1. Digital Twin: Valós idejű térkép készítése-a virtuális és a fizikai világ között. A digitális iker technológia digitális képet ad az autók CNC megmunkálásainak teljes élettartamáról. A Tesla sanghaji gigagyárában a mérnökök több ezer CNC-gép működési állapotát tarthatják szemmel valós időben azáltal, hogy nagy-precíziós digitális modelleket készítenek a virtuális térben. Ezek a modellek több mint 200 tényezőt tartalmaznak, mint például az orsó fordulatszáma, az előtolás és a szerszámkopás. Ez az egyértelmű megfigyelés 92%-ra növeli a berendezések meghibásodásának előrejelzésének pontosságát, és 40%-kal csökkenti a nem tervezett állásidőt.
Ami még fontosabb, a digitális ikrek elvégezték a gyártási folyamat "próbáját". A mérnökök egy virtuális környezet segítségével tesztelték, hogyan oszlik el a stressz különböző vágási paraméterek mellett, miközben új típusú akkumulátortálcát készítettek. 100 000 szimulációt futtattak, hogy megtalálják a legjobb folyamattervet, és lerövidítsék a tényleges próbagyártási ciklust 3 hónapról 2 hétre. Ezt a „virtuális hibakeresési” módot gyakran használják bonyolult alkatrészek megmunkálására, mint például az autómotorok hengerblokkjai és sebességváltóházai.
2. AI felhatalmazás: A passzív választól az aktív optimalizálás felé haladunk
A mesterséges intelligencia az autók CNC megmunkálásainak minden részébe bekerül:
Intelligens programozási rendszer: A Dassault Systemes DELMIA Machining szoftvere mély tanulást használ a múltbeli megmunkálási adatok megtekintésére, és automatikusan létrehozza a legjobb szerszámpályát. A mesterséges intelligencia programozása 65%-kal csökkenti a feldolgozásra való készenléti időt a BYD pengeelem-gyártásában, miközben a felületi érdesség Ra0,8 μm-en belül marad.
A minőség zárt-hurkú ellenőrzése: A Gree Electric mesterséges intelligencia vizuális ellenőrző rendszere darabonként 0,02 másodperces sebességgel találja meg a feldolgozási hibákat, és konvolúciós neurális hálózatokat használ a 99,3%-os repedésfelismerési pontosság eléréséhez. A technológia valós idejű visszajelzést ad a CNC-rendszernek- a minőségi adatokról, önmagában megváltoztatja a vágási paramétereket, és 1,2%-ról 0,3%-ra csökkenti az adott jármű kormánycsuklójának hibás arányát.
Karbantartás, amely előre tekint: A Sany Heavy Industry berendezés-egészségügyi felügyeleti rendszere az érzékelőadatokat, például a rezgést és a hőmérsékletet vizsgálja, hogy 72 órával korábban figyelmeztesse az orsó meghibásodását. Ez a teljes berendezés-hatékonyságot (OEE) 63%-ról 82%-ra emeli.
3. Rugalmas gyártás: a testreszabási igények kielégítése kis tételekben
Az autóipari üzletág egyre távolodik attól, hogy ugyanazokat a dolgokat gyártsa, hanem olyan dolgokat készítsen, amelyek minden vásárló számára egyediek. Az intelligens gyártás olyan sokoldalúságot biztosít a CNC megmunkálásnak, amilyenre korábban még nem volt példa:
Moduláris gyártósor: A Porsche Taycan gyártósor egy újrakonfigurálható szerszámrendszerrel rendelkezik, amely lehetővé teszi a gyors szerszámcserét, így 15 perc alatt átállíthatja a különböző járműalkatrészek gyártását.
Felhő{0}}alapú együttműködésen alapuló gyártás: A NIO felhő{1}}alapú gyártási platformot hozott létre, amely ötvözi a Jangce-delta régiójában található öt gyár CNC-berendezéseinek adatait. Így a cégek könnyebben oszthatják meg erőforrásaikat. Amikor a hefei gyárban nőnek a megrendelések, a rendszer automatikusan áthelyezi a nem-kritikus alkatrészek bizonyos gyártását a nankingi gyárba. Ez 20%-kal csökkenti a teljes szállítási ciklust.
Együttműködés a gépekkel: Az együttműködő robotok CNC gépekkel dolgoznak, hogy a Rolls Royce Phantomot teljesen automatizált módon készítsék el, a nyersanyagok betöltésétől a késztermék elkészítéséig. Ugyanakkor lehetővé teszi a fogyasztók számára a tervezési paraméterek valós időben történő megváltoztatását, így a testreszabáshoz szükséges idő 6 hónapról 8 hétre csökken.
4. Döntéshozatal adatok alapján: az empirizmustól a tudományos menedzsmentig
Az adatérték-bányászat az intelligens gyártás középpontjában áll:
Intelligens ütemezési rendszer: Egy kelet-kínai autóalkatrész-gyártó cég dinamikus ütemezési rendszert használ. 15 percenként létrehozza a legjobb gyártási sorrendet 12 tényező alapján, mint például a berendezés állapota és a rendelés prioritása. Ez 40%-kal csökkenti a szerszámcsere idejét, és több mint 2 millió jüan havi termelési kapacitást szabadít fel.
Energiaoptimalizálás: A BMW Shenyang-i üzem digitális ikerrendszere megmutatja, hogyan változik az energiafelhasználás a különböző gyártási ciklusokban. A forgácsolási paraméterek, valamint a berendezés indítási és leállási módjának megváltoztatásával az egységnyi teljesítményre felhasznált energia 18%-kal, az energiaköltség pedig több mint 800 000 jüannal csökken évente.
Együttműködés az ellátási láncban: A Geely Automobile egy blokkláncú ellátási lánc hálózatot hozott létre, amely lehetővé teszi 32 fő beszállító számára, hogy valós időben ossza meg a készletadatokat. A megrendelések feldolgozásához szükséges idő 72 óráról 4 órára csökkent. Ez 80%-kal gyorsabbá tette az ellátási láncot.
