Непрерывная оптимизация в автомобилестроении: переход на ИИ и машинное обучение
Автомобилестроение давно опирается на непрерывную оптимизацию через хорошо зарекомендовавшие себя методы улучшения процессов. Однако, по мере того как эти методы достигают своих пределов, автопроизводители должны развивать новые компетенции, сосредоточенные вокруг искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), чтобы поддерживать и улучшать эффективность, качество и безопасность на производственных площадках.
Эволюция оптимизации в автомобилестроении
На протяжении десятилетий производители оригинального оборудования (OEM) в автомобильной промышленности совершенствовали свои навыки улучшения процессов, добиваясь значительных успехов в производственной эффективности и общей эффективности оборудования (OEE). Эти улучшения были достигнуты благодаря методологиям, таким как бережливое производство, шесть сигм и различным цифровым обновлениям. Несмотря на эти достижения, производители сталкиваются с плато, когда традиционные методы оптимизации приносят всё меньше результатов.
Потенциал ИИ и МО
ИИ и МО представляют собой следующую границу для автопроизводителей, предлагая беспрецедентные возможности для преодоления текущих уровней оптимизации. Ожидается, что рынок автомобильного ИИ будет расти с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 22,7% до 2030 года, что отражает потенциал сектора трансформировать операции с помощью этих технологий.
Фаза экспериментов
В настоящее время внедрение ИИ и МО в автомобильном производстве находится на начальных этапах. Традиционные производства и даже новые гигафабрики по производству аккумуляторов для электромобилей медленно интегрируют эти технологии, часто ограничиваясь своей зависимостью от традиционных стратегий улучшения процессов. Тем не менее, различные производители проводят пилотные проекты для исследования потенциальных преимуществ ИИ и МО, которые включают улучшение операционной эффективности и повышение осведомлённости среди ключевых заинтересованных сторон.
Практическое применение ИИ и МО в автомобильном производстве
- Оптимизация планирования производства:Традиционные проблемы: Необходимость поддержания значительного времени буфера для предотвращения остановок линии, что увеличивает затраты на логистику, складирование и перемещение материалов.Решения на основе ИИ/МО: Интеграция данных о поступающих сборках и активности линии в реальном времени позволяет системам ИИ оптимизировать графики производства, динамически корректировать поставки и управлять страховыми запасами. Это снижает время буфера с нескольких часов до минут, снижая затраты и повышая пропускную способность.
- Эффективность цепочки поставок:Проблемы: Удовлетворение растущего спроса на аккумуляторы для электромобилей, который, как ожидается, увеличится в шесть раз к 2030 году.Решения на основе ИИ/МО: Инструменты ИИ могут находить источники материалов на основе их доступности в реальном времени, что снижает риск замедления производства из-за нехватки материалов.
- Оптимизация химии аккумуляторов:Традиционные проблемы: Достижение стабильного качества в производстве аккумуляторов.Решения на основе ИИ/МО: Используя аналитику данных на основе ИИ, гигафабрики могут оптимизировать составы входных материалов для аккумуляторов, улучшая качество и стабильность, снижая отходы и контролируя затраты.
- Улучшение безопасности:Проблемы: Управление летучими химическими компонентами в производстве аккумуляторов для электромобилей.Решения на основе ИИ/МО: ИИ может определить лучшие практики и анализировать данные в реальном времени для повышения безопасности при обращении и хранении опасных материалов.
Стратегия внедрения ИИ и МО
- Понимание препятствий для данных:Доступность данных: Производители должны оценить свою архитектуру данных, чтобы убедиться, что модели ИИ/МО имеют доступ к необходимым производственным данным. Важно выявить и устранить барьеры для доступа к данным.
- Приоритизация вариантов использования:Первоначальный фокус: Проведение инвентаризации потенциальных вариантов использования ИИ/МО в производственном процессе и приоритизация тех, которые имеют наибольший немедленный эффект. Быстрые успехи могут создать импульс и уверенность в инициативах ИИ.
- Культурный сдвиг:Вовлечённость сотрудников: Создание культуры, которая ценит принятие решений на основе данных и оптимизацию, поддерживаемую ИИ, имеет решающее значение. Вовлечение всех уровней организации с самого начала обеспечивает поддержку и снижает сопротивление.
Заключение
Для преодоления текущего плато оптимизации автопроизводители должны перейти от традиционных методов улучшения к стратегиям, поддерживаемым ИИ и МО. Этот переход включает начало с небольших, но значимых вариантов использования, решение проблем с данными и формирование культуры, ценящей инновации, основанные на ИИ. Создавая эту новую "мышечную память", автопроизводители могут раскрыть новые уровни эффективности, улучшить качество и безопасность и обеспечить устойчивое создание ценности в своих операциях.