Data Science in der Automobilindustrie: 4 Möglichkeiten, wie Data Science die Branche umgestaltet

Veränderung erleben

Das Marktplatz-Ökosystem der Automobilindustrie befindet sich in einem rasanten Wandel. Die Einsicht ihrer Kunden wächst und damit auch ihre Nachfrage nach digital besseren Produkten.

Unterschiede in den Produktpräferenzen, früher und heute, stehen an entgegengesetzten Enden einer Skala. Die Industrie muss jetzt den ganzen Weg durch die Schlange gehen, um das Nachfrageende ihrer Kunden zu erreichen.

Globalisierung, Kostenvolatilität und schnelle technologische Entwicklung sind die Hauptgründe für den sich verändernden Markt, der dazu führt, dass Branchen ihre Arbeitsweise ändern. Gleiches gilt für die Automobilindustrie, die mit kleinen Schritten in den revolutionären Prozesswandel geht.

Ändern des Verbraucherverhaltens

Das sich revolutionierende Umfeld bringt verschiedene Anforderungen auf den Tisch. Mit der technologischen Revolution, die alle Leben berührt, wächst der Kunde in einem digitalen Raum.

Die Art und Weise, wie Autos verwendet und nicht verwendet werden, ändert sich:

• Steigende Nachfrage nach technisch fortschrittlichen Autos, die digital mit dem Menschen verbunden sind, der sie fährt.
• Pools von Netzwerken bieten Shared Services an. Der Grund, warum Menschen Autos kaufen, hat abgenommen. Millennials neigen heute eher dazu, ein Auto zu buchen, als eines zu besitzen.
• Abo-Modelle und Sharing-Systeme werden die Käuferlandschaft verändern.

Angesichts dieser Trends im Verbraucherverhalten ändert die Autoindustrie ihre Marktstrategien.

• Angebot direkter Kaufmuster für Verbraucher, indem der Input des Händlers eliminiert wird.
• Einführung digitaler Anpassungen und Innovationen in Fahrzeugen, um der beispiellosen Nachfrage aus der ganzen Welt gerecht zu werden.

Aber wie kann eine Industrie wissen, was die Anforderungen sind und was möglicherweise die Lösung für das sich ständig ändernde Verbraucherverhalten sein könnte ?

Warum diese Daten?

Die von der Industrie verwendeten Marketingstrategien ändern sich ebenfalls mit den sich ändernden Methoden, die übernommen werden. „Diese“ Daten sind die Informationen in Form von Beweisnummern, die der Autoindustrie mitteilen, dass dies (Teil A) die Änderungen auf dem Markt sind und dass dies (Teil B) ihre Art sein sollte, die Änderung anzunehmen profitieren.

Der Aufbau des Kundenprofils und die Nutzung dessen, um seine Bedürfnisse zu verstehen, wird der Automobilindustrie helfen, das Rennen zu gewinnen.

Industrien überall arbeiten daher kohärent daran, diese verschiedenen Anforderungen zu interpretieren und zu analysieren. Sie finden Lösungen für die Herausforderung, Bedürfnisse zu erfüllen und einen Schritt weiter zu übertreffen.

Herausforderungen gestellt

Um Fahrzeuge Millennial-freundlicher zu machen, besteht die Herausforderung darin, in das vernetzte Netzwerk-Ökosystem der Generation einzusteigen.

Die wachsende Allgegenwärtigkeit des Internets der Dinge (IoT) lässt die Autoindustrie nach Wegen fragen, wie sie in dieses verbundene Netz gelangen und Daten extrahieren kann. Data Science im Gesundheitswesen: 5 Wege, wie Data Science die Branche umgestaltet

Die Erforschung der vernetzten Systeme und das Aufdecken von Wegen zum Betreten des Labyrinths sollten zu einer nützlichen Datenextraktion führen; Die Herausforderung hier besteht darin, ihr Fahrzeug dazu zu bringen, die Datenextraktionsaufgabe zu erledigen.

Das ultimative Ergebnis, um Erfahrungen für den Benutzer anzupassen, könnte seine Loyalität gewinnen.

Die Rolle des Datenwissenschaftlers

Die Autoindustrie bringt neue Produkte auf den Markt, die machbar, technologisch fortgeschritten und ausgeklügelter sind.

Daten sind hier die Boten der Lösung.

Die Industrie muss diesen Boten abbauen, um tiefer zu kommen. Informationen zu extrahieren und Trends zu analysieren, um umsetzbare Kundensegmente zu erstellen, ist die neue Rolle des Datenwissenschaftlers.

Der Datenwissenschaftler verwendet die rohen, unstrukturierten Daten, um umsetzbare Pläne vorzubereiten. Big Data trägt auf verschiedene Weise dazu bei, die Branche voranzubringen – von der Erhöhung der Sicherheit über den Bau von IoT-freundlichen Fahrzeugen bis hin zur Verwendung von Vorhersageanalysen zur Lösung betrieblicher Probleme wie erhöhte Kosten und Betriebszeit und so weiter.

Bereiche für die Wissenschaft:

Die Nutzung von Daten muss dort punkten, wo sie automatisierte Lösungen bietet.

Das Fahrzeug, das gefahren wird, wird so menschenfreundlich sein, dass es das Verhalten eines anderen Wesens verstehen kann.

• Forschung und Entwicklung

Die Automobilindustrie arbeitet rund um die Uhr für Forschung und Entwicklung. Die Sensoren sammeln enorme Daten von Benutzern, was bei der Arbeit der Abteilung viel Zeit und Energie spart.

Die extrahierten Daten können in großem Umfang verwendet werden, um Einblicke in das Nutzungsverhalten des Fahrzeugs, den Umweltverbrauch der Benutzer sowie die Fahrzeugemissionen zu erhalten. Dadurch wird es für regulatorische und Marketingvorteile der Branche genutzt.

• Fertigung und Lieferkette

Die Analytik in diesem Bereich ist nicht neu. Riesige Datenblöcke können analysiert werden, um operative Hindernisse wie Sendungsleistung (pünktlich vollständig) und deren Bonitätsbewertung auszuschließen. Arbeiten an Auswertungen, die Hersteller in die Lage versetzen, eine umfassendere Kontrolle über ihre Lieferketten, einschließlich Logistik und Management, zu erlangen. Damit verhilft es zu einer datengetriebenen und genau abgebildeten Entscheidungsfindung.

• Geschäft und Finanzen

Data Science wird verwendet, um Unmengen von Daten zu extrahieren, um Probleme zu analysieren. Ein echter Vorteil dieses Prozesses besteht darin, in nicht markierte Bereiche einzutauchen, um Probleme zu finden. Ähnlich verhält es sich mit Wirtschaft und Finanzen. Abweichend von betrieblichen Vorteilen kann Data Science in den Geschäfts- und Finanzprozessen eingesetzt werden, um Effizienz in die gesamte Arbeitsautomatisierung einzuführen.

Wie entwickelt sich die Autoindustrie?

Unter Einbeziehung der analysierten Daten in die Begründung von Lösungen sind im Folgenden einige Entwicklungen der Datenwissenschaft in der Automobilindustrie aufgeführt:

• Kundenzufriedenheit

Durch die Zusammenarbeit des technischen und nicht-technischen Kaders von Teams in der Branche besteht das ultimative Ziel darin, ein menschenfreundliches Deep-Learning-Fahrzeugmodell zu schaffen. Die Branche arbeitet daran, die Datenschmerzpunkte zu beseitigen und so die datengestützte Entscheidungsfindung zu verbessern.

• Kostenkontrolle

Die Sensoren in Autos werden verwendet, um Informationen über Geschwindigkeit, Kraftstoffverbrauch, Gasemissionen und Sicherheitsressourcen zu sammeln.

All dies wird verwendet, um Schlupflöcher in der Art und Weise zu finden, wie die Maschinen über- oder unterbeansprucht werden, und so Wege aufzuzeigen, um Kosten zu regulieren und die intelligente Nutzung zu kontrollieren.

• Treibender Wert

Die Modelle, die von der Automobilindustrie übernommen werden, sollten fahrbar sein. Die Datenpipeline wird schrittweise gereinigt, um das ultimative transformierte Produkt zu erhalten. Der Arbeiter ist hier der Datenwissenschaftler, dessen Ziel es ist, endgültige Daten zu produzieren, um das Betriebsmodell zu ändern.

• Analyse des Marktpotenzials

Den Data Scientists gelingt es, potenzielle Markttrends zu analysieren. Durch die Untersuchung der verbundenen Informationen und nicht verbundenen Datenquellen können sie nun wahrscheinliche Marktsegmente erschließen, indem sie die Käufertrends analysieren.

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Fazit

Die Branche, die zwischen Geschäftsstandards und sich entwickelnder Technologie agiert, schwankt frontal mit dem Datentool, um den Markt zu revolutionieren.