წარმოების ტენდენციები და ტექნოლოგიები საავტომობილო ინდუსტრიაში

საავტომობილო ინდუსტრია იღებს გამოწვევას ახალი თაობის ელექტრო მანქანების დიზაინისა და წარმოების გამოწვევას, იყენებს განვითარებად ტექნოლოგიებს, რათა მოახდინოს რევოლუცია მისი წარმოების პროცესებში.
რამდენიმე წლის წინ, ავტომწარმოებლებმა დაიწყეს საკუთარი თავის, როგორც ციფრული კომპანიების ხელახლა გამოგონება, მაგრამ ახლა, როდესაც ისინი გამოდიან პანდემიის ბიზნეს ტრავმისგან, მათი ციფრული მოგზაურობის დასრულების აუცილებლობა უფრო აქტუალურია, ვიდრე ოდესმე. რაც უფრო მეტ ტექნოლოგიაზე ორიენტირებული კონკურენტები ითვისებენ და ახორციელებენ ციფრული ორმაგი მხარდაჭერით წარმოების სისტემები და პროგრესი ელექტრომობილებში (EVs), დაკავშირებული მანქანის სერვისებში და, საბოლოოდ, ავტონომიურ სატრანსპორტო საშუალებებში, მათ არჩევანი არ ექნებათ. ავტომწარმოებლები მიიღებენ გარკვეულ რთულ გადაწყვეტილებებს შიდა პროგრამული უზრუნველყოფის შემუშავების შესახებ, ზოგი კი დაიწყებს საკუთარი ავტომობილისთვის სპეციფიკური ოპერაციული სისტემების და კომპიუტერული პროცესორების შექმნა, ან ჩიპების მწარმოებელთან პარტნიორობა შემდეგი თაობის ოპერაციული სისტემებისა და ჩიპების შესაქმნელად - მომავალი Board სისტემები თვითმართვადი მანქანებისთვის.
როგორ ცვლის ხელოვნური ინტელექტი საწარმოო ოპერაციებს ავტომობილების შეკრების ზონები და საწარმოო ხაზები იყენებს ხელოვნურ ინტელექტის (AI) აპლიკაციებს სხვადასხვა გზით. ეს მოიცავს ინტელექტუალური რობოტების ახალ თაობას, ადამიანისა და რობოტის ურთიერთქმედებას და ხარისხის უზრუნველყოფის მოწინავე მეთოდებს.
მიუხედავად იმისა, რომ ხელოვნური ინტელექტი ფართოდ გამოიყენება მანქანების დიზაინში, ავტომწარმოებლები ასევე იყენებენ AI-ს და მანქანათმცოდნეობას (ML) თავიანთ წარმოების პროცესებში. რობოტიკა ასამბლეის ხაზებზე ახალი არ არის და იგი გამოიყენება ათწლეულების განმავლობაში. თუმცა, ეს არის გალიაში მოთავსებული რობოტები, რომლებიც მჭიდროდ მუშაობენ. განსაზღვრული სივრცეები, სადაც არავის აქვს უფლება შეჭრას უსაფრთხოების მიზეზების გამო. ხელოვნური ინტელექტით, ინტელექტუალურ კობოტებს შეუძლიათ იმუშაონ თავიანთ ადამიანებთან ერთად, საერთო შეკრების გარემოში. კობოტები იყენებენ ხელოვნურ ინტელექტს, რათა აღმოაჩინონ და იგრძნონ, რას აკეთებენ ადამიანები და არეგულირებენ მათ მოძრაობებს, რათა თავიდან აიცილონ ზიანს აყენებენ თავიანთ კოლეგებს. ხელოვნური ინტელექტის ალგორითმებით მომუშავე რობოტებს შეუძლიათ მეტის გაკეთება, ვიდრე წინასწარ დაპროგრამებული პროგრამების შესრულება. AI საშუალებას აძლევს მათ დაადგინონ დეფექტები ან ანომალიები მასალებსა და კომპონენტებში და შესაბამისად დაარეგულირონ პროცესები, ან გასცენ ხარისხის უზრუნველყოფის გაფრთხილებები.
ხელოვნური ინტელექტი ასევე გამოიყენება საწარმოო ხაზების, მანქანებისა და აღჭურვილობის მოდელირებისთვის და სიმულაციისთვის და წარმოების პროცესის მთლიანი გამტარუნარიანობის გასაუმჯობესებლად. ხელოვნური ინტელექტი საშუალებას აძლევს წარმოების სიმულაციას გასცდეს წინასწარ განსაზღვრული პროცესის სცენარების ერთჯერადი სიმულაციების დინამიურ სიმულაციებს, რომლებსაც შეუძლიათ ადაპტირება და შეცვალეთ სიმულაციები ცვალებად პირობებში, მასალებსა და მანქანების მდგომარეობებზე. შემდეგ ამ სიმულაციებს შეუძლიათ წარმოების პროცესის რეალურ დროში რეგულირება.
დანამატების წარმოების ზრდა საწარმოო ნაწილებისთვის 3D ბეჭდვის გამოყენება საწარმოო ნაწილების დასამზადებლად ახლა უკვე საავტომობილო წარმოების დამკვიდრებული ნაწილია და ინდუსტრია მეორე ადგილზეა აერონავტიკისა და თავდაცვის შემდეგ დანამატის წარმოების გამოყენებით (AM). დღეს წარმოებული მანქანების უმეტესობას აქვს AM-ს მიერ დამზადებული სხვადასხვა ნაწილები, რომლებიც ჩართულია მთლიან ასამბლეაში. ეს მოიცავს ავტომობილების კომპონენტებს, დაწყებული ძრავის კომპონენტებიდან, გადაცემათა კოლოფი, ტრანსმისიები, სამუხრუჭე კომპონენტები, ფარები, ძარის ნაკრები, ბამპერები, საწვავის ავზები, გისოსები და ფარები, ჩარჩოს სტრუქტურებამდე. ზოგიერთი ავტომწარმოებელი პატარა ელექტრო მანქანებისთვის სრულ ძარასაც კი ბეჭდავს.
დანამატის წარმოება განსაკუთრებით მნიშვნელოვანი იქნება ელექტრომობილების მზარდი ბაზრისთვის წონის შესამცირებლად. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ყოველთვის იდეალური იყო საწვავის ეფექტურობის გასაუმჯობესებლად ჩვეულებრივი შიდა წვის ძრავით (ICE) მანქანებში, ეს საზრუნავი უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე ოდესმე, რადგან დაბალი წონა ნიშნავს უფრო მეტ ბატარეას. სიცოცხლე დამუხტვას შორის. ასევე, ბატარეის წონა თავისთავად EV-ების მინუსია და ბატარეებს შეუძლიათ ათას ფუნტზე მეტი დამატებითი წონა დაამატონ საშუალო ზომის EV-ს. ავტომობილის კომპონენტები შეიძლება შეიქმნას სპეციალურად დანამატების წარმოებისთვის, რაც გამოიწვევს უფრო მსუბუქ წონას და მნიშვნელოვნად გაუმჯობესდება. წონის და სიძლიერის თანაფარდობა. ახლა, ყველა ტიპის ავტომობილის თითქმის ყველა ნაწილი შეიძლება უფრო მსუბუქი იყოს დანამატების წარმოებით, ლითონის გამოყენების ნაცვლად.
ციფრული ტყუპები წარმოების სისტემების ოპტიმიზაციას ახდენენ საავტომობილო წარმოებაში ციფრული ტყუპების გამოყენებით, შესაძლებელია წარმოების მთელი პროცესის დაგეგმვა სრულად ვირტუალურ გარემოში საწარმოო ხაზების, კონვეიერის სისტემების და რობოტული სამუშაო უჯრედების ფიზიკურად აშენებამდე ან ავტომატიზაციისა და კონტროლის დაყენებამდე. დროის ბუნებით, ციფრულ ტყუპს შეუძლია სისტემის სიმულაცია გაშვებისას. ეს მწარმოებლებს საშუალებას აძლევს დააკვირდნენ სისტემას, შექმნან მოდელები კორექტირებისთვის და შეიტანონ ცვლილებები სისტემაში.
ციფრული ტყუპების დანერგვას შეუძლია წარმოების პროცესის ყველა ეტაპის ოპტიმიზაცია. სისტემის ფუნქციონალურ კომპონენტებზე სენსორული მონაცემების აღება უზრუნველყოფს აუცილებელ უკუკავშირს, იძლევა პროგნოზირებულ და ინსტრუქციულ ანალიტიკას და ამცირებს დაუგეგმავ შეფერხებას. გარდა ამისა, მუშაობს საავტომობილო საწარმოო ხაზის ვირტუალური გაშვება. ციფრული ტყუპი პროცესით კონტროლისა და ავტომატიზაციის ფუნქციების მოქმედების დადასტურებით და სისტემის საბაზისო ფუნქციონირების უზრუნველყოფით.
ვარაუდობენ, რომ საავტომობილო ინდუსტრია შემოდის ახალ ეპოქაში, გამოწვევის წინაშე დგას, რომ გადავიდეს სრულიად ახალ პროდუქტებზე, რომელიც დაფუძნებულია მობილურობისთვის სრულიად ცვალებად ძრავაზე. წვის ძრავიანი მანქანებიდან ელექტრო სატრანსპორტო საშუალებებზე გადასვლა სავალდებულოა, რადგან აშკარაა საჭიროება. შეამციროს ნახშირბადის ემისიები და შეამსუბუქოს პლანეტის მზარდი დათბობის პრობლემა. საავტომობილო ინდუსტრია იღებს გამოწვევებს შემდეგი თაობის ელექტრო მანქანების დიზაინისა და წარმოების გამო, ამ გამოწვევების გადაჭრაში ხელოვნური ინტელექტისა და დანამატების წარმოების ტექნოლოგიების და ციფრული ტყუპების დანერგვით. სხვა ინდუსტრიებს შეუძლიათ მიჰყვეს ავტო ინდუსტრიას და გამოიყენონ ტექნოლოგია და მეცნიერება თავიანთი ინდუსტრიის 21-ე საუკუნეში გადასაყვანად.