由于组织寻求揭示新的效率和能力，世界各地的人工智能（AI）越来越多地采用。AI的采用者正在改善业务流程，并通过智能自动化为客户及其员工创造更好的经验，以提高他们的盈利能力。
AI系统不仅改变了我们如何与我们的设备和数字虚拟助手互动;他们还在制造业的生产效率影响 - 汽车行业也不例外。
“机器人”及其自动化前体已经成为汽车制造的一部分，一段时间 - 他们的起源可以恢复到福特汽车公司的bob外围怎么样首先移动装配线1913年。自曲调工厂生产流程仍然是行业的关键要素的技术进步。今天，AI和智能自动化是推进汽车制造商设计和原型产品的下一个逻辑步骤，然后生产和提供它们。
从无人驾驶汽车到促进有效的工厂
许多消费者意识到该行业使自动驾驶汽车带到公共道路的进步。但无人驾驶汽车不仅是最可见的AI元素。
机器人和AI技术如机器学习（允许计算机无明确编程学习的计算机）正在改变汽车的制造。而且，如麦肯锡描述，AI正在变换一切在研究和设计的部门，通过项目管理和业务支持功能。通过了解和组织非结构化数据来源，如照片，图像和语音，汽车行业的生产方面的机器开始从过去学习，以提高未来的性能。
有一个行业强调人们与AI合作。它不是关于更换，而是增强人类能力 - 使用与人团队合作的更加背景感知的AI增强的机器人创造更加富有成效的人机互动环境。
这方面是汽车行业的工作场所安全。具有更高速度，一致性和效率的装配线的机器人正在制作工作再一次危险，人类工作者更安全。机械智能足以取代人类的同行正在降低普通的工作场所伤害。例如，现在可以自动化叉车以防止装载事故。
预测维护和供应链改进
除了自动化和生产环境中的安全性增加，机器学习旨在帮助汽车行业的预测性维护。它通过收集和解释与制造过程相关的非结构化数据来解决，然后正确组织以发现新的见解和模式。数据转换为能够在发生机器之前预测机器故障或维护问题的洞察力，简化整个制造过程。麦肯锡估计AI将使业界增加20％的设备可用性，较低的检查成本降低25％，年度维护成本降低了10％。
相关的，AI对质量保证（QA）产生影响，因为机器学习可以捕获人类检查员无法使用的错误和制造缺陷 -图预期的90％更高的准确性。
类似的基于AI的方法也在改善供应链。例如，使用关于天气的实时数据，这些系统可以预测潜在的供应链中断，减少预测错误20-50％并通过20-50％的进一步减少整体库存。这节省了超速成本并降低了供应链风险。
这种价值是为什么我们看到汽车制造商投资一系列AI和机器学习技术。到2025年，这种行业范围内，启用AI的机会将达到每年，全球价值约为2.15亿美元。
Appen：汽车AI技术的关键行业合作伙伴
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