Авангардни производствени технологии за автомобилостроенето

• Дигиталната трансформация не дава признаци на забавяне и преобразява редица индустриални сектори, като автомобилната промишленост не е изключение
  
  
• Благодарение на стремглаво нарастващото количество данни индустрията печели значителни ползи чрез внедряване на изкуствен интелект и машинно самообучение в развойните си процеси
  
  
• IoT революционизира начина, по който автомобилите се произвеждат, използват и поддържат, което води до повишена безопасност, ефективност и удобство

Дигиталната трансформация не дава признаци на забавяне и преобразява редица индустриални сектори, като автомобилната промишленост не е изключение. Заводите днес използват свързани системи и инструменти за анализ на данни с цел повишаване на ефективността, а в шоурумите се използва софтуер за подобряване на продажбите и клиентското преживяване.

С увеличаването на конкуренцията и нарастването на очакванията на потребителите, автомобилните компании са длъжни да прегърнат дигиталната трансформация, за да останат конкурентоспособни. Разчитането само на машинното инженерство и на остарели бизнес процеси вече далеч не е достатъчно.

Изкуствен интелект и машинно самообучение

Благодарение на стремглаво нарастващото количество данни индустрията печели значителни ползи от внедряването на изкуствен интелект и машинно самообучение в развойните си процеси. Сред приложенията на изкуствения интелект в автомобилния сектор са следващо поколение системи за инспекция при дозирането на адхезиви, завинтването и заваряването на компоненти, прогнозната поддръжка и др. Технологията също прави по-интелигентни конвейерите, роботите, системите за зрение и други производствени инструменти.

Изкуственият интелект дава възможност за използването на много повече сензори в линиите за асемблиране и прокарва пътя за по-усилено събиране на данни. Следващата фаза във внедряването на изкуствен интелект в сектора е използването на тези данни и човешки интелект за превръщането на количествената информация в качествени данни, чрез които се изготвят прогнози и се обучава производственото оборудване автоматично да променя настройките си при необходимост.

Алгоритми за компютърно зрение, усъвършенствани в продължение на години изследователска и развойна дейност, умело засичат дори най-малките дефекти в компонентите на превозните средства, осигурявайки ниво на прецизност, което в миналото бе непостижимо. За пример може да се даде система с компютърно зрение, която анализира качеството на боядисване на каросерията на автомобили. Чрез техники за усъвършенствано разпознаване на изображения една такава система може да регистрира несъвършенства като неравномерни покрития или цветови несъответствия. Това не само гарантира перфектни повърхности, но и значително намалява вероятността дефекти да достигнат до крайния потребител, подобрявайки по този начин цялостното качество на продуктите.

Друга тенденция е използването на изкуствен интелект за прогнозна поддръжка. В динамичната производствена среда неочакваните откази на машини могат да доведат до скъпоструващи престои. С помощта на алгоритми за машинно самообучение производителите от автомобилния сектор могат да прогнозират отказите на оборудването преди те да са възникнали. Този проактивен подход дава възможност за планирана поддръжка, предотвратяваща прекъсване на производствения процес и оптимизираща ефективността на линията за асемблиране.

В завода си в Регенсбург, Германия, BMW използва авангардна система, която следи конвейерите по линията за асемблиране. Технологията за прогнозна поддръжка идентифицира потенциалните неизправности на ранен етап, като по този начин годишно се избягват над 500 часа прекъсване и се поддържа оптимален потокът на производство на превозни средства. Алгоритъм непрекъснато търси нередности, като флуктуации в енергопотреблението, аномалии в движението на конвейерите или недостатъчно четими баркодове, които могат да доведат до неизправности. Ако бъдат засечени аномалии, контролният център по поддръжка получава предупредително съобщение, което се подава към техника, отговарящ за съответното оборудване.

Hyundai Motor Group се възползва от предимствата на изкуствения интелект в новия си Иновационен център в Сингапур. Съоръжението използва клетки за инспекция на превозни средства и автоматизирани логистични системи, интегрирани с изкуствен интелект. При доставката на товари например роботи премахват опаковките на детайлите, поставени на конвейер от автоматизираната логистична система. Изкуственият интелект определя размера на компонентите с цел подобряване на логистичната ефективност чрез разпределяне на детайлите в различни складове в зависимост от големината им. В допълнение, технологията се използва за анализиране на доставките и потребностите от специфични части, състоянието на наличностите и бъдещите производствени планове, за да се поръчат автоматично нужните детайли.

Дигитални двойници

В забързания свят на технологиите концепцията за дигитални двойници се утвърди като трансформираща сила, особено в автомобилната индустрия. По своята същност дигиталният двойник представлява динамична и базирана на данни реплика на един физически обект. В контекста на автомобилостроенето това може да варира от отделни компоненти, като двигатели или сензори, до цели превозни средства и производствени процеси. Дигиталният двойник не е статичен модел, а живо, “дишащо” копие, което еволюира и се учи в реално време заедно с физическия си близнак.

Един от основните начини, по които дигиталните двойници носят ползи за автомобилната индустрия, е чрез оптимизиране на процесите на проектиране и разработка. Автомобилните инженери могат да създават виртуални прототипи на превозни средства или компоненти, което им дава възможност да анализират и подобрят проектите си, преди да се пристъпи към производство. Това не само ускорява развойните цикли, но и значително понижава разходите, свързани с прототипиране и тестване. Инженерите на Tesla например използват дигитални двойници, за да симулират различни сценарии и условия с цел да се гарантира, че компонентите на превозното средство взаимодействат безпроблемно помежду си и функционират по оптимален начин. Този подход играе ключова роля за предоставяне на възможност за бързо и ефективно пускане на авангардни автомобили на пазара.

Дигиталните двойници предоставят поглед в реално време върху състоянието и експлоатационните показатели на компонентите в едно превозно средство. Тази функционалност дава възможност за прогнозна поддръжка, което цялостно преобразява автомобилната индустрия. Чрез анализиране на данните от вградените в превозните средства сензори производителите могат да очакват възникването на потенциални проблеми и да се справят с тях проактивно, свеждайки престоите до минимум и избягвайки скъпоструващи ремонти. General Motors например използва дигитални двойници за наблюдение на ключови компоненти в своя автомобилен парк. Чрез прогнозен анализ компанията може да идентифицира тенденции, които са индикатор за потенциални откази, позволявайки на техническите екипи да планират дейности по поддръжка, преди да е възникнала неизправност. Това не само подобрява надеждността на превозните средства, но и оптимизира цялостното клиентско преживяване.

Въздействието на дигиталните двойници се простира отвъд етапите на проектиране и поддръжка до революционизиране на управлението на снабдителните вериги. Производителите могат да създават дигитални копия на целия си производствен процес, от добиването на суровинни материали до финалното асемблиране. Това предоставя цялостен поглед върху веригата на доставка, което осигурява възможност за подобрен процес на вземане на решения, разпределение на ресурсите и управление на риска. Volkswagen например интегрира дигитални двойници в снабдителната си верига, за да оптимизира ефективността. Симулирайки различни сценарии, като промени в потребностите или нарушения във веригата на доставка, компанията може проактивно да регулира производствените си графици и нивата на производствените си запаси. Тази прогнозируемост спомага за поддържане на конкурентоспособност на пазара чрез гарантиране на стабилни доставки на превозни средства за посрещане на нуждите на потребителите.

Приложението на концепцията за дигитални двойници не се ограничава до производството и поддръжката в автомобилната индустрия, а достига до областта на клиентското преживяване, предлагайки потенциал за персонализирано шофьорско изживяване. Чрез непрекъснат мониторинг на поведението на водача и експлоатационните параметри на превозното средство производителите могат да адаптират и специфицират функции спрямо индивидуални предпочитания.
Използвайки дигитални двойници, BMW например може да анализира данни от сензори в превозното средство, като поведение на водача, предпочитани настройки и експлоатационни показатели. Тази информация след това се използва за извършване на настройки в реално време, например на управлението на климатизацията и др., създавайки по-персонализирано и приятно пътуване за водача.

Интернет на нещата

IoT революционизира начина, по който автомобилите се произвеждат, използват и поддържат, което води до повишена безопасност, ефективност и удобство. Концепцията за свързани автомобили датира още от късните 1990-те години с появата на телематичните системи. Тези ранни системи са с фокус предимно върху предоставянето на базови услуги, като диагностика на превозното средство и подпомагане в аварийни ситуации. Чак в ранните 2010-те години IoT започва действително да приема форма в автомобилната индустрия.

С бързото развитие на технологиите и наличието на високоскоростен интернет, производителите на автомобили започват да интегрират все по-сложни IoT функции в превозните си средства. Това включва GPS навигационни системи, актуализации за трафика в реално време и дистанционно управление на превозните средства. Днес IoT е неразделна част от съвременния автомобил, прокарвайки пътя за разработване на автономни превозни средства и усъвършенствани системи за подпомагане на водача (ADAS).

Една от най-съществените ползи от IoT в автомобилната индустрия е подобреното ниво на безопасност. Поддържащите IoT превозни средства са оборудвани с набор от сензори, които събират данни в реално време, давайки възможност за предприемане на проактивни мерки за безопасност. Сензорите могат да засичат например потенциални сблъсъци и автоматично да задействат спирачките или да регулират траекторията на превозното средство, за да се избегне инцидент. Те могат също да следят позицията на колата на пътното платно и да сигнализират на водача, ако случайно излезе от лентата си. Също така сензорите анализират поведението на водача и подават предупреждение при засичане на признаци за умора, например безразсъдно шофиране или отпадналост.

IoT позволява на производителите и доставчиците на услуги да следят състоянието на превозното средство от разстояние, което води до подобрени практики по поддръжка. Чрез събиране и анализиране на данни в реално време могат да бъдат засечени потенциални проблеми, преди те да са станали по сериозни. Това редуцира риска от възникване на неизправности и скъпоструващи ремонти.

IoT сензорите следят различните компоненти на превозното средство и известяват както водача, така и сервизния център за всякакви потенциални неизправности или изисквания за поддръжка. Чрез анализиране на данните от множество превозни средства производителите могат да идентифицират тенденции и да прогнозират потребности от поддръжка, като по този начин се дава възможност за проактивно обслужване и редуциране на престоите. IoT-свързаните автомобили могат автоматично да поръчват резервни части, когато е необходимо, гарантирайки навременна наличност и намаляване на продължителността на изчакване.

IoT технологията предоставя възможност и за персонализирано и безпроблемно пътуване. Чрез интегриране на интелигентни устройства и приложения водачите могат да се насладят на повишено удобство и свързаност. В допълнение, IoT играе жизненоважна роля и в оптимизирането на управлението на трафика и намаляването на задръстванията на пътя. Благодарение на събирането и анализа на данни от множество превозни средства и инфраструктурни елементи могат ефективно да се следят и управляват тенденциите в трафика.

Сред бъдещите приложения на IoT са развитието на автономните превозни средства, комуникацията между автомобилите (Vehicle-to-Vehicle, V2V) в реално време и предаваните по въздуха (Over-the-Air, OTA) актуализации на софтуера, които ще елиминират нуждата от посещение на сервизните центрове за добавянето на нови функции или отстраняването на уязвимости в сигурността.