Канадская компания AI формирует цепочку поставок

Канадская компания использует искусственный интеллект, чтобы предсказать недостатки в транспортных средствах, прежде чем они сойдут с конвейера, потенциально изменяющая игру технология, которая может сократить расходы в цепочке поставок, улучшить общее качество транспортных средств и повысить конкурентоспособность отрасли.

«Мы применяем ИИ к данным, которые производители могут собирать на различных этапах производства, и используем их для более раннего прогнозирования того, выйдет ли система из строя», - сказала 28-летняя Грета Кутуленко, соучредитель и генеральный директор Acerta Analytics Solutions Inc.

«И мы можем сделать это в рамках самого производственного процесса, чтобы устранить отходы и переделки на более раннем этапе, выявив, что что-то может выйти из строя.

«Но мы также делаем это, чтобы предсказать, насколько вероятно, что какое-либо из подразделений выйдет из строя в полевых условиях, когда система будет выведена из эксплуатации. Это экономит на гарантиях производителей.

«То, что мы делаем, позволяет [автопроизводителям] находить эти проблемы гораздо раньше, а затем действовать гораздо быстрее», - сказал Кутуленко.

«МЫ ДОЛЖНЫ ОСТАНОВИТЬСЯ»

Такие компании, как Acerta, которые применяют машинное обучение и данные для традиционного производства, будут критическими винтиками в цепочке поставок, если Канада хочет оставаться конкурентоспособной на мировом рынке, сказал Колин Диллон, технический директор Ассоциации производителей автозапчастей (APMA).

«Вам нужно взглянуть на страны на востоке, такие как Китай и Индия, которые быстро растут и потенциально являются лидерами в некоторых из этих общих областей, окружающих заводы будущего», - сказал Диллон.

«Таким образом, мы должны оставаться впереди и продвигать таких людей, как Грета, и такие компании, как Acerta, и создавать больше, чтобы сделать его более конкурентоспособным».

За пределами Силиконовой долины Онтарио имеет самый большой технологический центр в Северной Америке, согласно отчету Рэя Тангейя, советника по автомобильным вопросам федерального и провинциального правительств, за 2018 год. Новые технологии, такие как ИИ, кибербезопасность и робототехника, являются ключом к «открытию эры подключенных, автономных и электрических транспортных средств».

Но автомобильный сектор Канады должен быть агрессивен в использовании автоматизации, необходимой в автомобилях будущего.

«Если мы хотим сделать это, - сказал Диллон, - нам понадобится поддержка таких компаний, как Acerta и их технологии».

СТО ДЕНЕГ

Производители сталкиваются с большими трудностями при решении проблем из-за сложности транспортных средств, сказал Кутуленко, отметив, что одно транспортное средство может содержать сотни датчиков, которые генерируют сотни тысяч строк данных.

На сайте Acerta приводятся тематические исследования, в том числе один из ведущих автомобильных производителей, который попросил ее компанию проанализировать данные, собранные в ходе дорожных испытаний одного из ее автомобилей. Клиент предоставил 250 мегабайт данных, записанных с 350 датчиков в течение 80 часов вождения. Acerta разработала алгоритм, который сканировал его, а затем выявил аномалию в данных, сгенерированных восемью датчиками.

Используя эту информацию, эксперт по двигателям внутреннего сгорания определил причину проблемы в течение 60 минут.

Катуленко, который получил степень бакалавра в области разработки программного обеспечения в Университете Ватерлоо, Онтарио, начал

Acerta с Жан-Кристофом Петковичем, главным техническим директором компании, и Себастьяном Фишмайстером, профессором электротехники Университета Ватерлоо и руководителем WatCAR, исследовательской группы по автономному вождению университета.

За первые три года Acerta разработала растущий список клиентов, в том числе General Motors, Fiat Chrysler Automobiles, Daimler AG, Nissan Motor Co. и немецкого производителя автозапчастей ZF Group.

Недавно компания начала работать с GM над программой автопроизводителя. GM применил технологию Acerta для контроля тяги, позволяя автомобилю быстрее реагировать на изменение дорожных условий, таких как снег и лед.

«Например, если транспортное средство начинает терять сцепление с дорогой, мы можем предупредить автономную систему, чтобы она не вышла из-под контроля», - сказал Кутуленко.

«В целом, даже сегодня для транспортных средств мы можем применить это, чтобы контролировать, сломается ли ваша трансмиссия или будет ли ваш двигатель исправен. Таким образом, мы можем начать контролировать качество и надежность всех систем автомобиля ».

ПРЕДВАРИТЕЛЬНОСТЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ

По словам Кутуленко, в то время как автопроизводители стремятся разработать автомобили с автономным управлением, они обращаются к таким компаниям, как Acerta, чтобы узнать, как использовать большие объемы данных для прогнозирования сбоев программного обеспечения в автомобилях.

«Производители тратят много своих ресурсов ИИ на автономное вождение. Автономное вождение до сих пор остается нерешенной, огромной проблемой ».