ÖNÜMÜZDEKİ YOL: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BIG DATA

Otomotiv sektörü uzun zamandır inovasyonun ön saflarında yer alıyor ve sürekli olarak güvenliği, verimliliği ve performansı artırmanın yeni yollarını arıyor. Son yıllarda yaşanan büyük veri patlaması, sektöre bu hedeflere ulaşmak için büyük miktarda bilgiden yararlanma konusunda benzeri görülmemiş bir fırsat sağlamış oldu. Büyük veri, başka türlü tespit edilmesi zor olan kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için analiz edilebilen büyük, karmaşık veri kümelerini ifade eder. Büyük veri analitiğinin yardımıyla otomotiv endüstrisi, araçların tasarlanma, üretilme ve bakımının yapılma şeklini dönüştürerek daha bağlantılı, verimli ve sürdürülebilir bir geleceğin önünü açıyor. Bu blog yazımızda, otomotiv endüstrisinde büyük verinin, kestirimci bakım, otonom sürüş, bağlantılı araçlar ve tedarik zinciri optimizasyonu da dahil olmak üzere birçok şekilde kullanıldığını keşfedeceğiz. Ayrıca otomotiv endüstrisinde büyük veriyle ilgili zorlukları ve endişeleri ve hızla gelişen bu alanın gelecekteki görünümünü de inceleyeceğiz.


Büyük Veri (Big Data) Nedir?

Büyük veri, geleneksel veri işleme araçları ve teknikleri kullanılarak etkin bir şekilde işlenemeyen ve analiz edilemeyen son derece büyük, karmaşık ve çeşitli veri kümelerini ifade eder. Bu veri setleri İngilizce'de üç V ile karakterize edilir: volume - hacim, velocity - hız ve variety - çeşitlilik. Hacim, her gün üretilen ve toplanan muazzam miktardaki veriyi ifade ederken hız, verilerin üretilme ve işlenme hızını ifade eder. Çeşitlilik, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler de dahil olmak üzere entegre edilmesi ve analiz edilmesi gereken çok çeşitli veri türleri ve biçimleridir. Büyük veri tipik olarak, iş kararlarını bilgilendirebilecek ve sağlık, finans, pazarlama ve ulaşım dahil olmak üzere çeşitli alanlarda yeniliği teşvik edebilecek kalıpları, eğilimleri ve içgörüleri ortaya çıkarmak için gelişmiş hesaplamalı ve istatistiksel yöntemler kullanılarak analiz edilir.

Temel Big Data Eğitimi

ÖNÜMÜZDEKİ YOL: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BIG DATA

Büyük verinin otomotiv sektörü için önemi nedir? 

Büyük veri, araç tasarımı, üretimi ve bakımının çeşitli yönlerinin benzeri görülmemiş bir şekilde optimize edilmesine ve dönüştürülmesine olanak tanıdığı için otomotiv endüstrisinde kritik öneme sahiptir. İşte büyük verinin otomotiv endüstrisinde önemli olmasının en önemli nedenlerinden bazıları:

  • Kestirimci bakım: Büyük veri analitiği, araç performansını izlemek ve olası sorunları ortaya çıkmadan önce tespit etmek için kullanılabilir; bu da arızaları ve maliyetli onarımları önlemek için zamanında bakım ve onarım yapılmasına olanak tanır.
  • Otonom sürüş: Büyük veri, gerçek zamanlı kararlar almak ve yollarda güvenli ve verimli bir şekilde gezinmek için sensörlerden, kameralardan ve diğer kaynaklardan gelen büyük miktarda veriye dayanan otonom sürüş sistemlerinin geliştirilmesi ve iyileştirilmesi için gereklidir.
  • Bağlantılı arabalar (connected cars): Büyük veri, trafik akışını optimize etmek, güvenliği artırmak ve daha iyi bir sürüş deneyimi sağlamak için araçların birbirleriyle ve altyapıyla iletişim kurmasını sağlayan bağlantılı araç sistemlerinin geliştirilmesi ve yönetilmesi için de kritik öneme sahiptir.
  • Tedarik zinciri optimizasyonu: Büyük veri, lojistik, envanter yönetimi ve üretim süreçlerini optimize ederek tedarik zinciri verimliliğini artırmak, maliyetleri düşürmek ve sürdürülebilirliği geliştirmek için kullanılabilir.
  • İnovasyon ve rekabet avantajı: Otomotiv şirketleri büyük veri analitiğinden yararlanarak müşteri tercihleri, pazar eğilimleri ve ürün tasarımı, pazarlama ve satış stratejilerini bilgilendirebilecek diğer faktörler hakkında içgörü kazanabilir ve hızla değişen bir sektörde rekabet avantajı sağlayabilir.

Sonuç olarak, büyük veri otomotiv sektörü için çok önemlidir çünkü işletmelerin araç performansını artırmasına, güvenliği geliştirmesine, maliyetleri düşürmesine ve inovasyonu teşvik etmesine yardımcı olurken müşterilere daha iyi bir sürüş deneyimi sunar.


Otomotiv Sektöründe Büyük Veri Uygulamaları

Kestirimci bakım, otomotiv sektöründe büyük verinin önemli bir kullanımıdır. Otomotiv firmaları, sensörlerden ve diğer kaynaklardan gelen verileri analiz ederek olası sorunları ortaya çıkmadan önce tahmin edebilir ve bakım ve onarımları planlayabilir. Bu, araç arızaları ve çarpışma olasılığını azaltırken aynı zamanda bakım maliyetlerini düşürür ve aracın çalışma süresini artırır. Araç performansını ve onarım gereksinimlerini gerçek zamanlı olarak izleyerek, filo yönetimini geliştirmek için kestirimci bakımdan da yararlanılabilir.

Büyük verinin otomotiv sektöründeki bir diğer önemli uygulaması da otonom sürüştür. Otonom sürüş sistemleri, gerçek zamanlı kararlar almak ve yollarda güvenli ve verimli bir şekilde gezinmek için kameralar, sensörler ve haritalama verileri dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarına dayanır. Büyük veri analitiği, yol koşulları, trafik düzenleri ve hava koşulları gibi faktörler hakkında içgörüler sağlayarak bu sistemlerin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olabilir. Bu da güvenliğin artırılmasına, trafik sıkışıklığının azaltılmasına ve yollardaki genel verimliliğin artırılmasına yardımcı olabilir.

Bağlantılı araçlar (connected cars), otomotiv endüstrisinde büyük verinin kullanıldığı bir başka alandır. Bağlantılı araç sistemleri, trafik akışını optimize etmek, güvenliği artırmak ve daha iyi bir sürüş deneyimi sağlamak için araçların birbirleriyle ve altyapıyla iletişim kurmasına olanak tanır. Bu sistemler tarafından üretilen büyük miktarda veri, büyük veri analitiği kullanılarak yönetilebilir ve analiz edilebilir; bu da otomobil işletmelerinin öngörücü bakım, konum tabanlı hizmetler ve araç içi eğlence ve bilgi sistemleri gibi özellikleri geliştirmesine olanak tanır. Ayrıca, bağlantılı araç verileri kullanılarak kullanıma dayalı sigorta ve kullanım başına ödeme hizmetleri gibi yeni iş modelleri oluşturulabilir.

Must-Have Skills for Big Data Practitioners Eğitimi


Örnek Olay İncelemesi: Tesla

Tesla, büyük verinin otomotiv sektöründe nasıl kullanıldığının en iyi örneklerinden biri. 

Tesla'nın büyük veriyi kullanmasının bir yolu da filo öğrenme programıdır. Tesla'nın araçları sürüş davranışı, yol koşulları ve araç performansı hakkında veri toplayan çeşitli sensörler ve kameralarla donatılmıştır. Bu veriler daha sonra Tesla'nın sunucularına gönderilir ve şirketin otonom sürüş teknolojisini geliştirmek için kullanılabilecek kalıpları ve içgörüleri belirlemek için makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak analiz edilir.

Tesla, filo öğrenme programı sayesinde araçlarının çeşitli koşullarda nasıl performans gösterdiğine dair büyük miktarda gerçek dünya verisi toplayabiliyor. Bu, şirketin otonom sürüş algoritmalarını sürekli olarak iyileştirmesine ve araçlarının güvenliğini ve verimliliğini artırmasına olanak tanıyor.

ÖNÜMÜZDEKİ YOL: OTOMOTİV SEKTÖRÜNDE BIG DATA

Örneğin, 2018 yılında Tesla, Otomatik Pilotta Navigasyon adlı yeni bir özelliği içeren bir yazılım güncellemesi yayınladı. Bu özellik, Tesla araçlarının otoyol kavşaklarında ve çıkışlarında sürücü girişi olmadan otonom olarak gezinmesine olanak tanıyor. Bu özelliği geliştirmek için Tesla, sürücülerin otoyol kavşaklarında ve çıkışlarında tipik olarak nasıl gezindiğini anlamak için araç filosundan veri topladı. Bu veriler daha sonra şirketin otonom sürüş algoritmalarını eğitmek için kullanıldı ve böylece daha doğru ve güvenilir kararlar almalarını sağladı.

Bunları göz önünde bulundurarak, Tesla'nın filo öğrenme girişiminin, büyük verinin otonom sürüş teknolojilerini ilerletmek ve tüketiciler için sürüş deneyimini iyileştirmek için nasıl kullanılabileceğinin güçlü bir örneği olduğunu söyleyebiliriz. Tesla, muazzam hacimlerde verinin toplanması ve analizi yoluyla araçlarının performansını, güvenliğini ve verimliliğini sürekli olarak geliştirerek otomotiv sektöründe bir lider olarak öne çıkıyor.

Büyük Veri Analizi Eğitimi


Otomotiv sektöründe büyük veri ile ilgili zorluklar ve endişeler

  • Veri gizliliği ve güvenliği
  • Veri kalitesi
  • Beceri açığı

Büyük veri otomotiv sektöründe devrim yaratırken aynı zamanda önemli zorlukları ve endişeleri de beraberinde getiriyor. En büyük zorluklardan biri, sensör verileri ve GPS konum verilerinden araç tanılama ve multimedya içeriğine kadar her şeyi içerebilen, bağlantılı araçlar tarafından üretilen büyük miktarda verinin yönetilmesidir. Bu, veri ihlallerine karşı koruma sağlamak ve veri gizliliğini sağlamak için gelişmiş veri yönetim sistemleri ve güvenli veri depolama ve iletim protokolleri gerektirir. Ayrıca, araçlardan toplanan verilerin kullanılmasının etik ve yasal sonuçları hakkında, özellikle de kullanıcı gizliliği, veri sahipliği ve sorumluluk alanlarında endişeler bulunmaktadır. Otomotiv endüstrisi gelişmeye ve büyük verinin sunduğu fırsatları benimsemeye devam ederken bu zorlukların ve endişelerin ele alınması kritik önem taşımaktadır.


Büyük Verinin otomotiv endüstrisi üzerindeki potansiyel etkisi

Büyük verinin otomotiv endüstrisi üzerindeki potansiyel etkisi önemlidir. Büyük veri analitiği sayesinde otomotiv şirketleri müşteri davranışları, tercihleri ve satın alma alışkanlıkları hakkında içgörü kazanarak müşterilerinin ihtiyaç ve isteklerini daha iyi karşılayan araçlar tasarlayıp geliştirebilirler. Büyük veri aynı zamanda üretim prosedürlerini geliştirmek, israfı azaltmak ve tedarik zinciri yönetimini iyileştirmek için de kullanılabilir. Buna ek olarak, otonom sürüş teknolojisinde büyük veri kullanımı, daha güvenli, daha verimli ve daha sürdürülebilir ulaşım sistemleri vaadiyle ulaşım ve mobilitede devrim yaratma potansiyeline sahiptir. Sonuç olarak, büyük veri otomotiv endüstrisini sayısız şekilde dönüştürme, inovasyonu teşvik etme, verimliliği artırma ve müşteriler için daha iyi deneyimler sunma potansiyeline sahiptir.


Büyük Veri teknik bir beceri midir?

Hayır, büyük veri kendi başına teknik bir beceri değildir, ancak etkin bir şekilde yararlanılması için teknik beceriler gerektiren bir uzmanlık alanıdır. Büyük veri, işletmelerin ürettiği muazzam miktarda organize ve yapılandırılmamış veriyi tanımlamak için kullanılan bir terimdir ve bu verileri toplama, depolama, yönetme ve analiz etme becerisi bir dizi teknik beceri gerektirir. Bu beceriler arasında veri yönetim sistemleri, veri analitiği araçları ve teknikleri ile Python, R ve SQL gibi programlama dilleri bilgisi yer almaktadır. Ayrıca, büyük verilerden etkili bir şekilde içgörü elde etmek için makine öğrenimi, veri görselleştirme ve istatistiksel analiz gibi alanlardaki beceriler de sıklıkla gereklidir. Bu nedenle, büyük veri kendi başına teknik bir beceri olmasa da, etkin bir şekilde kullanılabilmesi için bir dizi teknik beceri gerektiren bir uzmanlık alanıdır.

Bilginç IT Academy olarak sektöre özel eğitim içeriklerimize büyük önem veriyoruz. Siz de otomotiv sektörüne özel eğitim içeriklerimizle tanışmak ve şirketinizde kapalı grup eğitimleri düzenlemek istiyorsanız hemen bizimle iletişime geçin!




Eğitimlerle ilgili bilgi almak ve diğer tüm sorularınız için bize ulaşın!

İlgili Eğitimler

Sitemizi kullanarak çerezlere (cookie) izin vermektesiniz. Detaylı bilgi için Çerez Politika'mızı inceleyebilirsiniz.