Bilindustrien tager udfordringen op med at designe og producere den næste generation af elbiler og anvender nye teknologier til at revolutionere sine produktionsprocesser.
For et par år siden begyndte bilproducenter at genopfinde sig selv som digitale virksomheder, men nu hvor de er ved at komme ud af pandemiens forretningstraume, er behovet for at fuldføre deres digitale rejse mere presserende end nogensinde. Efterhånden som flere teknologicentrerede konkurrenter indfører og implementerer digitale tvillingaktiverede produktionssystemer og gør fremskridt inden for elbiler (EV'er), forbundne biltjenester og i sidste ende autonome køretøjer, vil de ikke have noget valg. Bilproducenter vil træffe nogle svære beslutninger om at udføre intern softwareudvikling, og nogle vil endda begynde at bygge deres egne køretøjsspecifikke operativsystemer og computerprocessorer eller samarbejde med nogle chipproducenter for at udvikle næste generations operativsystemer og chips til at køre – fremtidens boardsystemer til selvkørende biler.
Hvordan kunstig intelligens ændrer produktionsprocesser Samleområder og produktionslinjer i bilindustrien bruger kunstig intelligens (AI) på en række forskellige måder. Disse omfatter en ny generation af intelligente robotter, menneske-robot-interaktion og avancerede kvalitetssikringsmetoder.
Mens AI er meget udbredt i bildesign, bruger bilproducenter i øjeblikket også AI og maskinlæring (ML) i deres fremstillingsprocesser. Robotteknologi på samlebånd er ikke noget nyt og har været brugt i årtier. Disse er dog burrobotter, der opererer i snævert definerede rum, hvor ingen må trænge ind af sikkerhedsmæssige årsager. Med kunstig intelligens kan intelligente cobots arbejde sammen med deres menneskelige modparter i et delt samlemiljø. Cobots bruger kunstig intelligens til at registrere og fornemme, hvad menneskelige arbejdere laver, og justere deres bevægelser for at undgå at skade deres menneskelige kolleger. Maler- og svejserobotter, drevet af kunstig intelligens-algoritmer, kan gøre mere end at følge forprogrammerede programmer. AI gør det muligt for dem at identificere defekter eller uregelmæssigheder i materialer og komponenter og justere processer i overensstemmelse hermed eller udstede kvalitetssikringsadvarsler.
AI bruges også til at modellere og simulere produktionslinjer, maskiner og udstyr og til at forbedre den samlede kapacitet i produktionsprocessen. Kunstig intelligens gør det muligt for produktionssimuleringer at gå ud over engangssimuleringer af forudbestemte processcenarier til dynamiske simuleringer, der kan tilpasse og ændre simuleringer til skiftende forhold, materialer og maskintilstande. Disse simuleringer kan derefter justere produktionsprocessen i realtid.
Fremkomsten af additiv fremstilling til produktionsdele Brugen af 3D-printning til at fremstille produktionsdele er nu en etableret del af bilproduktionen, og industrien er kun overgået af luftfart og forsvar, når det gælder produktion ved hjælp af additiv fremstilling (AM). De fleste køretøjer, der produceres i dag, har en række AM-fremstillede dele indarbejdet i den samlede samling. Dette omfatter en række bilkomponenter, lige fra motorkomponenter, gear, transmissioner, bremsekomponenter, forlygter, bodykit, kofangere, brændstoftanke, gitre og skærme til stelstrukturer. Nogle bilproducenter printer endda komplette karosserier til små elbiler.
Additiv fremstilling vil være særligt vigtig for at reducere vægten på det blomstrende marked for elbiler. Selvom dette altid har været ideelt til at forbedre brændstofeffektiviteten i konventionelle køretøjer med forbrændingsmotor (ICE), er denne bekymring vigtigere end nogensinde, da lavere vægt betyder længere batterilevetid mellem opladninger. Batteriets vægt i sig selv er også en ulempe ved elbiler, og batterier kan tilføje over tusind pund ekstra vægt til en mellemstor elbil. Bilkomponenter kan designes specifikt til additiv fremstilling, hvilket resulterer i en lettere vægt og et stærkt forbedret vægt-til-styrke-forhold. Nu kan næsten alle dele af alle typer køretøjer gøres lettere gennem additiv fremstilling i stedet for at bruge metal.
Digitale tvillinger optimerer produktionssystemer. Ved at bruge digitale tvillinger i bilproduktion er det muligt at planlægge hele fremstillingsprocessen i et fuldt virtuelt miljø, før produktionslinjer, transportbåndssystemer og robotarbejdsceller fysisk bygges eller automatisering og styring installeres. På grund af sin realtidsnatur kan den digitale tvilling simulere systemet, mens det kører. Dette giver producenterne mulighed for at overvåge systemet, oprette modeller for at foretage justeringer og foretage ændringer i systemet.
Implementeringen af digitale tvillinger kan optimere alle faser af produktionsprocessen. Indsamling af sensordata på tværs af systemets funktionelle komponenter giver den nødvendige feedback, muliggør prædiktiv og præskriptiv analyse og minimerer uplanlagt nedetid. Derudover fungerer virtuel idriftsættelse af en bilproduktionslinje sammen med den digitale tvillingproces ved at validere driften af kontrol- og automatiseringsfunktioner og give en baseline-drift af systemet.
Det antydes, at bilindustrien går ind i en ny æra, hvor den står over for udfordringen med at skulle bevæge sig over til helt nye produkter baseret på fuldstændigt ændret fremdrift for mobilitet. Skiftet fra køretøjer med forbrændingsmotor til elbiler er obligatorisk på grund af det klare behov for at reducere kulstofemissioner og afbøde problemet med planetens stigende opvarmning. Bilindustrien tager udfordringerne op med at designe og fremstille den næste generation af elbiler og imødegår disse udfordringer ved at anvende nye kunstige intelligens- og additive fremstillingsteknologier og implementere digitale tvillinger. Andre industrier kan følge bilindustrien og bruge teknologi og videnskab til at drive deres industri ind i det 21. århundrede.
Opslagstidspunkt: 18. maj 2022
