Automobilių pramonė imasi iššūkio projektuoti ir gaminti naujos kartos elektrines transporto priemones, naudodama naujausias technologijas, kad pakeistų gamybos procesus.
Prieš kelerius metus automobilių gamintojai pradėjo save iš naujo atrasti kaip skaitmenines įmones, tačiau dabar, kai jie atsigauna po pandemijos sukeltos verslo traumos, poreikis užbaigti savo skaitmeninę kelionę yra kaip niekad neatidėliotinas. Kadangi vis daugiau technologijų orientuotų konkurentų diegia ir diegia skaitmeninio dvynuko gamybos sistemas bei daro pažangą elektromobilių (EV), prijungtų automobilių paslaugų ir galiausiai autonominių transporto priemonių srityse, jie neturės kito pasirinkimo. Automobilių gamintojai priims sunkius sprendimus dėl vidinės programinės įrangos kūrimo, o kai kurie netgi pradės kurti savo transporto priemonėms skirtas operacines sistemas ir kompiuterių procesorius arba bendradarbiaus su kai kuriais lustų gamintojais, kad sukurtų naujos kartos operacines sistemas ir lustus – būsimas plokščių sistemas savaeigiams automobiliams.
Kaip dirbtinis intelektas keičia gamybos operacijas Automobilių surinkimo zonose ir gamybos linijose dirbtinio intelekto (DI) taikymas naudojamas įvairiais būdais. Tai apima naujos kartos išmaniuosius robotus, žmogaus ir roboto sąveiką bei pažangius kokybės užtikrinimo metodus.
Nors dirbtinis intelektas plačiai naudojamas automobilių projektavime, automobilių gamintojai šiuo metu taip pat naudoja dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi (ML) savo gamybos procesuose. Robotai surinkimo linijose nėra naujiena ir naudojami jau dešimtmečius. Tačiau tai yra narvuose esantys robotai, kurie veikia griežtai apibrėžtose erdvėse, kur niekam neleidžiama įsibrauti dėl saugumo priežasčių. Pasitelkdami dirbtinį intelektą, išmanūs bendradarbiaujantys robotai gali dirbti kartu su savo žmonėmis bendroje surinkimo aplinkoje. Kobotai naudoja dirbtinį intelektą, kad aptiktų ir pajustų, ką daro žmonės, ir pakoreguotų savo judesius, kad nesužalotų savo žmonių kolegų. Dažymo ir suvirinimo robotai, veikiantys dirbtinio intelekto algoritmų, gali ne tik vykdyti iš anksto užprogramuotas programas. Dirbtinis intelektas leidžia jiems nustatyti medžiagų ir komponentų defektus ar anomalijas ir atitinkamai pakoreguoti procesus arba išduoti kokybės užtikrinimo įspėjimus.
Dirbtinis intelektas taip pat naudojamas gamybos linijoms, mašinoms ir įrangai modeliuoti ir imituoti, taip pat bendram gamybos proceso našumui gerinti. Dirbtinis intelektas leidžia gamybos modeliavimui peržengti vienkartines iš anksto nustatytų procesų scenarijų simuliacijas ir pereiti prie dinaminių modeliavimų, kurie gali pritaikyti ir keisti modeliavimą pagal kintančias sąlygas, medžiagas ir mašinų būsenas. Šie modeliavimai gali koreguoti gamybos procesą realiuoju laiku.
Adityvinės gamybos iškilimas gamybinėms detalėms 3D spausdinimas gamybinėms detalėms dabar yra nusistovėjusi automobilių gamybos dalis, o pramonė pagal adityviosios gamybos (AM) naudojimą nusileidžia tik aviacijos ir kosmoso bei gynybos pramonei. Daugumoje šiandien gaminamų transporto priemonių į bendrą surinkimą įtraukiamos įvairios AM gamybos dalys. Tai apima įvairius automobilių komponentus – nuo variklio komponentų, pavarų, transmisijų, stabdžių komponentų, priekinių žibintų, kėbulo komplektų, bamperių, degalų bakų, grotelių ir sparnų iki rėmo konstrukcijų. Kai kurie automobilių gamintojai netgi spausdina pilnus kėbulus mažiems elektriniams automobiliams.
Adityvioji gamyba bus ypač svarbi mažinant sparčiai augančios elektromobilių rinkos svorį. Nors tai visada buvo idealus būdas pagerinti įprastų vidaus degimo variklių (ICE) transporto priemonių degalų naudojimo efektyvumą, šis rūpestis yra svarbesnis nei bet kada anksčiau, nes mažesnis svoris reiškia ilgesnį akumuliatoriaus veikimo laiką tarp įkrovimų. Be to, pats akumuliatoriaus svoris yra elektromobilių trūkumas, o akumuliatoriai gali pridėti daugiau nei tūkstantį svarų papildomo svorio vidutinio dydžio elektromobiliui. Automobilių komponentai gali būti specialiai sukurti adityviajai gamybai, todėl jie yra lengvesni ir gerokai pagerina svorio ir stiprumo santykį. Dabar beveik kiekvieną kiekvieno tipo transporto priemonės dalį galima pagaminti lengvesnę naudojant adityviąją gamybą, o ne metalą.
Skaitmeniniai dvyniai optimizuoja gamybos sistemas. Naudojant skaitmeninius dvynius automobilių gamyboje, galima suplanuoti visą gamybos procesą visiškai virtualioje aplinkoje prieš fiziškai konstruojant gamybos linijas, konvejerių sistemas ir robotų darbo ląsteles arba diegiant automatizavimą ir valdiklius. Dėl savo realaus laiko pobūdžio skaitmeninis dvynys gali imituoti sistemą jai veikiant. Tai leidžia gamintojams stebėti sistemą, kurti modelius, kad būtų galima atlikti pakeitimus, ir atlikti sistemos pakeitimus.
Įdiegus skaitmeninius dvynius, galima optimizuoti kiekvieną gamybos proceso etapą. Jutiklių duomenų rinkimas visuose sistemos funkciniuose komponentuose suteikia reikiamą grįžtamąjį ryšį, įgalina nuspėjamąją ir norminę analizę bei sumažina neplanuotas prastovas. Be to, virtualus automobilių gamybos linijos paleidimas veikia kartu su skaitmeninio dvynio procesu, patvirtindamas valdymo ir automatizavimo funkcijų veikimą ir užtikrindamas bazinį sistemos veikimą.
Teigiama, kad automobilių pramonė žengia į naują erą, susidūrusi su iššūkiu pereiti prie visiškai naujų produktų, pagrįstų visiškai besikeičiančia mobilumo varomąja sistema. Perėjimas nuo vidaus degimo varikliais varomų transporto priemonių prie elektrinių transporto priemonių yra būtinas dėl akivaizdaus poreikio sumažinti anglies dioksido išmetimą ir sušvelninti planetos atšilimo problemą. Automobilių pramonė imasi iššūkių, susijusių su naujos kartos elektrinių transporto priemonių projektavimu ir gamyba, spręsdama šiuos iššūkius diegdama besiformuojančias dirbtinio intelekto ir priedinės gamybos technologijas bei skaitmeninius dvynius. Kitos pramonės šakos gali sekti automobilių pramonės pavyzdžiu ir pasitelkti technologijas bei mokslą, kad pastūmėtų savo pramonę į XXI amžių.
Įrašo laikas: 2022 m. gegužės 18 d.
