市場と市場による調査によると 、世界の運輸部門でのAIの使用は、2017年から2030年の間に毎年平均18％増加すると予想されます。これは業界のほぼすべての分野をカバーする巨大な成長率ですが、ほとんどの焦点は自動運転車と車両追跡。
多くの人に知られていないのは、地元の整備士がAIを使用して車の修理とメンテナンスを行っている可能性があるという事実です。 AIは、自動車に依存するすべての人々の生活をより良くすることで自動車産業を支援する重要なテクノロジーです。
この記事では、メカニックがAIをどのように使用しているか、そしてこの若いテクノロジーが自動車の修理およびメンテナンス業界を将来どのように形作るかを探りたいと思います。
AIは、人工知能という用語の短縮形です。これは、機械が人間の入力を必要とせずにさまざまなタスクを実行できるようにするテクノロジーです。
マシンは高レベルの計算能力を備えて設計されており、特定のタスクを自律的に実行するようにプログラムされています。すでにAIは自動車業界のいくつかの分野で適用されています。
急速に成長しているテクノロジーは、車が別の車、人、動物、または物体に運転するのを防ぐ先進運転支援システムです。
このテクノロジーはうまく機能しますが、システムがガラスに合わせて調整されていることに注意することが重要です。したがって、フロントガラスにひびが入り、交換が必要な場合は、 ADASシステムを再調整する必要があります。 。これにより、AIテクノロジーが意図したとおりに機能し、将来の事故を防ぐことができます。
多くの場合、AIは機械学習と呼ばれる別の分野とペアになっています。これにより、AI対応のマシンは、人間の介入なしに新しいタスクを完了し、よりスマートになる方法を学ぶことができます。
これら2つの技術の組み合わせは、自動運転車などのさまざまな分野ですでに使用されています。自動運転車は、さまざまな道路状況を理解し、車を正しく走行させ続けるために適切に対応するためのインテリジェンスを備えている必要があります。
AIは、自動車修理業界でもさまざまな程度で採用されています。整備士が使用しているAIの主な用途のいくつかは、予防保守と予知保全によるものです。
ほとんどの車の所有者は、予防保守を車両サービスとして知っています。
これは、車両が完全に機能しているかどうかに関係なく、将来の故障を防ぐことを唯一の目的として、一定の間隔の後に実行される計画的メンテナンスです。
自動車メーカーは、特定の自動車部品やシステムをいつ交換する必要があるかを所有者が知るのに役立つように設計された自動車マニュアルを顧客に提供しています。
自動車は、他のすべての機械機械と同様に、可動部品による一般的な摩耗や損傷に悩まされる機械機械です。このため、このようなコンポーネントは時々交換する必要があります。
ただし、特定の車両コンポーネントをいつ変更するかについての車両マニュアルの推奨事項のみに依存すると、誤解を招く可能性があることに注意することが重要です。さまざまなドライバーが運転するさまざまな車両は、ドライバーの運転スキル、運転条件、および運転頻度に基づいて、さまざまな引き裂き率と摩耗率を経験します。
これは、予防保守のためにメーカーの車のマニュアルに頼ることは、車を常に最高の状態に保つのに役立たない可能性があることを意味します。
これが、多くの整備士が車両をチェックして整備するための積極的な方法を探し、車両の所有者が最高のサービスを受け、予期しない故障を制限できるようにする理由です。
車両メーカーもこの傾向に追いつき、特殊な診断機で読み取ったときに、通常の車両サービス中に最も注意が必要な車両部品またはシステムをメカニックが知るのに役立つ多くの異なるセンサーを車両に取り付けることで、メカニックを支援しています。
今日の車の多くは、車両の状態に関するデータを収集し、そのデータを車両のコンピュータープロセッサに保存するセンサーとマイクロチップを搭載しています。
特別な診断機を使用すると、整備士は診断の欠陥コードを読み取ることができ、オイルやエアフィルターなどの日常的なコンポーネントだけでなく、車両がより長くスムーズに走行することを保証するために、広範囲の摩耗を伴う他のコンポーネントを交換できます。
今日、Robert Bosch GmbH、ACTIA Group、Delphi Automotive PLC、Snap-on Incorporated、Continental AGなど、車両修理および保守業界の多くの主要企業が、AIの形で強力なAI対応車両診断ツールを設計しています OBDリーダー 、AI Electric SystemAnalyzerおよびAI対応のスキャンツール。
これらのAI対応ツールは、世界中の整備士が車両の整備中に包括的な車両診断レポートを生成するために使用しています。これは、これらの技術者が包括的な車両を簡単かつ時間効率の良い方法で調整するのに役立ちます。
これは、多くの場所でディープサービスと呼ばれるものです。整備士が車のセンサーによって収集されたデータを使用してメンテナンスに関する決定を下すことができる場合、整備士は交換が必要な車両部品を正しく指摘するためのより良い仕事をします。
これにより、整備士が車両に過度の裂け目や摩耗が発生する可能性をすべて排除できるため、車両の寿命を延ばすことができます。
さらに、診断機を使用することで、整備士は深いサービスを簡単に実行できるだけでなく、時間を節約できます。
今日の多くの整備士は、ICUで車両の故障コードを読み、車両の整備中に迅速な診断を行うことを容易にするいくつかの機械とソフトウェアに投資しています。
このようなツールを使用すると、精度が向上し、自動車の整備に必要な時間を短縮できます。これにより、作業の効率が向上し、顧客の満足度が向上します。
多くの人々は、車両が道路使用に関する政府の規制を満たしているかどうかをチェックするために実施されている最も重要な手順として、車両検査を知っています。
通常、これは多くの国で定期的に行われ、道路上の車両がすべての安全性と排出量の要件を満たしていることを確認します。場合によっては、検査は政府職員によって行われ、他の場所では登録された独立した整備士がこの仕事をします。
人々がめったに考えない他の最も重要な車検は、購入前/販売前の検査です。
中古車を購入する前に、独立した整備士による車両の検査を行うことをお勧めします。 。また、買い手が無謀な運転手である場合、販売後に発生する可能性のある紛争を回避するために、販売者は販売前の車両検査を主張することをお勧めします。
これらの検査を実行することは、非常に長くて退屈なプロセスであり、多くの時間を消費します。メカニックを支援するために、Scope Technology、DeGould、UVeyeなど、世界中のいくつかの企業がAIを利用した検査システムを開発し、車両の検査を簡単かつ迅速に行えるようにしています。
これらのAIシステムの重要な要素は、特にオークション中、中古車販売店、および独立したガレージでの車両検査の透明性を提供することです。これらは、より多くの車の販売と取得に関する重要な決定を行う際に、車のフリートを持つ企業にとっても最適なツールです。
検査は車両整備の重要なプロセスです。残念ながら、多くの検査は車の内部の仕組みに焦点を当てていますが、ボディワークは目立ったへこみや引っかき傷がない限り無視されます。
これは、特に環境によって金属腐食がより一般的になる地域に住んでいる場合、費用のかかる慣行になる可能性があります。幸いなことに、世界中の多くのガレージが、ボディワークをスキャンして検査するためのAI対応テクノロジーに投資しています。
たとえば、フランスにあるレンタカー会社（Olympic Location）は、 Tchekテクノロジーによって開発されたAI対応の車体検査テクノロジーの使用を開始しました。 予防保守のために車を検査します。
エラーを修正するのに最適な時期は昨日だと言われています。これが予知保全のすべてです。自動車メーカーと整備士は同様に、高度なシステムを使用して自動車の問題を予測し、問題が発生する前に修正できるようにしています。
今日、自動車メーカーは人工知能を使用して、大きな問題が発生しようとしているときに自動車の所有者に警告しようとしています。ダッシュボードは、車両がまだ正常に走行している場合でも、何かがうまくいかないときにさまざまな警告サインを提供するように設計されています。
これはどのように起こりますか？車両メーカーは、車両のあらゆる側面を監視し、車両のコンピューターにフィードバックを提供するために、何百ものセンサー、カメラ、および機器を持っています。
車両のコンピュータはこの情報を処理し、それを使用して発生する可能性のある問題をインテリジェントに予測します。これは、車両の所有者とその整備士が部品を交換し、より大きな問題に変化する前にさまざまな問題に迅速に対処するのに役立ちます。
物事は車両ICUで終わるだけではありません。多数の車両を保有する輸送会社は、車両のICUをインターネットにリンクして遠隔診断を行う高度なテクノロジーを使用して、これらのセンサーの存在を活用しています。
AIはこれを可能にし、フリートが道路上にあるときに会社が車両の故障を回避するのに役立ちます。会社の整備士も、緊急事態が発生した場合にタイムリーな介入を提供するために待機しています。
これにより、車両が道路から遠く離れていても、問題を予測して時間どおりに解決できるため、企業はコストと時間を節約できます。
一部の独立したガレージは、AIを使用してサプライチェーンを管理しています。特定の車両の問題は、1年の特定の時期に他の問題よりも集中するのが一般的です。
多くの整備士は、顧客に関するデータを収集し、そのデータを分析して、特定の季節に町でよく見られる車両の問題を予測するために使用します。これは、顧客の車を迅速に修理するのに役立つ適切な車両スペアパーツがすべて揃っているように、サプライチェーンを計画するのに役立ちます。
車両の問題を予測する作業を容易にするために外部モジュールを提供するスタートアップもいくつかあります。たとえば、シンガポールを拠点とする企業であるCarmenはドングルを提供しています 車両のコンピュータシステムに接続できます。
これらのデバイスは、さまざまなセンサーによって生成されたすべてのデータを読み取り、さらに分析するためにデータをクラウドに送信します。危険が生じた場合、車両の所有者は電話で通知を受け取ります。また、整備士がクラウドにログインして、原因を簡単に解決するために問題について詳しく知ることもできます。
AIテクノロジーは世界中の多くの車両ガレージにさまざまな方法で適用されていますが、ほとんどの車両整備士は、予知保全にAIを使用することで、車両の修理から当て推量を排除できることに同意しています。
このテクノロジーにより、顧客は差し迫った危険について事前に警告されます。そうすれば、大きな損傷が発生して最初に修理される前に、車をガレージに運ぶことができます。
メカニックは、すべての問題を見つけるために、専用のエラーコードスキャンツールを使用する必要がある場合があります。しかし、車両のコンピューターが車両が抱えている可能性のある問題に関するデータを収集して分析するという事実は、整備士の時間と労力を節約します。
整備士として、あなたは車両の故障がどこからともなく起こるだけではないことを知っています。優れたドライバーは、車両が故障するずっと前に、ボンネット内で何かが調理されているかどうかを知ることができます。
残念ながら、私たちの道路の多くのドライバーはこの直感を持っていません。
AIシステムを搭載することで、そのようなドライバーは、車両に問題が発生していることを認識し、時間どおりに整備士を見ることができます。これは、車の所有者が自分の車をより長く良好な作業状態に維持するのを助ける上で重要です。
統計は、自動車のメンテナンスにおけるAIの適用の増加傾向を示しています。そのため、より多くのメカニックや他の業界のプレーヤーがAIを利用して、作業を容易にし、精度を高め、効率を最大化しています。
自動車業界でAIが開発を続ける分野には、次のようなものがあります。
マシンを最高の状態に保つための最良の方法は、その主な問題の原因に対処することです。メカニックが現在対処している車両の問題の多くは、次の2つの領域から発生します。
傷みは常に発生しますが、事故を防ぐことができます。幸いなことに、多くの自動車メーカーは現在、事故を防ぐためにいくつかのAIと機械学習ベースのテクノロジーを開発しています。
今日、多くの新車には、ドライバーが差し迫った衝突の警告に応答しないときに缶にブレーキをかけるのに役立つ自動緊急ブレーキ（AEB）、ドライバーが後ろを見るのに役立つリバースカメラなどのAIを利用した安全機能が搭載されています物体にぶつからないようにする、車線逸脱警報システム、後方交差交通警報 他のシステムの中でも特に自律クルーズコントロール（ACC）。
これらの機能の目的は、事故を防ぎ、ドライバーと車両を安全に保つことです。
自動車保険業界も、自動車でのAIの使用に強い関心を持っています。
従来、自動車保険業界は、車両の損傷にアクセスし、請求の支払いや必要な修理の実施において他の要件を処理するために、整備士に大きく依存してきました。
これには数日かかる場合があり、多くの場合、顧客からの苦情につながります。 AIを使用すると、車検のプロセスがスピードアップし、顧客により良いサービスを提供できるようになります。
すでに世界中のいくつかの保険会社がテクノロジー会社と協力して、事故に巻き込まれたときに顧客がフィードバックを簡単に得られるようにするAIベースの車両検査テクノロジーをテストしています。
業界のこの分野は成長を続けており、事故が発生したときに保険会社に警告し、損傷を報告し、車両を修理する際の整備士への参照ポイントを提供するAI機能を備えた車両がさらに設置されることが予想されます。
AppleCarPlayとAndroidAutoの増加により、スマートフォンを車に接続して、すべての最新アプリの可能性を最大限に引き出すことができるようになりました。
これにより、SiriまたはGoogle（IOSまたはAndroidデバイスを使用しているかどうかに応じて）にお気に入りの音楽を再生したり、最寄りのガソリンスタンドやメキシコ料理店への道順を尋ねたりすることができます。
この分野でのAIの使用は、SiriとGoogleがあなたの行動や習慣を学習し、具体的にあなたに基づいて提案を行う方法に関連しています。
この分野も今後数年で発展することが期待できます。
これはとてつもないアイデアのように思われるかもしれませんが、ランボルギーニなどの自動車メーカーや多くの科学者がすでに検討しています。
搭載されたコンピューターからの診断に基づいて車を修理するように訓練されたロボットの話はすでにあります。自己修復車は今後数十年は登場しないかもしれませんが、人間の機械を機械に置き換えることの進歩はすでに検討されています。
これが実現するまでには時間がかかる場合がありますが、整備士はこのスペースを監視する必要があります。