Bilindustrien tar utfordringen med å designe og produsere neste generasjon elbiler, og bruker nye teknologier for å revolusjonere produksjonsprosessene.
For noen år siden begynte bilprodusenter å gjenoppfinne seg selv som digitale selskaper, men nå som de kommer ut av pandemiens forretningstraume, er behovet for å fullføre sin digitale reise mer presserende enn noensinne. Etter hvert som flere teknologisentriske konkurrenter tar i bruk og implementerer digitale tvillingaktiverte produksjonssystemer og gjør fremskritt innen elbiler (EV-er), tilkoblede biltjenester og til slutt autonome kjøretøy, vil de ikke ha noe valg. Bilprodusenter vil ta noen tøffe avgjørelser om å drive med intern programvareutvikling, og noen vil til og med begynne å bygge sine egne kjøretøyspesifikke operativsystemer og dataprosessorer, eller samarbeide med noen brikkeprodusenter for å utvikle neste generasjons operativsystemer og brikker for å kjøre – fremtidens kretskortsystemer for selvkjørende biler.
Hvordan kunstig intelligens endrer produksjonsoperasjoner Monteringsområder og produksjonslinjer for bilindustrien bruker kunstig intelligens (KI) på en rekke måter. Disse inkluderer en ny generasjon intelligente roboter, menneske-robot-interaksjon og avanserte kvalitetssikringsmetoder.
Selv om AI er mye brukt i bildesign, bruker bilprodusenter også AI og maskinlæring (ML) i produksjonsprosessene sine. Robotikk på samlebånd er ikke noe nytt og har blitt brukt i flere tiår. Dette er imidlertid burroboter som opererer i tett definerte rom der ingen har lov til å trenge inn av sikkerhetsmessige årsaker. Med kunstig intelligens kan intelligente samarbeidende roboter jobbe sammen med sine menneskelige motparter i et delt monteringsmiljø. Samarbeidende roboter bruker kunstig intelligens til å oppdage og føle hva menneskelige arbeidere gjør og justere bevegelsene sine for å unngå å skade sine menneskelige kolleger. Lakkerings- og sveiseroboter, drevet av kunstig intelligens-algoritmer, kan gjøre mer enn å følge forhåndsprogrammerte programmer. AI gjør det mulig for dem å identifisere feil eller avvik i materialer og komponenter og justere prosesser deretter, eller utstede kvalitetssikringsvarsler.
AI brukes også til å modellere og simulere produksjonslinjer, maskiner og utstyr, og for å forbedre den totale gjennomstrømningen i 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-printing for å lage produksjonsdeler er nå en etablert del av bilproduksjon, og industrien er nest etter luftfart og forsvar i produksjon ved bruk av additiv produksjon (AM). De fleste kjøretøy som produseres i dag har en rekke AM-fabrikerte deler innlemmet i den totale monteringen. Dette inkluderer en rekke bilkomponenter, fra motorkomponenter, gir, girkasser, bremsekomponenter, frontlykter, karosserisett, støtfangere, drivstofftanker, griller og skjermer, til rammestrukturer. Noen bilprodusenter trykker til og med komplette karosserier for små elbiler.
Additiv produksjon vil være spesielt viktig for å redusere vekten i det blomstrende markedet for elbiler. Selv om dette alltid har vært ideelt for å forbedre drivstoffeffektiviteten i konvensjonelle kjøretøy med forbrenningsmotor (ICE), er denne bekymringen viktigere enn noensinne, ettersom lavere vekt betyr lengre batterilevetid mellom ladinger. Batterivekten i seg selv er også en ulempe med elbiler, og batterier kan legge til over tusen pund ekstra vekt til en mellomstor elbil. Bilkomponenter kan designes spesielt for additiv produksjon, noe som resulterer i en lettere vekt og et 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, transportbåndssystemer og robotiske arbeidsceller eller installerer automatisering og kontroller. På grunn av sin sanntidsnatur 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 optimalisere alle trinn i produksjonsprosessen. Innsamling av sensordata på tvers av funksjonelle komponenter i systemet gir nødvendig tilbakemelding, muliggjør prediktiv og forskrivende 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, og står overfor utfordringen med å måtte gå over til helt nye produkter basert på fullstendig endret fremdrift for mobilitet. Overgangen fra forbrenningsmotorkjøretøy til elektriske kjøretøy er obligatorisk på grunn av det klare behovet for å redusere karbonutslipp og redusere problemet med planetens økende oppvarming. Bilindustrien tar opp utfordringene med å designe og produsere neste generasjon elektriske kjøretøy, og møter disse utfordringene ved å ta i bruk nye kunstige intelligenser og additive produksjonsteknologier og implementere digitale tvillinger. Andre bransjer kan følge bilindustrien og bruke teknologi og vitenskap til å drive sin industri inn i det 21. århundre.
Publisert: 18. mai 2022
