Automobilių pramonė imasi naujos kartos elektrinių transporto priemonių projektavimo ir gamybos iššūkio, naudodama naujas technologijas, kad pakeistų savo gamybos procesus.
Prieš kelerius metus automobilių gamintojai pradėjo išradinėti save kaip skaitmenines įmones, tačiau dabar, kai jie išgyvena po pandemijos sukeltos verslo traumos, būtinybė užbaigti savo skaitmeninę kelionę yra skubesnė nei bet kada anksčiau. skaitmeninės dvigubos gamybos sistemos ir padaryti pažangą elektra varomų transporto priemonių (EV), prijungtų automobilių paslaugų ir galiausiai autonominių transporto priemonių srityje, jie neturės pasirinkimo.Automobilių gamintojai priims sunkių sprendimų, kurdami programinę įrangą, o kai kurie net pradės kurti savo transporto priemonėms skirtas operacines sistemas ir kompiuterių procesorius arba bendradarbiauti su kai kuriais lustų gamintojais, kad sukurtų naujos kartos operacines sistemas ir veikiančius lustus – būsimas „Board“ sistemas, skirtas savarankiškai važiuojantiems automobiliams.
Kaip dirbtinis intelektas keičia gamybos operacijas Automobilių surinkimo zonose ir gamybos linijose įvairiais būdais naudojamos dirbtinio intelekto (AI) programos. Tai apima naujos kartos išmaniuosius robotus, žmogaus ir roboto sąveiką bei pažangius kokybės užtikrinimo metodus.
Nors dirbtinis intelektas plačiai naudojamas automobilių projektavimui, automobilių gamintojai savo gamybos procesuose taip pat naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi (ML). Robotika surinkimo linijose nėra naujiena ir buvo naudojama dešimtmečius. Tačiau tai yra narvuose esantys robotai, kurie veikia sandariai. apibrėžtos erdvės, į kurias niekam neleidžiama įsibrauti saugumo sumetimais.Naudodami dirbtinį intelektą, išmanieji kobotai gali dirbti kartu su savo kolegomis žmonėmis bendroje surinkimo aplinkoje.Kobotai naudoja dirbtinį intelektą, kad aptiktų ir pajustų, ką daro žmonės, ir pakoreguoja jų judesius, kad išvengtų jų kenkia savo kolegoms.Dirbtinio intelekto algoritmais varomi dažymo ir suvirinimo robotai gali daugiau nei sekti iš anksto užprogramuotas programas.AI leidžia jiems nustatyti medžiagų ir komponentų defektus ar anomalijas ir atitinkamai koreguoti procesus arba paskelbti kokybės užtikrinimo įspėjimus.
Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas gamybos linijoms, mašinoms ir įrangai modeliuoti ir imituoti bei bendram gamybos proceso pralaidumui pagerinti. Dirbtinis intelektas leidžia gamybos modeliavimui neapsiriboti vienkartiniais iš anksto nustatytų proceso scenarijų modeliavimais ir dinamiškais modeliavimais, kuriuos galima pritaikyti ir pakeisti modeliavimą prie besikeičiančių sąlygų, medžiagų ir mašinos būsenų. Tada šie modeliavimai gali pritaikyti gamybos procesą realiu laiku.
Didėjanti priedų gamyba gamybinėms dalims 3D spausdinimas gaminant gamybines dalis dabar yra įsitvirtinusi automobilių gamybos dalis, o pramonė nusileidžia tik aviacijos ir gynybos gamyboje, naudojant priedų gamybą (AM). Dauguma šiandien gaminamų transporto priemonių turi Įvairių AM pagamintų dalių, įtrauktų į bendrą agregatą. Tai apima daugybę automobilių komponentų, nuo variklio komponentų, pavarų, transmisijų, stabdžių komponentų, priekinių žibintų, kėbulo komplektų, buferių, degalų bakų, grotelių ir sparnų iki rėmo konstrukcijų. Kai kurie automobilių gamintojai netgi spausdina pilnus kėbulus mažiems elektromobiliams.
Priedų gamyba bus ypač svarbi mažinant svorį klestinčia elektromobilių rinka. Nors tai visada buvo ideali priemonė siekiant pagerinti įprastų vidaus degimo varikliu (ICE) naudojamų transporto priemonių degalų efektyvumą, šis rūpestis yra svarbesnis nei bet kada anksčiau, nes mažesnis svoris reiškia ilgesnį akumuliatorių. tarnavimo laikas tarp įkrovimų. Be to, pats akumuliatoriaus svoris yra elektromobilių trūkumas, o baterijos gali pridėti daugiau nei tūkstantį svarų vidutinio dydžio elektromobilių svorio. Automobilių komponentai gali būti sukurti specialiai priedų gamybai, todėl jų svoris yra mažesnis ir gerokai patobulintas. svorio ir stiprumo santykis. Dabar beveik kiekviena kiekvieno tipo transporto priemonės dalis gali būti lengvesnė naudojant priedus, o ne naudojant metalą.
Skaitmeniniai dvyniai optimizuoja gamybos sistemas Naudojant skaitmeninius dvynius automobilių gamyboje, galima suplanuoti visą gamybos procesą visiškai virtualioje aplinkoje prieš fiziškai statant gamybos linijas, konvejerių sistemas ir robotines darbo ląsteles arba diegiant automatiką ir valdiklius. Laiko pobūdį skaitmeninis dvynys gali imituoti sistemą, kol ji veikia. Tai leidžia gamintojams stebėti sistemą, kurti modelius, kad būtų galima koreguoti, ir keisti sistemą.
Skaitmeninių dvynių įdiegimas gali optimizuoti kiekvieną gamybos proceso etapą. Daviklių duomenų fiksavimas funkciniuose sistemos komponentuose suteikia reikiamą grįžtamąjį ryšį, leidžia atlikti nuspėjamąją ir įsakmiąją analizę bei sumažina neplanuotas prastovos laiką. Be to, veikia virtualus automobilių gamybos linijos paleidimas. su skaitmeniniu dvynių procesu, patvirtinant valdymo ir automatizavimo funkcijų veikimą ir užtikrinant bazinį sistemos veikimą.
Teigiama, kad automobilių pramonė įžengia į naują erą ir susiduria su iššūkiu, kai reikia pereiti prie visiškai naujų produktų, pagrįstų visiškai besikeičiančia judumo jėga. Perėjimas nuo vidaus degimo varikliu varomų transporto priemonių prie elektrinių transporto priemonių yra privalomas, nes būtina sumažinti anglies dvideginio išmetimą ir sušvelninti didėjančio planetos atšilimo problemą.Automobilių pramonė imasi naujos kartos elektrinių transporto priemonių projektavimo ir gamybos iššūkių, sprendžia šiuos iššūkius taikydama naujas dirbtinio intelekto ir priedų gamybos technologijas bei diegdama skaitmeninius dvynius. pramonės šakos gali sekti automobilių pramonę ir naudoti technologijas bei mokslą, kad savo pramonę pastūmėtų į XXI amžių.
Paskelbimo laikas: 2022-05-18
