VSU 为中国智造代言
智能汽车制造的兴起
尖端技术的出现使制造商能够将技术无缝集成到以人为本的活动中。这些技术包括:
理论上,利用这些技术可以使汽车制造商在不增加现有人力团队负担的情况下实现更高的效率和生产力,并提高质量。人类是伟大的工作者,但容易因疲劳、分心或不堪重负而容易出错。通过将那些永不疲倦或遗漏任何细节的机器放在一起,人类可以更自由地做自己最擅长的事情:创新和解决问题。
连接智能制造点
下面来看看汽车行业正在采用哪些技术。
云计算提供可扩展的存储、计算能力和无缝连接,以处理高需求和缩减规模。由于云计算提供了对可扩展计算能力的按需访问,因此制造商可以利用处理繁重、资源密集型的技术。事实上,本文中的所有内容都需要这种类型的处理——云平台促进数字系统的集成。通过将ERP系统、制造执行系统(MES)和其他软件应用连接到云,制造商可以实现无缝数据流和互操作性。这种集成优化了生产计划、库存管理、需求预测和供应链协调。
基于云的平台在集成物理和数字领域方面发挥着至关重要的作用。其提供集中式数据存储和可访问性,旨在处理智能制造生成的大数据量。汽车制造商可以分析整个制造生态系统的数据,以改进流程并降低风险。这些平台可以实现更好的协作,打破孤岛并鼓励跨职能参与。
数字孪生允许制造商创建物理资产和流程的虚拟副本。这种数字模拟允许制造商在不中断实际操作的情况下测试场景,然后将见解应用于物理制造组件。这可以提高生产效率并简化质量控制。
人工智能算法可以在这些数字孪生中“发挥”作用,学习最有效的方法,并发现导致效率低下的模式。其还可以更好地预测维护需求,并为安排维护请求提供选择,从而尽可能减少停机时间。尽管人工智能在数字环境中运行,但也反映了决策者可以升级和优化的物理位置。
汽车行业已经采用VR和AR技术来帮助设计和生产流程的发展。例如,工程师和设计师可以使用VR来可视化和改进车辆设计,这有助于减少错误并加快迭代速度。在工厂车间,AR使装配线工人能够访问实时指令,并将数字信息覆盖到物理对象上,从而提高准确性和效率。
由物联网传感器和其他工厂数据推动的大数据分析和机器学习可以分析信息,从而实现主动决策,并最大限度地提高运营效率。其在物理领域中寻找模式,在虚拟领域中分析这些信息,然后提供下一步指导,以优化生产工作流程并处理预测性维护。例如,在整个生产过程中集成的物联网传感器可以实现实时监控和数据收集,从而确保增强的安全性和质量控制。制造商可以主动检测并解决问题,从而提高产品质量和客户满意度。
这一切都意味着车间和整个制造过程中的操作更加顺畅、安全。通过识别异常和模式,人工智能驱动的系统可以防止设备故障、减少停机时间并优化维护计划,最终提高运营效率并降低成本。
提高效率:将物理世界带入数字世界
制造商也在使用带有数字元素的物理组件。
机器人流程自助化(RPA)
汽车制造商正在部署机器人来执行重复性和劳动密集型任务。机器人更加精确,可以减少错误,并使企业能够保护工人免受潜在危险的工作的影响。RPA使人类工作者能够专注于更复杂和增值的活动。
协作机器人
在某些情况下,机器人不会取代人类,而是与人类一起工作。协作机器人已成为智能汽车制造领域的重要组成部分,使人类能够更高效地完成更复杂的任务。协作机器人是专门为与人类工作者一起协作和工作而设计的。其编程使其能够理解和响应人类行为,并在人类和机器人之间建立和谐的工作流程。
智能制造创新:用数字创造物理
增材制造不仅使汽车制造商能够检查或增强物理环境及其工人,而且还能够创造全新的组件。增材制造通常称为3D打印,可以生产复杂的组件,同时减少材料浪费并缩短交货时间。制造商可以利用其进行原型设计、定制零件生产,甚至按需零件的本地化生产,以更灵活的方式简化供应链。
拥抱数字与物理的集成
智能汽车制造代表着汽车行业的未来。制造商可以通过将数字技术与物理领域集成来实现更高的效率并加速创新,从而实现我们以前从未见过的事情。数字和物理的集成使制造商能够在动态和不断变化的全球市场中获得竞争优势。
文章转自千家网