시장 및 시장 연구에 따르면 , 전 세계 운송 부문의 AI 사용은 2017년에서 2030년 사이에 매년 평균 18%씩 증가할 것으로 예상됩니다. 이는 업계의 거의 모든 영역을 포괄하는 엄청난 성장률이지만, 대부분의 초점은 자율 주행 차량 및 차량 추적.
많은 사람들에게 알려지지 않은 사실은 지역 정비사가 AI를 사용하여 자동차를 수리하고 유지 관리할 수 있다는 사실입니다. AI는 자동차에 의존하는 모든 사람들의 삶을 더 좋게 만들어 자동차 산업에 도움이 되는 중요한 기술입니다.
이 기사에서 우리는 정비공이 AI를 어떻게 사용하고 있으며 이 젊은 기술이 미래의 차량 수리 및 유지 보수 산업을 어떻게 형성할 것인지 탐구하고자 합니다.
AI는 인공 지능이라는 용어의 약어입니다. 기계가 사람의 입력 없이 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술입니다.
기계는 높은 수준의 계산 능력으로 설계된 다음 특정 작업을 자율적으로 수행하도록 프로그래밍됩니다. 이미 AI는 자동차 산업의 여러 분야에 적용되고 있습니다.
빠르게 성장하는 기술은 자동차가 다른 자동차, 사람, 동물 또는 사물과 충돌하는 것을 방지하는 고급 운전자 지원 시스템입니다.
이 기술은 훌륭하게 작동하지만 시스템이 유리에 맞게 보정된다는 점에 유의해야 합니다. 따라서 앞유리에 균열이 생겨 교체가 필요한 경우 ADAS 시스템을 재보정해야 합니다. . 이를 통해 AI 기술이 의도한 대로 작동하고 향후 사고를 방지할 수 있습니다.
종종 AI는 기계 학습으로 알려진 다른 분야와 짝을 이룹니다. 이것은 AI 지원 기계가 인간의 개입 없이 새로운 작업을 완료하고 더 똑똑해지는 방법을 가르칩니다.
이 두 기술의 조합은 이미 자율주행차 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 자율 주행 차량은 다양한 도로 상황을 이해하고 적절하게 대응할 수 있는 지능이 있어야 차량이 올바르게 주행할 수 있습니다.
AI는 자동차 수리 산업에서도 다양한 정도로 채택되었습니다. 역학이 사용하는 AI의 주요 응용 프로그램 중 일부는 예방 유지 관리 및 예측 유지 관리를 통한 것입니다.
대부분의 자동차 소유자는 예방 정비를 차량 서비스로 알고 있습니다.
이는 차량의 완전한 기능 여부와 상관없이 일정 간격 후에 수행되는 계획된 유지보수로서, 오로지 미래의 고장을 방지하기 위한 목적으로만 수행됩니다.
차량 제조업체는 특정 차량 부품 및 시스템을 교체해야 하는 시기를 소유자가 알 수 있도록 설계된 차량 매뉴얼을 고객에게 제공합니다.
자동차는 다른 모든 기계 기계와 마찬가지로 움직이는 부품으로 인한 일반적인 마모로 고통받는 기계 기계입니다. 이 때문에 이러한 구성 요소는 수시로 교체해야 합니다.
그러나 특정 차량 구성 요소를 교체할 시기에 대한 차량 설명서 권장 사항에만 의존하는 것은 오해의 소지가 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 다른 운전자가 운전하는 다양한 차량은 운전자의 운전 기술, 운전 조건 및 운전 빈도에 따라 다른 손상 및 마모율을 경험합니다.
즉, 예방 유지 관리를 위해 제조업체의 자동차 설명서에 의존하는 것은 항상 자동차를 최상의 상태로 유지하는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다.
이것이 바로 많은 정비공이 차량 소유자가 최상의 서비스를 받고 예상치 못한 고장을 최소화할 수 있도록 차량을 사전에 점검하고 정비하는 방법을 찾도록 만든 이유입니다.
자동차 제조업체도 이러한 추세를 따라잡고 특수 진단 기계에서 읽을 때 정비공이 정상적인 차량 서비스 중에 가장 주의를 기울여야 하는 차량 부품 또는 시스템을 알 수 있도록 도와주는 다양한 센서를 차량에 장착하여 정비사를 돕습니다.
오늘날의 많은 자동차에는 차량 상태에 관한 데이터를 수집하고 차량의 컴퓨터 프로세서에 데이터를 저장하는 센서와 마이크로칩이 내장되어 있습니다.
특수 진단 기계를 통해 정비사는 진단 오류 코드를 읽고 오일 및 공기 필터와 같은 일상적인 구성 요소뿐만 아니라 광범위한 마모가 있는 기타 구성 요소를 교체하여 차량이 더 오랫동안 원활하게 운행되도록 할 수 있습니다.
오늘날 Robert Bosch GmbH, ACTIA Group, Delphi Automotive PLC, Snap-on Incorporated 및 Continental AG와 같은 차량 수리 및 유지 관리 업계의 많은 주요 업체는 AI 형식의 강력한 AI 지원 차량 진단 도구를 설계했습니다. OBD 리더 , AI 전기 시스템 분석기 및 AI 지원 스캔 도구.
이러한 AI 지원 도구는 전 세계의 정비사가 차량 서비스 중에 포괄적인 차량 진단 보고서를 생성하는 데 사용됩니다. 이는 이 기술자가 포괄적인 차량 튜닝을 쉽고 시간 효율적으로 수행하는 데 도움이 됩니다.
이것은 많은 곳에서 딥 서비스라고 하는 것입니다. 정비공이 자동차의 센서에서 수집한 데이터를 사용하여 유지 관리에 관한 결정을 내릴 수 있으면 정비사가 교체가 필요한 차량 부품을 더 잘 지적하는 일을 더 잘할 수 있습니다.
이는 정비공이 차량이 과도한 찢어짐 및 마모를 경험할 가능성을 모두 제거하므로 차량 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.
또한 진단기를 사용하여 정비공이 심도 있는 서비스를 수행할 수 있을 뿐만 아니라 시간을 절약할 수 있습니다.
오늘날 많은 정비사들이 ICU에서 차량 결함 코드를 쉽게 읽고 차량 서비스 중에 신속하게 진단할 수 있도록 하는 여러 기계와 소프트웨어에 투자했습니다.
이러한 도구를 사용하면 정확도가 향상되고 자동차 서비스에 필요한 시간을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이는 업무 효율성을 높이고 고객 만족도를 높입니다.
많은 사람들이 차량 검사를 차량이 도로 사용에 대한 정부 규정을 충족하는지 확인하기 위해 시행하는 가장 중요한 절차로 알고 있습니다.
일반적으로 이는 도로 위의 차량이 모든 안전 및 배출 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 많은 국가에서 주기적으로 수행됩니다. 어떤 경우에는 검사가 공무원에 의해 수행되고 다른 곳에서는 등록된 독립 정비공이 이 작업을 수행합니다.
사람들이 거의 생각하지 않는 다른 가장 중요한 차량 검사는 사전 구매/판매 검사입니다.
중고차를 구입하기 전에 독립 정비사에게 차량 검사를 받는 것이 좋습니다. . 또한 구매자가 부주의한 운전자인 경우 판매 후 발생할 수 있는 분쟁을 피하기 위해 판매자가 사전 판매 차량 검사를 주장하는 것이 좋습니다.
이러한 검사를 수행하는 것은 많은 시간이 소요되는 매우 길고 지루한 프로세스일 수 있습니다. 역학을 돕기 위해 Scope Technology, DeGould, UVeye와 같은 전 세계 여러 회사에서 AI 기반 검사 시스템을 개발하여 차량 검사를 쉽고 빠르게 수행했습니다.
이러한 AI 시스템의 핵심 요소는 특히 경매 중, 중고차 판매점 및 독립 차고에서 차량 검사의 투명성을 제공하는 것입니다. 이는 또한 더 많은 차량을 판매 및 구매하는 것과 관련하여 중요한 결정을 내릴 때 차량이 많은 회사를 위한 완벽한 도구입니다.
검사는 차량 유지 보수에서 중요한 과정입니다. 불행히도 많은 검사는 자동차의 내부 작동에 초점을 맞추지만 차체에 눈에 띄는 움푹 들어간 곳이나 긁힌 자국이 없는 한 무시됩니다.
이는 특히 환경으로 인해 금속 부식이 더 흔한 지역에 거주하는 경우 비용이 많이 드는 관행이 될 수 있습니다. 좋은 소식은 전 세계의 많은 차고에서 차체를 스캔하고 검사하기 위해 AI 지원 기술에 투자하고 있다는 것입니다.
예를 들어, 프랑스에 위치한 차량 대여 회사(Olympic Location)는 Tchek 기술이 개발한 AI 지원 차체 검사 기술을 사용하기 시작했습니다. 예방 정비를 위해 차량을 검사합니다.
오류를 바로잡기에 가장 좋은 때는 어제라는 말이 있다. 이것이 바로 예측 유지 관리의 핵심입니다. 자동차 제조업체와 정비사 모두 고급 시스템을 사용하여 자동차의 문제를 시도하고 예측하여 문제가 발생하기 전에 문제를 해결할 수 있도록 합니다.
오늘날 자동차 제조업체는 인공 지능을 사용하여 큰 문제가 발생하려고 할 때 차량 소유자에게 경고를 시도합니다. 대시보드는 차량이 정상적으로 작동하더라도 문제가 발생하려고 하면 다양한 경고 신호를 제공하도록 설계되었습니다.
어떻게 이런 일이 발생합니까? 차량 제조업체는 차량의 모든 측면을 모니터링하고 차량 컴퓨터에 피드백을 제공하는 수백 개의 센서, 카메라 및 기기를 보유하고 있습니다.
차량 컴퓨터는 이 정보를 처리하고 이를 사용하여 발생할 수 있는 문제를 지능적으로 예측합니다. 이를 통해 차량 소유자와 정비공은 부품을 교체하고 더 큰 문제로 발전하기 전에 다양한 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
차량 중환자실에서 끝나는 것이 아닙니다. 대규모 차량을 보유한 운송 회사는 차량 ICU를 인터넷에 연결하여 원격 진단을 수행하는 고급 기술을 사용하여 이러한 센서의 존재를 활용합니다.
AI는 이를 가능하게 하여 회사에서 차량이 도로에 있을 때 차량 고장을 피하도록 돕습니다. 회사 정비사들도 비상 상황이 발생할 경우 적시에 개입할 수 있도록 대기하고 있습니다.
이렇게 하면 도로에서 차량이 멀리 떨어져 있어도 문제를 예측하고 제시간에 해결할 수 있으므로 회사에서 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.
일부 독립 차고는 AI를 사용하여 공급망을 관리합니다. 특정 차량 문제는 연중 특정 시기에 더 집중되는 것이 일반적입니다.
많은 정비공이 고객에 대한 데이터를 수집하고, 데이터를 분석하고, 이를 사용하여 특정 계절에 해당 지역에서 흔히 발생하는 차량 문제를 예측합니다. 이를 통해 공급망을 계획하여 고객의 자동차를 신속하게 수리하는 데 도움이 되는 모든 올바른 차량 예비 부품을 확보할 수 있습니다.
차량 문제를 더 쉽게 예측할 수 있도록 외부 모듈을 제공하는 몇몇 신생 기업도 있습니다. 예를 들어 싱가포르에 기반을 둔 회사인 Carmen은 동글을 제공합니다. 차량 컴퓨터 시스템에 연결할 수 있습니다.
이러한 장치는 다양한 센서에서 생성된 모든 데이터를 읽은 다음 추가 분석을 위해 데이터를 클라우드로 보냅니다. 위험이 발생하면 차량 소유자가 휴대폰으로 알림을 받습니다. 또한 정비사가 클라우드에 로그인하여 원인을 쉽게 해결할 수 있도록 문제에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
AI 기술은 전 세계의 많은 차량 차고에서 다양한 방식으로 적용되고 있지만 대부분의 차량 정비사는 예측 유지 관리에 AI를 사용하는 것이 차량 수리에서 추측을 제거하는 데 도움이 된다는 데 동의합니다.
이 기술을 통해 고객은 임박한 위험에 대해 미리 경고를 받습니다. 그런 다음 큰 손상이 발생하기 전에 차량을 차고로 가져가서 먼저 수리할 수 있습니다.
때때로 역학은 모든 문제를 찾기 위해 특수 오류 코드 검색 도구를 사용해야 합니다. 그러나 차량 컴퓨터가 차량에 발생할 수 있는 문제에 대한 데이터를 수집하고 분석한다는 사실은 정비공의 시간과 노력을 절약해 줍니다.
정비사로서 차량 고장은 갑자기 발생하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 훌륭한 운전자는 차량이 고장나기 훨씬 전에 보닛 내부에서 무언가가 끓고 있는지 알 수 있습니다.
불행히도 도로 위의 많은 운전자들은 이러한 직관력이 없습니다.
온보드 AI 시스템을 사용하면 이러한 운전자가 차량에 문제가 발생하는 시기를 알 수 있으므로 정비사를 제시간에 볼 수 있습니다. 이는 자동차 소유자가 차량을 양호한 작동 상태로 더 오래 유지하는 데 중요합니다.
통계에 따르면 자동차 유지 관리에 AI를 적용하는 추세가 증가하고 있습니다. 이에 따라 더 많은 기계공 및 기타 업계 관계자들이 작업을 더 쉽게 만들고 정확도를 높이며 효율성을 극대화하기 위해 AI로 눈을 돌리고 있습니다.
자동차 산업 내에서 AI가 계속 발전할 영역은 다음과 같습니다.
기계를 최상의 상태로 유지하는 가장 좋은 방법은 주요 문제의 원인을 해결하는 것입니다. 현재 정비사가 다루는 많은 차량 문제는 다음 두 가지 영역에서 발생합니다.
정상적인 마모
사고.
마모는 항상 발생하지만 사고는 예방할 수 있습니다. 좋은 소식은 많은 자동차 제조업체가 현재 사고 예방에 도움이 되는 여러 AI 및 기계 학습 기반 기술을 개발하고 있다는 것입니다.
오늘날 많은 신차에는 운전자가 임박한 충돌 경고에 반응하지 않을 때 캔을 제동하는 데 도움이 되는 자동 비상 제동(AEB), 운전자가 뒤를 볼 수 있도록 도와주는 후방 카메라와 같은 일부 AI 기반 안전 기능이 장착되어 있습니다. 충돌 방지, 차선 이탈 경고 시스템, 후방 교차 교통 경고 및 기타 시스템 중에서 ACC(Autonomous Cruise Control).
이러한 기능의 목적은 사고를 방지하여 운전자와 차량을 안전하게 보호하는 것입니다.
자동차 보험 업계도 자동차에 AI를 사용하는 데 큰 관심을 갖고 있습니다.
전통적으로 자동차 보험 업계는 차량 손상에 접근하고 청구를 지불하고 필요한 수리를 수행하는 데 필요한 기타 요구 사항을 처리하기 위해 정비사에 크게 의존했습니다.
이것은 며칠이 걸릴 수 있으며 종종 고객의 불만으로 이어집니다. AI를 사용하면 차량 검사 프로세스를 가속화하여 고객에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있습니다.
이미 전 세계 여러 보험사가 기술 회사와 협력하여 사고 발생 시 고객이 쉽게 피드백을 받을 수 있도록 하는 AI 기반 차량 검사 기술을 테스트하고 있습니다.
이 산업 분야는 계속 성장하고 있으며 사고가 발생하면 보험 회사에 경고하고, 손상을 보고하고, 차량 수리 시 정비사에게 참조 지점을 제공하는 AI 기능이 더 많은 차량에 설치될 것으로 예상됩니다.
Apple CarPlay 및 Android Auto의 증가로 이제 스마트폰을 자동차에 연결할 수 있어 모든 최신 앱의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
이를 통해 Siri 또는 Google(IOS 또는 Android 기기에 따라 다름)에 요청하여 좋아하는 음악을 재생하거나 가장 가까운 주유소 또는 멕시코 레스토랑으로 가는 길을 안내받을 수 있습니다.
이 분야에서 AI를 사용하는 것은 Siri와 Google이 사용자의 행동과 습관을 학습한 다음 사용자를 기반으로 구체적으로 제안하는 방법과 관련이 있습니다.
우리는 또한 이 분야가 앞으로 몇 년 동안 발전할 것이라고 기대할 수 있습니다.
터무니없는 생각처럼 보일 수 있지만 이미 람보르기니와 같은 자동차 제조업체와 수많은 과학자들이 이를 고려하고 있습니다.
이미 온보드 컴퓨터의 진단을 기반으로 자동차를 수리하도록 훈련된 로봇에 대한 이야기가 있습니다. 자가 수리 자동차는 앞으로 수십 년 동안 등장하지 않을 수 있지만 인간 역학을 기계로 대체하는 발전은 이미 고려되고 있습니다.
이를 실현하는 데 시간이 걸릴 수 있지만 정비사는 이 공간을 지켜봐야 합니다.
