Адаптация производства к буму электромобилей

Прасад Акелла, основатель компании Drishti, занимающейся разработкой программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, исследует, как производители могут подготовиться к переходу на электромобили.

Компания-разработчик программного обеспечения Drishti предоставляет видеоаналитику на основе ИИ для дискретных производителей, чтобы оцифровать их операции ручной сборки. Основатель Прасад Акелла исследует будущее рынка электромобилей.

Надпись на стене:электромобили (EV) заменят большинство сегментов автомобилей с двигателями внутреннего сгорания (ICE).

Рост, хотя и небольшой, тем не менее впечатляет:примерно 60%-ное увеличение в годовом исчислении с 6,2 млн до более чем 10 млн единиц, проданных по всему миру . Нынешние цены на топливо просто подливают масла в огонь (каламбур!). Неудивительно, что большинство производителей автомобилей стремятся как захватить свою долю в растущем сегменте, так и, для тех, у кого уже есть продукты, не отставать от спроса. При этом им приходится иметь дело с новым BoM (ведомостью материалов) и BoP (ведомостью процесса).

Силовой агрегат с ДВС заменяется моторами, батареями, сервоприводами и компьютерными чипами. Комплектация трансмиссии значительно упрощена:с 2000+ деталей до примерно 20. . Во-вторых, необходимо будет удовлетворить растущий спрос на эффективность батарей и изменение инфраструктуры (например, зарядных станций). В-третьих, глубокие знания о продукте и производстве должны быть перенесены, а затем масштабированы из таких сегментов, как производство локомотивных двигателей, которое имеет многолетний опыт. Конечным результатом является тектонический сдвиг на рынке, меняющий отрасль, какой мы ее знаем. Ответ на написанное на стене кристально ясен:автопроизводителям необходимо переоснастить себя — с точки зрения технологий, производства, обучения и устойчивого развития.

Производители автомобилей должны обновить линейку

Независимо от того, будут ли новые части сборки переданы на аутсорсинг или нет, процесс будет значительно отличаться от текущих линий готовых продуктов ICE. После полной замены силового агрегата почти каждая часть сборочной линии нуждается в переобучении и новом оборудовании для выполнения работы. Создание и масштабирование любой новой сборочной линии сопряжено с неотъемлемыми проблемами повторения неизбежных проблем процесса при одновременном ускорении работы новых рабочих для удовлетворения требований.

Чтобы все это произошло, производителям автомобилей придется сделать экстремальный скачок, чтобы достичь своих целей. Я утверждаю, что это требует, даже более того, столь же смелых изменений и в производственной сфере. Производители должны использовать эту возможность, чтобы рассмотреть вопрос об обновлении инструментов, которые они используют для выполнения работы.

Используйте новые технологии для поддержки сотрудников и удовлетворения нового спроса на электромобили

В то время как автоматизация вездесуща на каждой автомобильной производственной линии, значительная часть сборки по-прежнему зависит от ручной сборки. Поскольку автоматизации еще нет, она довольно дорогая, ее сложно и дорого перепрограммировать, а люди лучше адаптируются, их можно переучить процессам гораздо эффективнее, чем даже самую лучшую автоматизацию. Таким образом, обученный работник действительно является самым ценным ресурсом в бизнесе.

Однако проблема с людьми заключается в поиске, наборе, обучении и удержании хороших сотрудников. Учитывая, что заводские рабочие увольняются на 30 % в год, а 10 % не появляются в любой конкретный день, критической необходимостью является обучение новых сотрудников и перекрестное обучение опытных членов команды, чтобы команда могла адаптироваться и масштабироваться для удовлетворения новых и неопределенных требований.

Такие инструменты, как системы машинного зрения на основе ИИ, могут помочь сотрудникам ускориться и стать более продуктивными, чем когда-либо прежде; часто, одновременно снижая уровень брака! Помимо обучения, расширение возможностей сотрудников с помощью технологии ИИ может сэкономить время, в том числе при анализе основных причин и налаживании сотрудничества для решения проблем на производственной линии.

Потенциал экономии времени и энергии (в прямом и переносном смысле) с помощью новых интеллектуальных инструментов огромен, и производители должны понимать, что пришло время меняться.

Как мы уже говорили ранее, неопределенность рыночного спроса является центральной проблемой. Масштабирование с помощью людей гораздо более устойчиво, чем добавление еще одного набора машин. Предоставление им инструментов и данных на основе искусственного интеллекта позволяет каждому сотруднику проявить свои лучшие инженерные навыки и навыки решения проблем, а также дает им и их OEM-работодателям сверхвозможности ориентироваться в неспокойных водах впереди.

Автор:Прасад Акелла , основатель и председатель Drishti .