Подготовка производителей к революции электромобилей

Прасад Акелла, основатель компании по разработке ИИ-ориентированного ПО Drishti, исследует, как производители могут подготовиться к переходу на электромобили.

Программная компания Drishti предоставляет ИИ-ориентированную видеоаналитику для дискретных производителей для оцифровки их ручных сборочных операций. Основатель Прасад Акелла исследует будущее рынка электромобилей.

Надпись на стене: Электромобили (EV) захватят большинство сегментов от автомобилей с двигателями внутреннего сгорания (ICE).

Рост, хотя и на небольшой базе, тем не менее впечатляющий: ~60% год к году рост с 6,2 млн до более 10 млн единиц, проданных глобально. Сегодняшние цены на топливо лишь подливу масла в огонь (прямое значение!) Неудивительно, что большинство автомобильных производителей спешат захватить свою долю растущего сегмента и, для тех, у кого уже есть продукты, справляться со спросом. В процессе они должны иметь дело с новой BoM (спецификацией материалов) и BoP (спецификацией процессов).

Двигатель ICE заменяется моторами, батареями, сервоприводами и компьютерными чипами. BoM привода кардинально упрощается, идя от 2000+ деталей до около 20. Во-вторых, растущий спрос на эффективность батарей и изменение инфраструктуры (например, зарядные станции) должен быть удовлетворен. В-третьих, глубокие продуктовые и производственные навыки должны быть перенесены и затем масштабированы из таких сегментов, как производство локомотивных моторов, которое имеет десятилетия экспертизы. Чистый результат — тектонический сдвиг на рынке, меняющий отрасль, как мы ее знаем. Ответ на надпись на стене кристально ясен: Автопроизводителям нужно переоборудовать себя — с точки зрения технологий, производства, обучения и устойчивости.

Автомобильные производители должны обновить линию

Будь то новые части сборки аутсорсятся или нет, процесс будет значительно отличаться от текущих линий готового продукта ICE. С всей заменой привода, почти каждая часть сборочной линии нуждается в переобучении и новом оборудовании, чтобы выполнить работу. Создание и масштабирование любой новой сборочной линии несет инherentные проблемы итерации по неизбежным процессам проблем при выводе нового труда на скорость для удовлетворения спроса.

Чтобы заставить все это случиться, автомобильные производители должны сделать экстремальные скачки, чтобы попасть в свои цели. Я утверждаю, что это требует, а даже требует, столь же смелого изменения на производственной стороне также. Производители должны использовать возможность рассмотреть обновление инструментов, которые они используют для выполнения работы также.

Использование новых технологий для поддержки сотрудников и удовлетворения нового спроса на EV

Пока автоматизация всеприсутствует на каждой автомобильной сборочной линии, значительная часть сборки все еще полагается на ручную сборку. Потому что автоматизация еще не там, довольно дорога и трудна и дорога для перепрограммирования, а люди более адаптивны, их можно переобучить на процессах гораздо более эффективно, чем даже лучшая автоматизация. Обученный работник действительно является, следовательно, самым ценным ресурсом в бизнесе.

Проблема с людьми, однако, заключается в поиске, найме, обучении и удержании хороших линейных сотрудников. С текучестью кадров заводских работников 30% ежегодно и 10% не выходящих на работу в любой данный день, критическая необходимость — обучать новых наймов и переобучать опытных членов команды, чтобы команда могла адаптироваться и масштабироваться для встречи новых и неопределенных спросов.

Инструменты вроде ИИ-ориентированных систем зрения могут сделать разницу в выводе работников на скорость и более продуктивных, чем когда-либо; часто, одновременно снижая уровень дефектов! Помимо обучения, расширение возможностей работников ИИ-технологией может сэкономить время, включая анализ первопричин и стимулирование сотрудничества для решения проблем производственной линии.

Потенциал сэкономить время и энергию (буквально и переносно) с новыми умными инструментами огромен, и производителям нужно увидеть, что время для изменений — сейчас.

Как мы сказали ранее, неопределенность рыночного спроса — центральная проблема. Масштабирование с людьми гораздо более устойчиво, чем добавление еще одного набора машин. Давая им ИИ-ориентированные инструменты и данные, позволяет каждому сотруднику приносить свои лучшие инженерные и навыки решения проблем на первый план и дает им и их OEM-работодателям суперсилу для навигации по волнительным водам впереди.

Автор: Прасад Акелла, основатель и председатель Drishti.