大数据对汽车行业的影响

随着技术的发展，互联网在我们日常生活中的作用越来越大。现在，大量设备已连接到Internet。如果我们回顾过去，就会发现生物识别可穿戴设备，家用电器和视听设备。但是，汽车制造商正在为满足自己的需求而垄断这个市场。

通过将Wi-Fi固定在汽车中来开启一种全新的追逐途径，其中涉及与车辆直接与互联网通信以进行GPS导航，电子邮件和音乐流传输的汽车。

例如，到2020年，联网汽车市场报告解释说，联网汽车服务将每年报告约400亿美元。这些服务包括信息娱乐，导航，车队管理，远程诊断，自动碰撞通知，增强的安全性，基于使用情况的保险，交通管理以及最后的自动驾驶。大数据是此应用程序的根源，因为它增加了从远程传感器收集的数据量。该信息正在得到解释和利用，以将汽车行业转变为自动化和自给自足的行业之一。因此，让我们深入探讨大数据对汽车行业的影响。

1.大数据与互联汽车

将大数据并入汽车行业实际上并不是一件大事，因为大多数现代汽车已经由具有多个传感器，车载计算工具和处理器的先进技术组成。不同之处在于，这些信息大部分是在本地生产和存储的，并与联网的汽车相连，与互联网的链接将确保所有应用程序和信息都是最新的并且共享到正确的轨道上。

最终的结果是，汽车制造商可能将能够远程通知软件，从而使他们能够检查发动机并对其做出反应。例如，如果车辆必须换油或散热器液不足，那么制造商将能够远程通知驾驶员。由于您将能够答复电子邮件，进行互联网银行业务以及在下班回家的路上支付账单，因此可以轻松地处理个人事务。

大数据的收集是通过多种传感器完成的，因此可以得出有关消费者行为的结论，例如，维持人们所听音乐与他们经常光顾的餐馆之间是否存在联系。这些连接可能会影响广告资源的分配和预算，因此从联网汽车收集的信息在业务说明中非常宝贵。

通过使用大数据和联网的汽车赢得车队管理的关注，它将允许通过研究汇总数据来管理大量车辆。传感器将通知速度，制动技术和路线选择的管理，因此他们购买该传感器，并将做出的决定传递给驾驶员。更好的是，通过应用智能传感器算法，汽车本身将能够对计算出的动作提出合适的响应。

车辆的维护将比匆忙变得更先发制人，因为对所有系统的控制将在问题导致崩溃之前弄清问题。所有这些想法都使车辆保持了最佳的常规状态，提高了性能并降低了成本。

从美国和其他国家/地区的互连高速公路中收集了大量的信息。通过利用这些数据，尤其是有关施工，事故和交叉路口的信息，互联汽车可以更有效地导航，工程师可以计划与实际交通方式有关的道路流量。结果是道路井井有条，更安全。

保险公司准备对这种大量的大数据进行突击检查。通过使用从智能传感器收集的信息，定制的保险计划，监视驾驶员的行为，性能和安全性，可以使该行业受益。在某些情况下，这些时间表已经到位，而保险公司会提供折扣以提高驾驶性能。通过大数据重建完成后，将事故事件拼凑在一起比显示指示更精确，更不倾斜。实际上，这将使客户驾驶更加谨慎，不可避免地使道路变得更好。

2.大数据与自动驾驶

对于无人驾驶而言，要确保我们的道路更安全，存在着不可否认的潜力，因为我们道路上90％的死亡人数是人为失误造成的。这些车辆成为真实性，它们需要数据。实际上是大数据。车辆配备了传感器，可以测量位置，速度，方向和制动等所有方面。交通信号，行人接近和危险。通过使用这些数据，车辆可以得出结论并执行适当的响应，而不会出现人为错误。已经为无人驾驶汽车奠定了基础，它具有碰撞警告和摄像机控制的倒车应用程序，以及某些高端车型已经具备的导航控制，制动辅助和速度控制功能。

通过利用这些实际信息，人们的驾驶方式实际上正在发生变化。不仅计划自己的驾驶行为，而且与迫在眉睫的机械问题有关的不及时警告都可以阻止故障并预期维护，从而节省时间和金钱。更重要的是，如果汽车发生变化，它们将自动与环境条件和周围环境保持同步。

在越来越多的自动驾驶汽车进入的场景中，大数据只会变得更大，结果，自动驾驶技术的潜力将会上升，这实际上将导致以数据为中心的汽车行业大大发展。

汽车大数据的有趣用例

1.联网汽车

如果您拥有一辆具有互联网和Wi-Fi的车辆，这将对您有很大帮助，因为用户可以随时随地保持联系并成为一辆智能汽车，它可以提供支持/自动驾驶，安全警报，有关其周围的通知以及记录车辆的健康状况也在那里。诸如Android Auto，Apple的Car Play和Windows Embedded Automotive 7等许多技术有助于保持汽车的连接，引起了人们的极大兴趣。据估计，到2020年，将有90％的新车具有连通性设置，这将使大数据和分析成为汽车OEM不能错过的技术的重要组成部分。OEM为联网汽车提供的功能证明了它实际上是大数据和分析 所有这些都将带动汽车行业的技术革命。

2.设计和生产的自动化见解

汽车制造商使用与客户群中的真实驾驶体验，用户偏好和维修分析相关的数据，以了解基本参数（例如安全性，燃油效率，电池寿命和其他控制整体性能的因素）中的差距。收集到的声明将用于设计安全的汽车，并根据客户的喜好对其进行修改。制造模拟通过预测性分析和大数据的结合，有助于重复的改进周期。流水线的观察可以帮助提高劳动力和运营能力。

大数据是一种巨大的帮助，它可以使设计和制造过程更明智，并有助于提供更好的运输系统。

3.预测性维护，自动服务计划和售后

对于汽车行业而言，预测汽车部件中的问题可能是最明智的大数据使用案例，以促使及时采取行动并确保更好的汽车健康状况。合理的预后还可以避免汽车出现任何问题，并且维修时间表是适当且自动化的。

大多数汽车OEM厂商都开始提供SaaS模型，以更好的解决方案向消费者提供收集的数据。

4.汽车金融

借助大数据，专注于汽车金融的公司正在研究与客户财务历史和偏好有关的数据。通过将这种分析与人口统计和地理位置相结合，组织开始采用最适合客户需求的理想融资计划，这将导致业务增长并确保免受可能的违约者的侵害。

5.供应链改进

汽车制造商正在比较其供应链中不同组件的成本，可靠性和质量，以使用大数据和分析方法确定其汽车的最佳选择。在预测需求时，甚至使用大数据，从而有助于简化采购流程并使其有效且具有成本效益。

6.车辆销售与营销

当收集的数据用于情感分析和市场细分时，车辆营销变得更加有意义。这对战役管理和其他车辆行销策略有很大帮助。使用大数据得出的事实和数据可以为经销商和其他合作伙伴提供见解，从而使他们能够计划和增加销售。

因此，大数据在自动化行业中扮演着完整的角色，这实际上是为其带来的好处。

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