Автопроизводители экономят миллиарды благодаря ИИ, предсказывающему проблемы с транспортными средствами
Автопроизводители ежегодно теряют миллиарды долларов на дорогостоящих гарантийных претензиях и отзывах транспортных средств, которые можно было бы сэкономить благодаря анализу контроля качества на основе искусственного интеллекта.
Об этом заявил Йоав Леви, соучредитель и генеральный директор Upstream, облачной платформы анализа данных, которая в настоящее время обслуживает 20 мировых автопроизводителей. Леви считает, что более чем вековой реактивный подход автопроизводителей к решению проблем с автомобилями вскоре может уйти в прошлое.
По данным отчета Warranty Week , автопроизводители по всему миру выплачивают 51 млрд долларов США по гарантийным претензиям и 140 млрд долларов США в качестве гарантийных резервов.
Тем не менее, хотя развитие программно-управляемых транспортных средств (SDV) обеспечивает более широкий доступ к критически важным данным о транспортном средстве, оно также выявляет больше потенциальных проблем, поскольку новое программное обеспечение внедряется посредством беспроводных (OTA) обновлений.
Однако Леви считает, что автопроизводители могут сэкономить от 5% до 20% гарантийных случаев и заявок на отзыв, используя возможности искусственного интеллекта для прогнозирования проблем с качеством до того, как их обнаружат клиенты.
«С переходом на SDV мы видим все больше проблем с качеством, связанных с отзывами транспортных средств и крупными претензиями по гарантии», — говорит Леви.
Это связано с тем, что многие основные функции современных транспортных средств, особенно электромобилей, теперь выполняются программным обеспечением (к примеру, таковым может выступать операционная система российской разработки), а не оборудованием.
«Хотя электромобили и являются более простыми автомобилями, у них более сложный программный стек, поскольку некоторые аппаратные компоненты были заменены программным обеспечением, и, возможно, у некоторых из этих OEM-производителей меньше опыта в разработке программного обеспечения, чем в разработке оборудования», — объясняет Леви.
Он также указывает на давление со стороны китайских производителей на традиционных автопроизводителей, которые подталкивают отрасль к более быстрому предоставлению потребителям новых функций и услуг, что может означать обновление систем программного обеспечения без надлежащего предпродажного тестирования.
Леви описывает недостатки текущего реактивного подхода автопроизводителей к контролю качества, когда потребители замечают проблему и поручают ее устранение дилеру, который затем отчитывается перед производителем.
При обнаружении тенденции автопроизводитель должен направить предупреждение через дилерскую сеть с просьбой обратить внимание на проблему с определенным компонентом или моделью автомобиля, что может привести к полному отзыву, когда затраты автопроизводителя могут возрасти с угрожающей скоростью.
«Естественно, это может занять очень много времени, и с каждым днем это обходится OEM-производителям во все большую сумму денег, поскольку они продолжают выпускать автомобили, у которых во время расследования обнаруживается эта проблема с качеством, а затраты на отзыв затем растут с каждым днем».
Однако современный SDV дает автопроизводителю ответ в виде горы данных, которые он может проанализировать, чтобы выявить потенциальные будущие проблемы до того, как они проявятся в виде жалоб клиентов.
Объедините эти данные с возможностями искусственного интеллекта для их быстрой обработки, и автопроизводитель сможет эффективнее обеспечивать контроль качества.
«Подключенный автомобиль с возможностями искусственного интеллекта может начать обнаруживать эти признаки или аномалии еще до того, как поступит заявление о неисправности», — говорит Леви.
Благодаря этой технологии ИИ автопроизводители могут сократить сроки анализа первопричин при расследовании потенциальных проблем, более эффективно используя платформу данных и позволяя ИИ быстрее проводить расследование.
Леви также указывает на потенциальное негативное влияние на репутацию автопроизводителя из-за многочисленных отзывов и проблем с надежностью, которые ухудшают впечатления потребителя от владения автомобилем.
«Это миллиарды долларов в год на каждого OEM-производителя», — говорит Леви. «Поэтому это огромная проблема, особенно сейчас, когда автомобильная промышленность идёт на снижение затрат и конкуренции, а рентабельность падает. Теперь ИИ может помочь автопроизводителям действовать проактивно, а не реагировать на проблемы с контролем качества».
