자동차 산업의 제조 동향 및 기술

자동차 산업은 차세대 전기 자동차를 설계하고 제조하는 과제를 맡고 있으며, 새로운 기술을 사용하여 제조 공정을 혁신하고 있습니다.
몇 년 전, 자동차 제조업체들은 디지털 기업으로 거듭나기 시작했지만, 이제 팬데믹으로 인한 사업적 트라우마에서 벗어나면서 디지털 여정을 완료해야 할 필요성이 그 어느 때보다 시급해졌습니다. 기술 중심의 경쟁업체들이 디지털 트윈 기반 생산 시스템을 채택하고 구현하고 전기 자동차(EV), 커넥티드 카 서비스, 궁극적으로 자율주행차 분야에서 진전을 이루면서 선택의 여지가 없게 될 것입니다. 자동차 제조업체들은 자체 소프트웨어 개발을 진행할지 어려운 결정을 내려야 할 것이고, 일부는 자체 차량별 운영 체제와 컴퓨터 프로세서를 구축하거나 칩 제조업체와 협력하여 차세대 운영 체제와 칩을 개발할 것입니다. 이는 자율주행차를 위한 미래 보드 시스템입니다.
인공 지능이 생산 작업을 어떻게 변화시키고 있는가 자동차 조립 구역과 생산 라인에서는 다양한 방식으로 인공 지능(AI) 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 여기에는 차세대 지능형 로봇, 인간-로봇 상호 작용, 고급 품질 보증 방법이 포함됩니다.
AI는 자동차 설계에 널리 사용되고 있지만, 자동차 제조업체는 현재 제조 공정에도 AI와 머신 러닝(ML)을 사용하고 있습니다.조립 라인의 로봇은 새로운 것이 아니며 수십 년 동안 사용되어 왔습니다.그러나 이는 안전상의 이유로 누구도 침입할 수 없는 엄격하게 정의된 공간에서 작동하는 케이지형 로봇입니다.인공 지능을 통해 지능형 코봇은 공유 조립 환경에서 인간 동료와 함께 작업할 수 있습니다.코봇은 인공 지능을 사용하여 인간 작업자가 하는 일을 감지하고 인간 동료에게 해를 끼치지 않도록 움직임을 조정합니다.인공 지능 알고리즘으로 구동되는 도장 및 용접 로봇은 사전 프로그래밍된 프로그램을 따르는 것 이상을 수행할 수 있습니다.AI를 통해 재료 및 구성 요소의 결함이나 이상을 식별하고 이에 따라 공정을 조정하거나 품질 보증 경고를 발행할 수 있습니다.
AI는 생산 라인, 기계 및 장비를 모델링하고 시뮬레이션하고 생산 공정의 전반적인 처리량을 개선하는 데에도 사용되고 있습니다.인공 지능을 통해 생산 시뮬레이션은 미리 결정된 공정 시나리오에 대한 일회성 시뮬레이션을 넘어 변화하는 조건, 재료 및 기계 상태에 맞게 시뮬레이션을 조정하고 변경할 수 있는 동적 시뮬레이션으로 확장될 수 있습니다.이러한 시뮬레이션을 통해 실시간으로 생산 공정을 조정할 수 있습니다.
생산 부품을 위한 적층 제조의 증가 3D 프린팅을 사용하여 생산 부품을 만드는 것은 이제 자동차 생산의 확립된 한 부분이며, 이 산업은 적층 제조(AM)를 사용하는 생산에서 항공우주 및 방위 산업에 이어 두 번째로 많습니다. 오늘날 생산되는 대부분의 차량에는 다양한 AM 제작 부품이 전체 조립품에 통합되어 있습니다. 여기에는 엔진 부품, 기어, 변속기, 브레이크 부품, 헤드라이트, 바디 키트, 범퍼, 연료 탱크, 그릴 및 펜더에서 프레임 구조에 이르기까지 다양한 자동차 부품이 포함됩니다. 일부 자동차 제조업체는 소형 전기 자동차의 완전한 차체를 인쇄하기도 합니다.
적층 제조는 급성장하고 있는 전기 자동차 시장에서 무게를 줄이는 데 특히 중요할 것입니다. 이는 항상 기존 내연 기관(ICE) 차량의 연료 효율을 개선하는 데 이상적이었지만, 무게가 가벼워지면 충전 간 배터리 수명이 길어지기 때문에 이 문제는 그 어느 때보다 더 중요해졌습니다. 또한 배터리 무게 자체가 전기 자동차의 단점이며, 배터리는 중형 전기 자동차에 1,000파운드 이상의 추가 무게를 더할 수 있습니다. 자동차 구성 요소는 적층 제조에 맞게 특별히 설계할 수 있어 무게가 더 가벼워지고 강도 대비 중량 비율이 크게 향상됩니다. 이제 모든 유형의 차량의 거의 모든 부품을 금속을 사용하는 대신 적층 제조를 통해 더 가볍게 만들 수 있습니다.
디지털 트윈은 생산 시스템을 최적화합니다. 자동차 생산에 디지털 트윈을 사용하면 생산 라인, 컨베이어 시스템 및 로봇 작업 셀을 물리적으로 구축하거나 자동화 및 제어를 설치하기 전에 완전히 가상 환경에서 전체 제조 공정을 계획할 수 있습니다. 실시간 특성으로 인해 디지털 트윈은 실행 중에 시스템을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 시스템을 모니터링하고, 조정을 위한 모델을 만들고, 시스템을 변경할 수 있습니다.
디지털 트윈을 구현하면 생산 프로세스의 모든 단계를 최적화할 수 있습니다. 시스템의 기능적 구성 요소 전반에 걸쳐 센서 데이터를 수집하면 필요한 피드백을 제공하고, 예측 및 처방적 분석을 가능하게 하며, 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화합니다. 또한 자동차 생산 라인의 가상 시운전은 제어 및 자동화 기능의 작동을 검증하고 시스템의 기준 작동을 제공하여 디지털 트윈 프로세스와 함께 작동합니다.
자동차 산업은 이동성을 위한 추진력을 완전히 바꿔 완전히 새로운 제품으로 전환해야 하는 과제에 직면하여 새로운 시대로 접어들고 있습니다. 연소 엔진 차량에서 전기 자동차로의 전환은 탄소 배출을 줄이고 지구 온난화 문제를 완화해야 하는 명확한 필요성 때문에 필수적입니다. 자동차 산업은 차세대 전기 자동차를 설계하고 제조하는 과제를 맡고 있으며, 새로운 인공 지능과 적층 제조 기술을 도입하고 디지털 트윈을 구현하여 이러한 과제를 해결하고 있습니다. 다른 산업도 자동차 산업을 따라 기술과 과학을 사용하여 산업을 21세기로 발전시킬 수 있습니다.