I veicoli moderni generano un volume enorme di dati diagnostici: registrazioni dei sensori, codici di errore, tracciati di rete, dati telemetrici provenienti da decine di centraline elettroniche (ECU). Con l’aumentare di questi dati, i team di ingegneri e di assistenza si stanno affidando all’ AI a applicata ai veicoli per riuscire a dare un senso a tali informazioni. Ma c’è un problema. La migliore ipotesi fornita da un singolo modello di AI non è sufficiente quando la risposta deve reggere al vaglio di un ingegnere o di un cliente che si trova allo sportello dell’assistenza di una concessionaria. 

L'industria automobilistica sta attraversando un periodo di incredibile trasformazione. Tra le nuove tecnologie che vengono integrate nei veicoli figurano una maggiore quantità di software, propulsori elettrici e nuovi sensori. Ma forse il cambiamento più significativo è l'introduzione dell'intelligenza artificiale. Oggi, l'AI e dei veicoli non è più un concetto di futuro.

Le prime due parti di questa serie hanno illustrato l’Agentic Loop come architettura: il problema che risolve e ciò che accade in ciascuna delle sue cinque fasi, dal rilevamento all’apprendimento. Questo ultimo post è meno…

Nella prima parte di questa serie abbiamo illustrato i motivi per cui l'infrastruttura dei dati dell'industria automobilistica ha superato quella dell'intelligenza e abbiamo presentato l'Agentic Loop, il modello di riferimento di Sonatusper colmare tale divario: Rilevare → Raccogliere → Ragionare → Agire…

C’è un momento che la maggior parte degli ingegneri automobilistici riconosce bene. Durante un collaudo su strada si verifica un guasto: un’anomalia termica, un messaggio inaspettato sulla rete del veicolo, un comportamento transitorio del sistema che non dovrebbe verificarsi. L’ingegnere se ne accorge. Il…

Il processo di diagnosi e risoluzione dei guasti dei veicoli è un ambito cruciale che può trarre grandi vantaggi dall’ottimizzazione basata sull’ AI. I veicoli moderni sono più complessi che mai, con alcuni modelli che contengono fino a 1.400 chip, pertanto fornire gli strumenti necessari sia agli ingegneri automobilistici durante la fase di pre-produzione sia ai tecnici delle officine di riparazione post-produzione può apportare vantaggi significativi sia alle case automobilistiche che ai consumatori.

L'intelligenza artificiale (AI) nel settore automobilistico viene spesso associata alle funzionalità di guida autonoma o agli assistenti digitali. Tuttavia, è in atto una trasformazione più silenziosa che sta ridefinendo un aspetto fondamentale del possesso di un veicolo: l'assistenza e la manutenzione.