4 Penggunaan Machine Learning di Industri Otomotif
By Wahyu Kwan | 24 Mei 2021
Get In Touch
PT. Algoritma Data Indonesia.
Menara Kadin, 4th Floor. Kuningan, DKI Jakarta 12950.
WhatsApp: 0816-692-471
Email: community@algorit.ma
Dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, banyak perusahaan telah beradaptasi untuk mengembangkan produk mereka dengan skala yang besar. Dari supplier spare part ke pabrik kendaraan, industri otomotif mendapatkan keuntungan yang signifikan dari penerapan Machine Learning. Ada banyak sekali cara Machine Learning untuk mengoptimalkan proses pembuatan kendaraan dari nol sampai akhir.
Bagaimana caranya agar kamu yakin investasimu untuk Data Science dapat diaplikasikan di industri otomotif dan lainnya? Siapa sih yang mau rugi?
Nah, untuk menghindari kerugian investasi, yuk kita simak bersama penggunaan Machine Learning di industri otomotif.
machine learning untuk QUALITY CONTROL
Sebelum kendaraan dapat dijual ke pasar, tim manajemen kualitas harus meyakinkan bahwa kendaraan tersebut tidak memiliki kecacatan. Tanpa adanya Data Science, proses tersebut memakan waktu yang lama dan biaya yang cukup tinggi. Dan yang lebih parahnya lagi, bisa terjadi human error dimana setelah kita cek tidak ada yang bermasalah, tetapi setelah beberapa lama muncul sesuatu yang bisa berdampak buruk ataupun fatal.
Untuk menghindari masalah-masalah ini, para Data Scientist dapat mengaplikasikan algoritma Machine Learning, contohnya Image Recognition dan Anomaly Detection. Model machine learning yang sudah belajar dari jutaan set data dapat mendeteksi dengan akurat kecacatan tersebut sebelum memasuki proses pembuatan kendaraan. Proses mendeteksi anomali ini sangatlah penting bagi perusahaan dan pabrik untuk menghemat biaya dan memastikan keamanan penggunanya.
DATA DARI SENSOR
Hampir semua kendaraan jaman sekarang sudah menggunakan teknologi sensor untuk mengumpulkan data penting seperti kecepatan, emisi, konsumsi bahan bakar, GPS, dan lainnya. Apakah kamu pernah mendengar mobil Tesla?
Tesla merupakan salah satu mobil impian bagi banyak penggemar mobil. Tesla terkenal dengan identitas kendaraan full elektrik. Salah satu fitur yang paling terkenal dari Tesla yaitu Autopilot AI atau “Self-Drive”. Apa yang memungkinkan Tesla untuk memakai fitur Autopilot ini? Menurut Tesla sendiri, mereka memakai algoritma Neural Network untuk memprediksi 1,000 objek yang berbeda untuk menghindari terjadinya sebuah kecelakaan.
*Fun facts – Pelatihan model Autopilot AI hasil akhirnya melibatkan 48 jaringan dan 70,000 jam GPU.
MANAJEMEN SUPPLY CHAIN dengan Machine Learning
Para pemain industri otomotif sedang melaju ke jaringan produksi global. Dengan menggunakan jaringan global, pasti timbul masalah seperti jeda waktu antar negara atau masalah komunikasi antar tim. Agar menghindari masalah ini, para Data Scientists menggunakan model analitik supply chain untuk menggambarkan data real time mengenai stok inventori. Informasi-informasi tersebut dapat diakses oleh supplier dan juga tim pembelian, penjualan, dan operasional untuk mempermudah proses pembelian dan penjualan produk.
machine learning untuk PERAWATAN PREDIKTIF
Mempunyai sebuah kendaraan bisa dibilang seperti mempunyai anak sendiri. Kita pasti akan merawatnya dengan sangat baik dan berhati-hati. Biaya perawatannya pun bisa dibilang tidak murah. Apakah ada cara untuk mengurangi potensi biaya rawat kendaraanmu? Tentunya pasti ada. Kalau jaman dahulu kamu membawa mobilmu 6 bulan sekali ke bengkel, sekarang dengan adanya Machine Learning di industri otomotif, kamu tidak perlu lagi setiap 6 bulan sekali ke bengkel.
Teknologi yang digunakan kali ini adalah Predictive Analysis. Model ini biasanya dilatih dari ribuan set data yang sudah dikumpulkan oleh pabrik, supplier, dan kendaraan di jalanan. Hasil dari pelatihan model tersebut dapat memprediksi dengan akurat kapan mobil kamu harus mengganti minyak rem atau air radiator. Say NO to static maintenance and YES to predictive maintenance!
Penggunaan Machine Learning di Industri Otomotif: CONCLUSION
Perkembangan teknologi dunia ini mengubah cara kerja banyak industri, termasuk industri otomotif. Penggunaan Data Science yang baik dapat membantu organisasi dalam membuat peluang baru untuk berkembang dan mencapai keunggulan kompetitif dalam jangka waktu yang panjang.
Memilih teknologi Data Science yang tepat dan mengimplementasikannya dengan benar sangatlah penting untuk mencegah kerusakan yang tidak diinginkan. Kamu dapat menyaksikan manfaat yang dirasakan oleh salah satu Client Algoritma dari industri otomotif, yang telah mengikuti pelatihan Data Science. Yuk, saksikan melalui video berikut ini:
Jika kamu merasa blog post kali ini bermanfaat, jangan lupa untuk share ke teman-teman kamu ya! Terima kasih dan selamat belajar~
The last comment and 10 other comment(s) need to be approved.
Related Blog
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
0
0
Algoritma Team
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Algoritma Team2022-07-07 08:51:592022-07-17 21:54:00Berkenalan dengan Data Analysis Expressions (DAX)
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Skill-Wajib-Data-Scientist.webp
600
1440
Bunga
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Bunga2022-07-01 15:49:402022-07-17 21:54:01Ingin Jadi Data Scientist Handal? Ini Skill yang Wajib Dikuasai
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Distributed-Processing-12.png
600
1440
Bunga
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Bunga2022-07-01 11:43:402022-07-17 21:54:01Kenali Apa Itu Distributed Processing dan Mengapa Ini Dipakai?Dengan perkembangan teknologi yang sangat pesat, banyak perusahaan telah beradaptasi untuk mengembangkan produk mereka dengan skala yang besar. Dari supplier spare part ke pabrik kendaraan, industri otomotif mendapatkan keuntungan yang signifikan dari penerapan Machine Learning. Ada banyak sekali cara Machine Learning untuk mengoptimalkan proses pembuatan kendaraan dari nol sampai akhir.
Bagaimana caranya agar kamu yakin investasimu untuk Data Science dapat diaplikasikan di industri otomotif dan lainnya? Siapa sih yang mau rugi?
Nah, untuk menghindari kerugian investasi, yuk kita simak bersama penggunaan Machine Learning di industri otomotif.
machine learning untuk QUALITY CONTROL
Sebelum kendaraan dapat dijual ke pasar, tim manajemen kualitas harus meyakinkan bahwa kendaraan tersebut tidak memiliki kecacatan. Tanpa adanya Data Science, proses tersebut memakan waktu yang lama dan biaya yang cukup tinggi. Dan yang lebih parahnya lagi, bisa terjadi human error dimana setelah kita cek tidak ada yang bermasalah, tetapi setelah beberapa lama muncul sesuatu yang bisa berdampak buruk ataupun fatal.
Untuk menghindari masalah-masalah ini, para Data Scientist dapat mengaplikasikan algoritma Machine Learning, contohnya Image Recognition dan Anomaly Detection. Model machine learning yang sudah belajar dari jutaan set data dapat mendeteksi dengan akurat kecacatan tersebut sebelum memasuki proses pembuatan kendaraan. Proses mendeteksi anomali ini sangatlah penting bagi perusahaan dan pabrik untuk menghemat biaya dan memastikan keamanan penggunanya.
DATA DARI SENSOR
Hampir semua kendaraan jaman sekarang sudah menggunakan teknologi sensor untuk mengumpulkan data penting seperti kecepatan, emisi, konsumsi bahan bakar, GPS, dan lainnya. Apakah kamu pernah mendengar mobil Tesla?
Tesla merupakan salah satu mobil impian bagi banyak penggemar mobil. Tesla terkenal dengan identitas kendaraan full elektrik. Salah satu fitur yang paling terkenal dari Tesla yaitu Autopilot AI atau “Self-Drive”. Apa yang memungkinkan Tesla untuk memakai fitur Autopilot ini? Menurut Tesla sendiri, mereka memakai algoritma Neural Network untuk memprediksi 1,000 objek yang berbeda untuk menghindari terjadinya sebuah kecelakaan.
*Fun facts – Pelatihan model Autopilot AI hasil akhirnya melibatkan 48 jaringan dan 70,000 jam GPU.
MANAJEMEN SUPPLY CHAIN dengan Machine Learning
Para pemain industri otomotif sedang melaju ke jaringan produksi global. Dengan menggunakan jaringan global, pasti timbul masalah seperti jeda waktu antar negara atau masalah komunikasi antar tim. Agar menghindari masalah ini, para Data Scientists menggunakan model analitik supply chain untuk menggambarkan data real time mengenai stok inventori. Informasi-informasi tersebut dapat diakses oleh supplier dan juga tim pembelian, penjualan, dan operasional untuk mempermudah proses pembelian dan penjualan produk.
machine learning untuk PERAWATAN PREDIKTIF
Mempunyai sebuah kendaraan bisa dibilang seperti mempunyai anak sendiri. Kita pasti akan merawatnya dengan sangat baik dan berhati-hati. Biaya perawatannya pun bisa dibilang tidak murah. Apakah ada cara untuk mengurangi potensi biaya rawat kendaraanmu? Tentunya pasti ada. Kalau jaman dahulu kamu membawa mobilmu 6 bulan sekali ke bengkel, sekarang dengan adanya Machine Learning di industri otomotif, kamu tidak perlu lagi setiap 6 bulan sekali ke bengkel.
Teknologi yang digunakan kali ini adalah Predictive Analysis. Model ini biasanya dilatih dari ribuan set data yang sudah dikumpulkan oleh pabrik, supplier, dan kendaraan di jalanan. Hasil dari pelatihan model tersebut dapat memprediksi dengan akurat kapan mobil kamu harus mengganti minyak rem atau air radiator. Say NO to static maintenance and YES to predictive maintenance!
Penggunaan Machine Learning di Industri Otomotif: CONCLUSION
Perkembangan teknologi dunia ini mengubah cara kerja banyak industri, termasuk industri otomotif. Penggunaan Data Science yang baik dapat membantu organisasi dalam membuat peluang baru untuk berkembang dan mencapai keunggulan kompetitif dalam jangka waktu yang panjang.
Memilih teknologi Data Science yang tepat dan mengimplementasikannya dengan benar sangatlah penting untuk mencegah kerusakan yang tidak diinginkan. Kamu dapat menyaksikan manfaat yang dirasakan oleh salah satu Client Algoritma dari industri otomotif, yang telah mengikuti pelatihan Data Science. Yuk, saksikan melalui video berikut ini:
Jika kamu merasa blog post kali ini bermanfaat, jangan lupa untuk share ke teman-teman kamu ya! Terima kasih dan selamat belajar~
Related Blog
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Real-Time-Processing-11.webp
600
1440
Bunga
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Bunga2022-07-01 11:14:562022-07-17 21:54:02Real Time Processing, Apa Bedanya dari Batch Processing?
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Metode-Pengolahan-Data-11.webp
600
1440
Bunga
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Bunga2022-05-12 10:52:592022-07-17 21:54:023 Metode Pengolahan Data yang Perlu Data Science Ketahui
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2022/05/Batch-Processing-11.webp
600
1440
Bunga
https://algorit.ma/wp-content/uploads/2023/04/Algoritma-Data-Science-School-300x100.png
Bunga2022-05-12 10:20:242022-07-17 21:54:02Apa Itu Batch Processing dan Bagaimana Implementasinya?The last comment and 10 other comment(s) need to be approved.
