자동차 산업은 차세대 전기 자동차를 설계하고 제조하는 과제를 떠맡고 있으며 제조 공정을 혁신하기 위해 신기술을 사용하고 있습니다.
몇 년 전 자동차 제조업체는 디지털 회사로 재창조하기 시작했지만, 이제 팬데믹의 비즈니스 트라우마에서 벗어나고 있기 때문에 디지털 여정을 완료해야 할 필요성이 그 어느 때보다 시급합니다. 기술 중심의 경쟁업체가 더 많이 채택하고 구현함에 따라 디지털 트윈을 지원하는 생산 시스템과 전기 자동차(EV), 커넥티드 카 서비스, 궁극적으로 자율 주행 차량이 발전한다면 그들은 선택의 여지가 없을 것입니다. 자동차 제조업체는 사내 소프트웨어 개발을 수행하는 것과 관련하여 어려운 결정을 내리고 일부는 심지어 시작하기까지 할 것입니다. 자체 차량 전용 운영 체제 및 컴퓨터 프로세서를 구축하거나 일부 칩 제조업체와 협력하여 차세대 운영 체제 및 실행할 칩(자율주행차용 미래 보드 시스템)을 개발합니다.
인공 지능이 생산 운영을 변화시키는 방법 자동차 조립 영역 및 생산 라인은 다양한 방식으로 인공 지능(AI) 애플리케이션을 사용하고 있습니다. 여기에는 차세대 지능형 로봇, 인간-로봇 상호 작용 및 고급 품질 보증 방법이 포함됩니다.
AI가 자동차 설계에 널리 사용되는 동안 자동차 제조업체도 현재 제조 공정에서 AI와 머신 러닝(ML)을 사용하고 있습니다. 조립 라인의 로봇은 새로운 것이 아니며 수십 년 동안 사용되어 왔습니다. 안전상의 이유로 아무도 침입할 수 없는 정의된 공간. 인공 지능을 사용하면 지능형 협동로봇은 공유 조립 환경에서 인간과 함께 작업할 수 있습니다. 협동로봇은 인공 지능을 사용하여 인간 작업자가 무엇을 하고 있는지 감지하고 피하도록 움직임을 조정합니다. 인간 동료에게 피해를 줍니다. 인공 지능 알고리즘으로 구동되는 도장 및 용접 로봇은 사전 프로그래밍된 프로그램을 따르는 것 이상을 수행할 수 있습니다. AI를 사용하면 재료 및 구성 요소의 결함 또는 이상을 식별하고 그에 따라 프로세스를 조정하거나 품질 보증 경고를 발행할 수 있습니다.
AI는 또한 생산 라인, 기계 및 장비를 모델링 및 시뮬레이션하고 생산 프로세스의 전체 처리량을 개선하는 데 사용됩니다. 인공 지능을 사용하면 생산 시뮬레이션이 미리 결정된 프로세스 시나리오의 일회성 시뮬레이션을 넘어 적응 및 적응할 수 있는 동적 시뮬레이션으로 넘어갈 수 있습니다. 변화하는 조건, 재료 및 기계 상태로 시뮬레이션을 변경합니다. 그런 다음 이러한 시뮬레이션은 생산 프로세스를 실시간으로 조정할 수 있습니다.
생산 부품을 위한 적층 제조의 부상 생산 부품을 만들기 위해 3D 프린팅을 사용하는 것은 이제 자동차 생산의 확립된 부분이며 이 산업은 적층 제조(AM)를 사용하는 생산에서 항공우주 및 방위 산업 다음으로 두 번째입니다. 오늘날 생산되는 대부분의 차량에는 다음이 있습니다. 전체 어셈블리에 통합된 다양한 AM 제작 부품. 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 바디를 인쇄하기도 합니다.
적층 제조는 급성장하는 전기 자동차 시장에서 중량을 줄이는 데 특히 중요합니다. 이는 기존의 내연 기관(ICE) 차량의 연비 개선에 항상 이상적이었지만 중량이 감소하면 배터리가 길어지기 때문에 이러한 문제는 그 어느 때보다 중요합니다. 또한 배터리 무게 자체는 EV의 단점이며 배터리는 중형 EV에 1000파운드 이상의 추가 무게를 추가할 수 있습니다. 무게 대 강도 비율. 이제 모든 유형의 차량의 거의 모든 부품은 금속을 사용하는 대신 적층 가공을 통해 더 가볍게 만들 수 있습니다.
디지털 트윈은 생산 시스템을 최적화합니다. 자동차 생산에서 디지털 트윈을 사용하면 물리적으로 생산 라인, 컨베이어 시스템 및 로봇 작업 셀을 구축하거나 자동화 및 제어 장치를 설치하기 전에 완전한 가상 환경에서 전체 제조 프로세스를 계획할 수 있습니다. 시간의 특성상 디지털 트윈은 시스템이 실행되는 동안 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 제조업체는 시스템을 모니터링하고 모델을 생성하여 조정할 수 있으며 시스템을 변경할 수 있습니다.
디지털 트윈을 구현하면 생산 프로세스의 모든 단계를 최적화할 수 있습니다. 시스템의 기능 구성 요소 전반에 걸쳐 센서 데이터를 캡처하면 필요한 피드백을 제공하고 예측 및 처방적 분석을 가능하게 하며 계획되지 않은 가동 중지 시간을 최소화합니다. 또한 자동차 생산 라인의 가상 시운전이 작동합니다. 제어 및 자동화 기능의 작동을 검증하고 시스템의 기본 작동을 제공하여 디지털 트윈 프로세스로
자동차 산업은 이동성을 위한 완전히 변화하는 추진력을 기반으로 완전히 새로운 제품으로 전환해야 하는 과제에 직면해 있는 새로운 시대로 접어들고 있음을 시사합니다. 탄소 배출량을 줄이고 지구의 온난화 문제를 완화하십시오. 자동차 산업은 차세대 전기 자동차를 설계 및 제조하는 과제를 떠맡고 있으며, 신흥 인공 지능 및 적층 제조 기술을 채택하고 디지털 트윈을 구현하여 이러한 과제를 해결하고 있습니다.기타 산업은 자동차 산업을 따르고 기술과 과학을 사용하여 해당 산업을 21세기로 추진할 수 있습니다.
게시 시간: 2022년 5월 18일
