Bilindustrien tar opp utfordringen med å designe og produsere neste generasjon elektriske kjøretøy, ved å bruke nye teknologier for å revolusjonere produksjonsprosessene.
For noen år siden begynte bilprodusentene å gjenoppfinne seg selv som digitale selskaper, men nå som de kommer ut av pandemiens forretningstrauma, er behovet for å fullføre sin digitale reise mer presserende enn noen gang. Ettersom flere teknologisentriske konkurrenter tar i bruk og implementerer digitale tvillingaktiverte produksjonssystemer og gjør fremskritt innen elektriske kjøretøy (EV), tilkoblede biltjenester og til slutt autonome kjøretøyer, de vil ikke ha noe valg. Bilprodusenter vil ta noen tøffe beslutninger om å gjøre intern programvareutvikling, og noen vil til og med begynne bygge sine egne kjøretøyspesifikke operativsystemer og dataprosessorer, eller samarbeide med noen brikkeprodusenter for å utvikle neste generasjons operativsystemer og brikker som skal kjøres – fremtidens styresystemer for selvkjørende biler.
Hvordan kunstig intelligens endrer produksjonsoperasjonene. Automotive monteringsområder og produksjonslinjer bruker kunstig intelligens (AI)-applikasjoner på en rekke måter. Disse inkluderer en ny generasjon av intelligente roboter, menneske-robot-interaksjon og avanserte kvalitetssikringsmetoder.
Selv om AI er mye brukt i bildesign, bruker bilprodusenter også for tiden AI og maskinlæring (ML) i sine produksjonsprosesser. Robotikk på samlebånd er ikke noe nytt og har blitt brukt i flere tiår. Dette er imidlertid roboter med bur som opererer tett definerte rom der ingen har lov til å trenge seg inn av sikkerhetsgrunner. Med kunstig intelligens kan intelligente cobots jobbe sammen med sine menneskelige kolleger i et delt monteringsmiljø. Cobots bruker kunstig intelligens for å oppdage og sanse hva menneskelige arbeidere gjør og justere bevegelsene sine for å unngå skade sine menneskelige kollegaer. Male- og sveiseroboter, drevet av kunstig intelligensalgoritmer, kan gjøre mer enn å følge forhåndsprogrammerte programmer.AI gjør dem i stand til å identifisere defekter eller anomalier i materialer og komponenter og justere prosessene deretter, eller utstede kvalitetssikringsvarsler.
AI brukes også til å modellere og simulere produksjonslinjer, maskiner og utstyr, og for å forbedre den totale gjennomstrømningen av produksjonsprosessen. Kunstig intelligens gjør det mulig for produksjonssimuleringer å gå utover engangssimuleringer av forhåndsbestemte prosesscenarier til dynamiske simuleringer som kan tilpasse og endre simuleringer til endrede forhold, materialer og maskintilstander. Disse simuleringene kan deretter justere produksjonsprosessen i sanntid.
Fremveksten av additiv produksjon for produksjonsdeler Bruken av 3D-utskrift for å lage produksjonsdeler er nå en etablert del av bilproduksjonen, og industrien er nest etter romfart og forsvar i produksjon ved bruk av additiv produksjon (AM). De fleste kjøretøyer som produseres i dag har en rekke AM-fabrikerte deler innlemmet i den samlede sammenstillingen. Dette inkluderer en rekke bilkomponenter, fra motorkomponenter, gir, girkasser, bremsekomponenter, frontlykter, karosserisett, støtfangere, drivstofftanker, gitter og fendere, til rammekonstruksjoner. Noen bilprodusenter skriver til og med ut komplette karosserier for små elektriske biler.
Additiv produksjon vil være spesielt viktig for å redusere vekten for det blomstrende elbilmarkedet. Selv om dette alltid har vært ideelt for å forbedre drivstoffeffektiviteten i konvensjonelle forbrenningsmotorkjøretøyer (ICE), er denne bekymringen viktigere enn noensinne, siden lavere vekt betyr lengre batteri levetid mellom ladinger. Batterivekten i seg selv er også en ulempe med elbiler, og batterier kan legge til over tusen kilo ekstra vekt til en mellomstor elbil. Bilkomponenter kan utformes spesielt for additiv produksjon, noe som resulterer i en lettere vekt og en sterkt forbedret vekt-til-styrke-forhold. Nå kan nesten alle deler av alle typer kjøretøy gjøres lettere gjennom additiv produksjon i stedet for å bruke metall.
Digitale tvillinger optimaliserer produksjonssystemer Ved å bruke digitale tvillinger i bilproduksjon er det mulig å planlegge hele produksjonsprosessen i et fullstendig virtuelt miljø før man fysisk bygger produksjonslinjer, transportbåndsystemer og robotarbeidsceller eller installerer automatisering og kontroller. tidsnatur, kan den digitale tvillingen simulere systemet mens det kjører. Dette lar produsenter overvåke systemet, lage modeller for å gjøre justeringer og gjøre endringer i systemet.
Implementeringen av digitale tvillinger kan optimere alle trinn i produksjonsprosessen. Å fange sensordata på tvers av funksjonelle komponenter i systemet gir den nødvendige tilbakemeldingen, muliggjør prediktiv og preskriptiv analyse og minimerer uplanlagt nedetid. I tillegg fungerer virtuell igangkjøring av en bilproduksjonslinje med den digitale tvillingprosessen ved å validere driften av kontroll- og automatiseringsfunksjoner og gi en grunnleggende drift av systemet.
Det antydes at bilindustrien går inn i en ny æra, står overfor utfordringen med å måtte gå over til helt nye produkter basert på fullstendig skiftende fremdrift for mobilitet. Byttet fra kjøretøy med forbrenningsmotor til elektriske kjøretøy er obligatorisk på grunn av det klare behovet for å redusere karbonutslipp og dempe problemet med planetens økende oppvarming. Bilindustrien tar opp utfordringene med å designe og produsere neste generasjon elektriske kjøretøy, møte disse utfordringene ved å ta i bruk nye kunstig intelligens og additiv produksjonsteknologi og implementere digitale tvillinger. industrier kan følge bilindustrien og bruke teknologi og vitenskap for å drive industrien inn i det 21. århundre.
Innleggstid: 18. mai 2022
