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Nell'automotive il machine learning aiuta a gestire le flotte di veicoli connessi: gli algoritmi imparano a rilevare gli eventi significativi, monitorano in tempo reale le condizioni dei veicoli per prevedere i guasti prima che si verifichino e stimano la domanda per ottimizzare la distribuzione dei veicoli in sharing. Il risultato sono meno fermi, costi di riparazione più bassi, tempi di attesa più brevi per gli utenti e operazioni più efficienti.

Il rilevamento delle anomalie con il machine learning usa modelli che analizzano i dati dei veicoli e della produzione, come letture dei sensori, traffico di rete e dati di guida, per individuare deviazioni che possono segnalare un guasto, un malfunzionamento o una minaccia informatica. Nell'automotive supporta manutenzione predittiva, controllo qualità, cybersecurity e monitoraggio della guida, e tiene sotto controllo motore, pneumatici e batterie prima che piccoli problemi diventino riparazioni costose.