Аутомобилска индустрија прихвата изазов пројектовања и производње следеће генерације електричних возила, користећи нове технологије како би револуционисала своје производне процесе.
Пре неколико година, произвођачи аутомобила су почели да се преобликују као дигиталне компаније, али сада када излазе из пословне трауме пандемије, потреба да заврше своје дигитално путовање је хитнија него икад. Како све више технолошки оријентисаних конкурената усваја и имплементира производне системе омогућене дигиталним близанцима и напредује у електричним возилима (EV), услугама повезаних аутомобила и на крају аутономним возилима, неће имати избора. Произвођачи аутомобила ће донети неке тешке одлуке о развоју софтвера сопственим сопственим компанијама, а неки ће чак почети да граде сопствене оперативне системе и рачунарске процесоре специфичне за возила или да се удружују са неким произвођачима чипова како би развили оперативне системе и чипове следеће генерације за покретање – будуће системе плоча за аутомобиле који се сами возе.
Како вештачка интелигенција мења производне операције. Склопни простори и производне линије у аутомобилској индустрији користе апликације вештачке интелигенције (ВИ) на различите начине. То укључује нову генерацију интелигентних робота, интеракцију између људи и робота и напредне методе осигурања квалитета.
Иако се вештачка интелигенција широко користи у дизајну аутомобила, произвођачи аутомобила тренутно користе вештачку интелигенцију и машинско учење (МУ) у својим производним процесима. Роботика на монтажним линијама није ништа ново и користи се деценијама. Међутим, то су роботи у кавезима који раде у строго дефинисаним просторима где нико не сме да улази из безбедносних разлога. Са вештачком интелигенцијом, интелигентни коботи могу да раде заједно са својим људским колегама у заједничком окружењу за монтажу. Коботи користе вештачку интелигенцију да би детектовали и осетили шта људски радници раде и прилагодили своје покрете како би избегли да повреде своје људске колеге. Роботи за фарбање и заваривање, покретани алгоритмима вештачке интелигенције, могу да ураде више од праћења унапред програмираних програма. вештачка интелигенција им омогућава да идентификују недостатке или аномалије у материјалима и компонентама и да у складу са тим прилагоде процесе или издају упозорења о осигурању квалитета.
Вештачка интелигенција се такође користи за моделирање и симулацију производних линија, машина и опреме, као и за побољшање укупног протока производног процеса. Вештачка интелигенција омогућава да симулације производње иду даље од једнократних симулација унапред одређених сценарија процеса до динамичких симулација које могу да се прилагоде и промене симулације променљивим условима, материјалима и стањима машина. Ове симулације затим могу да прилагоде производни процес у реалном времену.
Успон адитивне производње за производне делове Употреба 3Д штампања за израду производних делова сада је успостављени део аутомобилске производње, а индустрија је друга, одмах после ваздухопловства и одбрамбене индустрије, по производњи користећи адитивну производњу (АМ). Већина возила која се данас производе има разне АМ делове уграђене у целокупни склоп. То укључује низ аутомобилских компоненти, од компоненти мотора, зупчаника, мењача, компоненти кочница, фарова, комплета каросерије, браника, резервоара за гориво, решетки и блатобрана, до структура рама. Неки произвођачи аутомобила чак штампају комплетне каросерије за мале електричне аутомобиле.
Адитивна производња ће бити посебно важна за смањење тежине на растућем тржишту електричних возила. Иако је ово увек било идеално за побољшање ефикасности горива код конвенционалних возила са мотором са унутрашњим сагоревањем (ICE), ова брига је важнија него икад, јер мања тежина значи дуже трајање батерије између пуњења. Такође, сама тежина батерије је недостатак електричних возила, а батерије могу додати преко хиљаду фунти додатне тежине електричном возилу средње величине. Аутомобилске компоненте могу бити посебно дизајниране за адитивну производњу, што резултира мањом тежином и знатно побољшаним односом тежине и чврстоће. Сада се скоро сваки део сваког типа возила може учинити лакшим адитивном производњом уместо употребе метала.
Дигитални близанци оптимизују производне системе Коришћењем дигиталних близанаца у аутомобилској производњи, могуће је планирати цео производни процес у потпуно виртуелном окружењу пре физичке изградње производних линија, транспортних система и роботских радних ћелија или инсталирања аутоматизације и контрола. Због своје природе реалног времена, дигитални близанац може симулирати систем док ради. Ово омогућава произвођачима да прате систем, креирају моделе за прилагођавање и врше измене у систему.
Имплементација дигиталних близанаца може оптимизовати сваку фазу производног процеса. Прикупљање података сензора у свим функционалним компонентама система пружа неопходне повратне информације, омогућава предиктивну и прескриптивну аналитику и минимизира непланирано време застоја. Поред тога, виртуелно пуштање у рад аутомобилске производне линије функционише са процесом дигиталног близанца тако што валидира рад функција контроле и аутоматизације и пружа основни рад система.
Сугерише се да аутомобилска индустрија улази у нову еру, суочена са изазовом преласка на потпуно нове производе засноване на потпуно променљивом погону за мобилност. Прелазак са возила са моторима са унутрашњим сагоревањем на електрична возила је неопходан због јасне потребе за смањењем емисије угљеника и ублажавањем проблема све већег загревања планете. Аутомобилска индустрија преузима изазове пројектовања и производње следеће генерације електричних возила, решавајући ове изазове усвајањем нових технологија вештачке интелигенције и адитивне производње и имплементацијом дигиталних близанаца. Друге индустрије могу да следе аутомобилску индустрију и користе технологију и науку како би покренуле своју индустрију у 21. век.
Време објаве: 18. мај 2022.
