6 ключевых трендов автоматизации, революционизирующих автомобильное производство

Автоматизация процессов оказала значительное влияние на то, как создаются автомобили. От ранних дней простых конвейерных линий Генри Форда до современных достижений в ИИ и робототехнике.

Более того, с электромобилями и беспилотными транспортными средствами можно ожидать новые применения для автоматизации процессов. Кроме того, сложности современных электромобилей требуют новых автоматизированных технологий, которые должны эволюционировать. В результате производство и автоматизация постоянно меняются.

Продвинутая технология 3D-печати

Вы безусловно слышали о технологии 3D-печати. Как в «Звездном пути», вы можете создавать реальные объекты из машины у себя дома. Конечно, применения ограничены отдельными деталями, и технология в зачаточном состоянии.

Тем не менее, улучшения вносятся постоянно. Кроме того, можно использовать множество разных моделей, смол и материалов при печати предмета, каждый из которых подходит для конкретной задачи.

Однако 3D-печать превосходна в точности простых деталей. Например, можно напечатать их вместо покупки качественных дисков для грузовиков для моделей машин.

Ясно, если можно напечатать диски для моделей, то почему не полноразмерные производственные автомобили? Сейчас производители и потребители печатают детали для автомобилей.

Однако замены ограничены предметами, которые в данный момент не нужно проходить проверки безопасности. Например, можно напечатать подстаканники, регуляторы и ручки.

Кроме того, затраты выше, чем нужно для массового производства. Однако эксперты прогнозируют, что технология 3D-печати достаточно улучшится в течение десяти лет.

Что будет более полезно по мере перехода от механических двигателей к неподвижным электромобилям.

«Коботы» меняют то, как делаются автомобили

Только на заводах Volkswagen каждый содержит 2200 роботов для автоматизированного производства автомобилей. Роботы играют неотъемлемую роль в производстве автомобилей, делая всё: от покраски и сварки до обработки опасных материалов и точной сборки.

К сожалению, они настолько хороши в своей работе, что заменили многих квалифицированных рабочих за последние 50 лет. Вы даже можете быть одним из них.

Однако не стоит бояться восстания роботов, так как они используются лучшим способом — для помощи квалифицированным людям, а не для их замены.

Известные как «коботы», достижения в робототехнике и машинном обучении означают, что вы можете научить машину помогать в производстве. Вместо программирования вы показываете им задачу, которую нужно выполнить, и они учатся, как это сделать.

Это означает, что они безопаснее и легче в работе. Например, роботы обычно огораживаются и запрещены для доступа из-за их гидравлической мощности.

С другой стороны, коботы спроектированы для работы с вами в одном пространстве. Распространенные использования коботов на данный момент включают выполнение повторяющихся задач, пока вы занимаетесь более насущными вопросами.

Эволюция искусственного интеллекта

От вашего смартфона до системы отопления дома и всего, что вы делаете онлайн, искусственный интеллект (ИИ) везде. Вместо дистопийного роботного восстания из фильмов вроде «Терминатор», ИИ там, чтобы помогать вам.

Например, у вас, вероятно, есть автомобиль с ИИ-помощником для сложной парковки. Вкратце, практически нет ничего, чего современный ИИ не мог бы сделать, и он становится лучше всё время.

Например, мы на пороге полностью автономных автомобилей, которые управляют транспортным средством эффективнее человека. Как и во многих отраслях, ИИ движет автоматизацией в производстве.

Одним из самых практических использований ИИ является повышение эффективности цепочек поставок. ИИ применяется во многих отраслях из-за неадекватного управления цепочками поставок людьми.

ИИ может предсказывать дефициты и менять производственные протоколы на основе сложных расчетов. Однако ИИ может выйти за рамки заводских операций. Он может также помогать на цеховом полу.

Экзоскелеты — пример ИИ, который приносит пользу рабочим и максимизирует безопасность. Они спроектированы для помощи при тяжелых подъемах, но датчики ИИ корректируют вашу технику для предотвращения травм.

Интегрированные методы производства с электромобилями

Эволюция автомобиля, как мы его знаем, происходит с молниеносной скоростью. Индустрия электромобилей быстро меняет саму автомобильную промышленность и автоматизацию процессов вместе с ней.

Поскольку в приводе электромобиля нет движущихся частей, не будет необходимости в устаревшей роботизированной сборке. Поэтому требуются новые, более продвинутые машины, или вам придется перепрофилировать старые.

Однако недавно интегрированные методы производства и автоматизированные процессы находятся в процессе становления стандартом по мере роста спроса на электромобили.

Технология в электромобилях — это больше компьютер, чем двигатель, с продвинутыми функциями вроде:

• Подключение к Интернету вещей (IoT)
• Водородные топливные элементы
• Адаптивное освещение

Все эти функции требуют точных и безопасно изготовленных деталей для прохождения строгих проверок. Продвижения в автоматизации, такие как машинное зрение, используют различные методы инспекции, такие как рентген и инфракрасные цифровые видеосигналы, для обнаружения дефектов деталей, которые невидимы невооруженным глазом.

Следовательно, время производства уменьшается, а точность увеличивается.

Как автомобили делаются будет управляться данными

Данные в сердце современного бизнеса, от домашнего блогера до многонациональных корпораций. Инструменты анализа позволяют захватывать данные для всего, что в свою очередь позволяет принимать решения на основе данных, которые у вас перед глазами.

Конечно, данные сами по себе бесполезны, если вы не знаете, что с ними делать. Но под экспертным взглядом данные — одна из самых мощных вещей в мире.

Современные компьютеры могут обрабатывать большие объемы данных за очень короткое время. Более того, автоматизация процессов выиграет от ввода данных для продуктового выхода.

Данные могут поступать из многих источников, и ваш производственный завод может реагировать множеством способов на основе связности.

Например, предположим, клиент хочет настроить новый Ford с отделкой и доп. опциями. Система продаж Ford подключена к вашему заводу кастомных деталей.

В этом случае данные, введенные командой продаж или даже ИИ-чатботом, отправляются на ваш автоматизированный завод для изготовления деталей, запрошенных клиентом.

Ваша автоматизированная система вступает в действие от введенных данных, без человеческого ввода, только данные, отправленные от одной подключенной машины к другой.

Революция автономных транспортных средств

Автоматизация процессов проходит революцию в производстве автомобилей. Где она когда-то была ограничена только производственным заводом, автоматизация скоро выйдет в мир.

Мы на грани прорыва в беспилотных автономных транспортных средствах. Не пройдет много времени, прежде чем начнется производство. Это просто вопрос времени, прежде чем технология будет доведена до ума.

Если все пойдет хорошо, у вас, вероятно, будет полностью автономное транспортное средство к 2030 году, когда вопросы безопасности будут решены. Тем не менее, это означает, что автоматизация должна быть адаптирована для конкретных производителей.

Вместо жесткого программирования, ваши автономные системы для транспортных средств будут включать процессы адаптации, определенные ИИ и машинным обучением в взаимосвязанной бортовой сети.

Кроме того, датчики будут автоматически передавать информацию другим дорожным транспортным средствам для избежания столкновений. По сути, системы автоматизации будут адаптированы, чтобы машины могли «разговаривать» друг с другом.

Когда технология будет идеальной и станет стандартизированной, спрос на компании по автоматизации процессов с передовыми технологиями вроде ИИ и машинного обучения вырастет существенно.

Революция в автоматизации процессов

Автомобильная промышленность идет рука об руку с автоматизацией процессов и оставалась относительно неизменной до недавних лет.

Однако достижения в определенных технологиях вызывают революцию в автоматизации процессов.

Некоторые из них включают 3D-печать, ИИ и машинное обучение, и самообучающиеся «коботы».

Однако самый большой вызов — адаптация автоматизации за пределами завода в беспилотные автомобили. Тем не менее, не пройдет много времени, прежде чем обе отрасли изменятся навсегда.