자율 차량 유지 관리는 이러한 차량에 통합된 고급 기술 덕분에 현재의 사후 접근 방식에서 벗어나 예측 유지 관리로 전환될 것입니다.
모든 차량은 어느 시점에서 유지 보수가 필요하며 자율 주행 차량도 이 규칙에서 예외는 아닙니다. 자율주행 차량이 주목받고 있으며 생각보다 빨리 기존 차량을 대체할 수 있습니다. 자율주행차는 기존의 차량과 다른 운영 모델을 가지고 있습니다. 따라서 자율 차량 유지 관리에도 기존 관행과 다른 접근 방식이 필요합니다. 이러한 자율주행 차량에는 고급 IoT 센서와 컴퓨터 비전, 인공 지능, 기계 학습과 같은 기술이 탑재되어 있기 때문에 , 유지 관리 방식은 이러한 기술에 의해 결정됩니다. 사후 유지 보수의 현재 접근 방식은 이러한 기술에 의해 생성된 데이터의 도움으로 예측 유지 보수로 대체될 것입니다. 다음은 자율 차량 유지 관리가 미래에 어떤 모습일지 살펴보겠습니다.
기술 지원 자율 차량 유지 관리
예측 유지보수의 개념은 새로운 것이 아닙니다. 그러나 예측 유지 관리에 대한 현재 접근 방식은 통계 및 시도에 의존합니다. 이것들은 우리에게 자동차의 다양한 부품의 '평균 고장 시간'에 대한 아이디어를 줄 수 있을 뿐입니다. 그러나 자율 주행 차량을 사용하면 차량에 통합된 하드웨어 및 소프트웨어를 통해 실시간으로 예측 유지 보수를 실제 형태로 수행할 수 있습니다. IoT 센서를 사용하면 실시간으로 데이터를 수집하고 모니터링할 수 있습니다. 인공 지능은 이 데이터를 활용하여 차량을 실시간으로 정확하게 모니터링하고 유지 관리 문제를 운전자에게 알릴 수 있습니다. 이렇게 하면 문제를 신속하게 식별하고 일반적으로 지연된 수리와 관련된 비용을 절약하는 데 도움이 됩니다. 고장이 발생하기 전에 운전자에게 진정으로 경고합니다. 운전자는 차량 상태에 대한 전체 개요를 볼 수 있으며 예기치 않은 유지 관리 문제에 직면하지 않을 것이라고 확신할 수 있습니다. IoT 센서에서 수집한 데이터는 자동차 제조업체에서도 더 나은 자동차 부품을 설계하는 데 활용할 수 있습니다. 이러한 차량은 자체 및 제조업체 간에 데이터를 공유하므로 비즈니스는 다양한 운전 조건에서 차량의 성능을 폭넓게 이해할 수 있습니다. 그런 다음 효율적이고 비용 효율적이며 유지 관리가 적은 새로운 자율 주행 차량을 설계할 수 있습니다.
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자율주행 차량 정비를 위한 과제
IoT의 도움으로 자율 차량 유지 관리는 그와 같은 심각한 문제에 직면하지 않을 것입니다. 그러나 작은 장애물로 판명될 수 있는 두 가지 과제는 다음과 같습니다.
진정한 자율주행 차량의 경우 운전자는 차량에서 제외됩니다. 이것은 차량이 도로에서 고장에 직면하고 고장난 부품을 교체하기 위해 1차적인 사람의 개입이 필요한 경우 문제를 일으킬 것입니다. 진정한 자율주행 차량의 경우에도 인간 운전자 또는 조수는 항상 요구 사항입니다.
장애를 일으킬 수 있는 또 다른 문제는 센서 자체의 고장입니다. 센서가 손상되어 부정확한 데이터를 수집할 수 있습니다. 결함이 있는 센서로 작동하는 자율 주행 차량은 도로에서 위험할 수 있습니다. 이 역시 마지막 단계로 사람의 개입이 필요합니다. 따라서 자율 차량 유지 관리에서 직면한 문제는 일반적으로 차량 내부에 사람이 지속적으로 존재함으로써 극복할 수 있습니다.
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자율 차량 유지 보수의 주류 채택으로 자율 주행 차량은 우리가 묻기 전에 인간에게 유지 보수 요구 사항을 알릴 것입니다. 이 차량은 무엇이 잘못될 수 있는지 미리 알려줄 수 있습니다. 따라서 가까운 장래에 차량의 운영뿐만 아니라 차량의 엔드 투 엔드 수명 주기가 자동화될 수 있습니다.
자율주행 차량이 이제 캘리포니아에서 식료품을 집 앞까지 배달할 수 있습니다.
