汽車工業(yè)依靠數據科學來制造更好、更安全的汽車。汽車工業(yè)處于技術的前沿，改變了人們的出行方式。十年前的汽車工業(yè)和現(xiàn)在的工業(yè)有什么不同？關鍵區(qū)別在于數據驅動的創(chuàng)新，而不僅僅是制造業(yè)。
數據科學使每個人，特別是低收入群體都能方便地使用交通工具。他們正在體驗旅行的輕松，而不必面對高昂的擁有成本。事實上，這給每個人都帶來了改變，沒有任何偏見。
例如，優(yōu)化算法可以為企業(yè)提供能源效率高的車輛，這些車輛依賴于亞馬遜送貨和食品送貨。數據科學家正在與可靠性工程師合作，制造能夠幫助不同能力社區(qū)的交通工具。這些只是數據科學如何促進行業(yè)變革的幾個例子。但是，還有無數的應用尚未開發(fā)。
汽車工業(yè)是一個應用廣泛、利潤豐厚的行業(yè)。這意味著以客戶為中心的數據創(chuàng)新的范圍更大。一個這樣的用例是跨各種數據系統(tǒng)和數據類型處理數據。通常，數據科學家使用表格形式的數據，類似于excel。但是汽車科學家可以處理各種各樣的數據形式。例如，原始儀器數據通常存儲為十六進制數字流。他們還可以使用來自智能系統(tǒng)的數據，這些數據以圖像和傳感器點云的形式出現(xiàn)。這些點云可以與儀器數據相結合，并將其連接到一組表中，以了解為什么自動駕駛車輛以某種方式工作，以及每種車型的不同。這個行業(yè)的另一個優(yōu)勢是數據量巨大。因此，汽車行業(yè)的許多公司的數據塊一直到PB（一百萬GB）。
數據科學的作用
數據科學是每個汽車產品周期的核心部分。在制造車輛之前，有以下幾個步驟。數據科學是產品開發(fā)的初級階段。它支持分析新模型配置和使組件可靠等任務。數據科學不是單獨測試每個組件，而是通過模擬和分析來擴展過程。
汽車數據科學家的目標是只提供高質量的汽車。雖然工程師通過多次質量檢查來測試車輛，但這是一個耗時的過程，因為測試是單獨完成的。數據科學家可以分析所有零件、供應商和測試數據。從這個意義上說，他們密切檢查供應商的財務業(yè)績，根據過去的業(yè)績預測其按時交付零件的可用性，并使用計量經濟學回歸來檢查供應商所在地的經濟可行性。
數據科學的未來能力
自主汽車是汽車行業(yè)的一個熱門話題。這依賴于深度學習模型和傳感器融合算法。數據科學被用于將物聯(lián)網指標（如電池更換監(jiān)控器）轉化為可操作的見解。當車輛投入使用時，如果系統(tǒng)檢測到行人是不夠的，傳感器必須能夠識別他們要去的方向。
可持續(xù)性與超越
每個行業(yè)的制造商都在轉向可持續(xù)發(fā)展。各國政府正在制定燃油效率目標，每輛車都有不同的燃油效率。因此，數據科學對于優(yōu)化公司所有工具的效率至關重要。這不僅有助于企業(yè)在燃油效率方面獲得政府信貸，而且有利于環(huán)境，并為客戶提供更具附加值的汽車。除此之外，數據科學還影響其他方面，如營銷、銷售和預測客戶需求。它還改善了客戶的購后體驗。