Yapay zekânın; kusur tespitinde, insanlara oranla %90’a kadar daha başarılı olduğu tahmin ediliyor. Bu nedenle otomotiv üreticileri, bir aracı piyasaya sürmeden önce yapay zekâ yardımıyla kalite kontrolünden geçiriyor.
Otomotiv Sektöründe Büyük Veri
Pek çok endüstride olduğu gibi otomotiv sektörü de tüketici davranışları ve tercihleriyle ilgili verilerden sürüş düzenleri, konum ve yoldaki araçlardan veri elde edilmesi gibi amaçlar için büyük veri teknolojisini kullanıyor.
Büyük veri, otomotiv endüstrisine farklı alanlarda fayda sunuyor.
- Tedarik zinciri yönetimi: Ortalama bir binek aracında 30.000’den fazla parça bulunuyor. Bu da tedarik zincirinde herhangi bir aksaklık olması durumunda, üretimin büyük ölçüde sekteye uğraması anlamına geliyor. Büyük veri kümelerinin kullanımı, otomobil üreticilerine, yerel hava olaylarından jeopolitik sorunlara kadar her konuda tedarik problemlerini tahmin edebilme imkânı sunuyor. Bu sayede otomobil üreticileri, yaşanabilecek herhangi bir aksaklığa karşı önceden hazırlıklı olabiliyor.
- Geri çağırma hazırlığı ve yönetimi: Araçların giderek daha karmaşık hale gelmesi, geri çağırmaların da artmasına yol açıyor. Otomobil üreticileri, büyük veri analitiği ile sorunları daha erken tespit ederek marka hasarını ve geri çağırmanın finansal yükümlülüğünü azaltmaya yardımcı oluyor.
- Tüketicinin isteğine cevap verme: Büyük veri analitiği, otomobil üreticilerinin, değişen müşteri tercihlerini ve ihtiyaçlarını karşılayabilecek araçlar üretmelerine yardımcı oluyor. Üreticiler, müşteri etkileşimlerinden sosyal medya sohbetlerine kadar uzanan veri kümelerini kullanarak tüketicinin talep ettiği özellikleri belirleyebiliyor ve hangi fiyatın müşteri için en uygun olabileceğini değerlendirebiliyor.
Bu yazı alıntıdır.