ИИ и обслуживание автомобилей

Искусственный интеллект в автомобильной сфере часто ассоциируется с функциями автономного вождения или цифровыми помощниками. Но в настоящее время происходит более тихая трансформация, которая меняет одну из основных составляющих владения автомобилем: обслуживание и ремонт.

Современные автомобили генерируют гигабайты данных каждый час, но большая часть этих данных остается неиспользованной. Совмещая данные об автомобиле в режиме реального времени с аналитикой на основе ИИ, автопроизводители и поставщики услуг могут повысить точность диагностики, оптимизировать рабочие процессы по ремонту и проактивно предотвращать поломки. На практике это приведет к сокращению потерь в использовании, снижению затрат и более беспроблемному владению автомобилем.

Переход от реактивного к прогнозируемому обслуживанию

Традиционные модели обслуживания реактивны: что-то ломается, загорается предупреждающий индикатор, и техник приступает к устранению неисправности. Однако проблемы не всегда легко воспроизвести. Это часто приводит к повторным визитам, задержкам в ремонте и разочарованию клиентов.

ИИ предлагает более умную альтернативу: благодаря постоянному мониторингу состояния и сбору контекстных данных автомобили теперь могут предоставлять своевременную информацию, соответствующую конкретной ситуации. Вместо того чтобы просматривать общие файлы журналов, сервисные команды получают только данные, связанные с конкретной проблемой, — сразу после ее возникновения. Можно изучить журналы электронных блоков управления, коды неисправностей или даже краткие данные датчиков, записанные в моменты, предшествующие событию.

Этот переход позволяет быстрее анализировать первопричины проблем, сократить количество повторных визитов и повысить эффективность сортировки в сервисных цехах.

Получение нужных данных, а не просто большего их количества

Хотя подключенные автомобили уже богаты данными, проблема заключается не в объеме, а в точности. К 2030 году один автомобиль может генерировать более 25 ГБ данных за час езды, а передовые системы еще больше повысят скорость передачи необработанных данных.

Но данные полезны только в том случае, если они целенаправлены и актуальны. Современные платформы искусственного интеллекта могут динамически запускать сбор данных на основе конкретных событий в автомобиле, таких как аномалии давления тормозов, а не пассивно регистрировать все поездки. Это не только позволяет сэкономить пропускную способность, но и ускорить получение информации.

Результатом является высококачественная информация с низкой задержкой, которая способствует аналитике в реальном времени и сокращает диагностические догадки.

Автопарки и производители оригинального оборудования получают выгоду от раннего обнаружения

Профилактическое обслуживание особенно ценно для коммерческих автопарков, где простои напрямую приводят к потере доходов. Анализируя закономерности в автопарках, системы искусственного интеллекта могут выявлять отклонения, определять возникающие риски и даже рекомендовать исправления до того, как произойдет поломка. Примечательно, что 57 % опрошенных автомобильных специалистов назвали монетизацию данных об автомобилях, включая диагностику, наиболее ценной возможностью для производителей оригинального оборудования.

Для OEM-производителей эти данные могут быть включены в циклы обновления программного обеспечения, помогая инженерам решать проблемы на более ранних этапах жизненного цикла автомобиля. По данным McKinsey, автопроизводители, которые используют циклы обратной связи в режиме реального времени, могут сократить расходы на отзыв продукции до 30%.

Помимо снижения затрат на обслуживание, такая аналитика может помочь сохранить доверие клиентов и лояльность к бренду в течение длительного времени после продажи.

Основа для инноваций на протяжении всего жизненного цикла

По мере того как автомобили все больше определяются программным обеспечением, полезность ИИ на этапе послепродажного обслуживания будет продолжать расти. Автопроизводители все чаще смотрят за пределы первоначальной сделки, чтобы предложить ценность на протяжении всего периода владения автомобилем, будь то более плавная диагностика, более быстрое обслуживание или меньшее количество незапланированных визитов.

ИИ играет ключевую роль в достижении этих результатов. Встраивая аналитику непосредственно в сердце автомобильных систем, а не полагаясь исключительно на облако, производители могут обеспечить возможность принятия решений в режиме реального времени даже в условиях ограниченной пропускной способности. Это также открывает дверь к более масштабируемым модульным сервисным архитектурам, которые поддерживают постоянное совершенствование автопарков и регионов.

Проблемы, о которых следует помнить

Хотя преимущества ИИ в диагностике автомобилей очевидны, внедрение этих систем не обходится без препятствий. Одной из самых больших проблем является сбор данных с надлежащим уровнем точности и релевантности. Сбор слишком большого количества нерелевантных данных может перегрузить хранилище и превысить ограничения пропускной способности; слишком мало данных приведет к потере важной информации. Системы ИИ должны быть тщательно настроены для динамического сбора данных, связанных с конкретными событиями в автомобиле — это то, на чем мы сосредоточились при внедрении решений для OEM-производителей.

Конфиденциальность и согласие также являются важными факторами, которые необходимо учитывать в первую очередь. Сбор и передача данных об автомобиле требуют надежных механизмов получения согласия и безопасной обработки как на периферии, так и в облаке. Нормативные требования различаются в зависимости от региона, поэтому производители оборудования должны разрабатывать системы, которые могут адаптироваться к различным правовым требованиям и ожиданиям потребителей.

Наконец, есть еще и человеческий фактор. Диагностика с помощью ИИ не заменяет технических специалистов, а лишь помогает им. Внедрение этой технологии зависит от создания инструментов, которые предоставляют четкие и полезные сведения без дополнительных сложностей. Предоставление сервисным командам контекстных журналов с информацией о конкретных событиях может сократить объем диагностических работ и ускорить решение проблем.

Путь вперед

ИИ, возможно, еще не так широко используется в сфере обслуживания автомобилей, но его влияние растет. Превращая разрозненные данные об автомобиле в полезную информацию, он способен изменить подход к диагностике проблем, ремонту и развитию автомобилей с течением времени.

В ближайшие годы автопроизводители, которые инвестируют в эту тихую революцию, будут иметь больше возможностей для создания не только более умных автомобилей, но и более умного опыта владения ими.