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未来已来!汽车制造走向新“智”造!
作者:来源:访问:65时间:2024-06-24

汽车工业发展至今已有近一百四十余的历史,作为资金技术密集型产业,它在各国工业化过程中发挥了极其重要作用,是很多国家的支柱产业或重要产业。新工艺、新材料、新技术的广泛运用使得当今的汽车集各种先进技术于大成,而信息化和数字化技术的革新应用更是将汽车工业推进到了智能化时代。


对于汽车行业而言,智能化转型并非一蹴而就的华丽转身,而是要经过不断破立的理论论证、实践证明才能找到正确的道路。“实践出真知”,让我们看看在汽车制造业中有哪些智能方案在实际使用过后真正通过技术变革而带来降本增益,精益管理,效能提升,从而真正产生价值的。


XR技术:“放”在车里,决胜千里

对于汽车制造来说,从研发设计阶段开始,到生产制造,到进入经销商后的整车销售,乃至售后维保,XR技术都有“用武之地”。它可以适用于汽车从“诞生”到“投入使用”的整个链路。


-  远程协作:专家智慧随身伴

XR技术中我们最为熟悉的应该是远程协作技术,疫情三年所带来的出行障碍很大程度上促进了XR远程协作技术的发展,它能够突破空间上的桎梏,帮助一线工作人员与远端的专家同步智慧,获取协助,从而保障生产。


以联想晨星AR远程协作方案为例,它能够搭载在各类AR头戴设备上,让现场人员能够“解放双手”,并以实时的第一视角高清音视频通讯为基础,以虚实融合的空间标注指示为核心,同时具备多媒体资料传输与视频监视能力的综合性远程协作工具。让高效的沟通突破空间限制, 及时同步设计研发与现场的进度,同时,远程指导的方式也减少了研发人员亲赴现场的次数,节约了人力和差旅的成本。


在某新能源汽车制造企业,因为产线上的设备复杂度高,对现场人员的操作提出了不小的挑战,而原厂商现场支持费用又十分高昂。最终,我们通过联想晨星远程协作应用,做到了可以随时获取外部厂商的专家支持,提高了调试效率,减少邀请原厂商实地调试设备的次数,降低了成本的同时也锻炼了一线职工的调试水平,降本增益,一举多得。


-  AR辅助装配:可视化减少认识负担

在汽车组装的过程中发动机、变速箱等各种组成需要遵循严格复杂的装配工序,如何快速地找出匹配的零件,并按照复杂的工序进行安装是非常困难的。


而AR技术则是能够为操作者提供虚实融合的视野,即可以将装配流程、图纸说明、操作视频、乃至模型动画呈现在操作者眼前辅助装配作业,复杂的操作工艺变得可视化、直观化,无形中降低了操作人员的认知负担,提高了装配工作的准确率和效率。


除了远程协作、辅助装配之外,XR技术还能应用于智能培训上。以联想晨星XR培训为例:事先通过AR内容编辑器(stARstudio)完成AR课程编辑,将虚拟模型指导动画精准投放到真实的汽车零部件上,让没有实操经验的新人技师也能在清晰直观的提示下一步步进行维修实操,并提供快速显示参照材料和核对清单,支持实时保存和存储记录。每一步都是可视化标准化指导培训,帮助车企完成高质量的维修技师培训。

售后方面,AR 应用则是可以助力车企实现售后服务在空间和时间上的双重延展。比如当前已经成为“标配”的AR说明书。


机器人:24小时在岗的“巡检员”

为了满足产品多样化、个性化趋势下的柔性化、高节拍、节能环保等需求,越来越多的汽车工厂建成了各种智能化生产线,这些产线设备众多且复杂,需要进行巡检来保障设备的稳定运行,防患于未然。但传统的人工巡检存在着成本高、效率低、巡检不规范以及巡检过程无法被有效监管等问题,工作耗费大量的人力的同时,重复性强、强度高,受巡视人员心理素质、业务水平、工作经验和精神状态等诸多因素的制约,存在一定的错检、漏检的隐患。


这种情况下,以机器人巡检员替代人工的高效巡检方案得以实现真正意义上的“减员增效”。


以联想晨星机器人Q1为例,它基于激光雷达的SLAM(同时定位与地图构建),实现了针对整个厂区的免模型点云建图,能根据任务模型实现全向导航路径自主规划,并实时上报坐标信息。

 

与数字孪生技术结合后,能够在工厂的孪生体中,实时看见四足机器人的行径路线;同时,也能够在孪生体中随时调用机器人,按照预设的点位开展巡检工作;与此同时,从产线上采集到的相关数据会被同步传到虚拟世界,展现在孪生体中,两者虚实融合,互相赋能。不仅如此,Q1机器人还搭载了双光相机,能够在巡视的过程中实时识别拍摄到的各类表计和缺陷。巡视完成后自动生成巡视报告。同时后台系统支持常见的表计读数、开关状态、设备设施外观、人员行为、外部环境的智能识别和判别,通过分析巡检数据,自动绘制仪表读数历史曲线、预测数据发展趋势并作出风险预警。


现在,该“机器人巡检员”已经在某汽车品牌的长沙5G数字化超级工厂“上岗”,成为产线上一名不眠不休的巡检员。


视觉智能检测:“火眼金睛”,提质增效

作为价格最昂贵的消费品,汽车行业一直都是一个将质量追求贯彻到极致的行业。轮胎、车轮、动力传动系统、底盘、零件组装、焊接等等,每一个环节都需要经过严格的质量检测,任何细小的问题都会对整车质量产生非常严重的影响。为了最大程度地规避检测疏漏的发生,视觉智能检测方案被越来越多地运用于质检中。


从“中国制造2025”到“智能制造发展规划”,制造业正经历新一轮深刻变革,信息化、智能化成为制造业建设的重点和目标。其中,汽车制造业作为智能制造的领先企业,因为其自动化程度高,一直走在制造技术的前沿。


同时,随着近几年人工智能等新技术的蓬勃发展,汽车制造业开始与人工智能相结合,并被逐步应用到生产环节,加速推动汽车制造的转型升级。


汽车整车制造流程

在谈人工智能应用在汽车生产制造之前,我们先来了解和认识下汽车的生产流程。


众所周知,汽车行业产业链是工业领域最长的产业链之一,且涉及行业众多。一辆完整的汽车从原材料到成品,就需要经历多个车间环节,以及上万个零部件的制造安装,才能最终形成产品。而这么多生产环节,其实都囊括在四大产线上,也就是汽车制造的四大工艺流程:冲压、焊接、涂装、总装。


冲压:冲压车间主要是把钢材卷料切割成合适的钢板,这其中要经过几步:开卷-清洗-校平-切割等步骤,从而形成可以直接用于冲压的板材。之后板材被自动送入压机,冲出组成车体框架的各个部分,最后由搬运机器人搬走、码垛,等待运往焊接车间。


焊接:从冲压车间出来的各个零散的车体会在这里被焊接成整个白车身。需要注意的是,冲压出来的冲压件是不能直接焊接的,要先经过焊接车间的处理,某些细节部分还需要人工焊来完成。焊接完成的白车身将被送往涂装车间进行喷漆处理。
涂装:涂装车间主要是对白车身进行喷漆处理,达到防止车身锈蚀和美化的作用。涂装工艺包括前处理-电泳层-中涂层-色漆层-清漆等步骤。而且由于油漆含有大量的有毒物质,人工喷漆有一定的危险性,所以喷漆工艺目前多由机器人完成。最终喷涂完成的车身就要送到总装车间进行各个零部件的装配了。



总装:主要是将车身、底盘和内饰等各个部分组装到一起,形成一台完整的车。这也是整个流程中最复杂的部分。从涂装车间出来的车身首先进入内饰线,完成门锁、整车控制电路、仪表台总成、车底板隔音等的安装,然后再运送到底盘线,最后将车体与底盘组合在一起,安装好座椅等配件,一辆完整的车就算制作完成了。


虽然听起来这些流程比较简单,但在实际的生产制造过程中可是相当的复杂。


就焊接车间来说,整个焊接线包含电焊、CO2焊、螺柱焊、凸焊、压合、涂胶、调整、滚边共8种工艺,工艺结构非常紧密,复杂程度可想而知。如果单单依靠人工焊接,工作量大且成本较高。

为了提高汽车制造的柔性和效率,降低产品成本,提高企业的竞争力,越来越多的企业开始在自动化基础上融合人工智能技术,来实现工艺流程的优化和人机协同的高效生产,最终达到降本增效的目的。那么,汽车制造生产环节中都有哪些场景AI参与其中呢? 


AI在汽车制造中的应用

在冲压车间,钢材卷料以及冲压件基本实现了机器人的来料运送、堆垛、装载等功能,但对于每一个冲压件表面的质量检测仍是一个难题。在原有自动化基础上,依托AI技术,冲压件在下线的同时便完成表面质量检测,大幅提高产品质量的稳定性,生产效率也得到提升。

在焊接车间,AI技术通过与机器人协同配合,可实现焊接参数和运动轨迹分析、高精度焊缝填充、焊点质量识别等功能。通过收集的焊缝信息,生成相应的工作运动轨迹和焊接参数,引导机器手臂进行焊接,并在焊接完成后同步识别焊接情况。同时,通过实践操作经验AI算法还能实现自学习优化,不断提高焊接的精准度。


在涂装车间,AI技术主要用于检测喷漆车身的表面质量缺陷,在不导致停机的情况下及早发现质量缺陷,减少不必要的维护成本,提高产品质量。


1.数字孪生:数字孪生,是用来反映现实世界产品的虚拟表示。这种数字产品模拟了真实产品的性能。汽车的数字孪生由整个汽车组成:它的软件、机械和行为。数字孪生的使用使汽车制造商能够复制生产过程,并识别潜在的并发症或故障。示例包括:


  • 产品测试。数字孪生让汽车制造商可以试验不同的设计,以优化产品性能。汽车轮胎的数字孪生使制造商能够虚拟模拟轮胎在不同天气条件下的性能。


  • 预测性维护。预测性维护预测汽车零部件何时会出现故障并先发制人地进行修复。数字孪生使汽车公司能够识别潜在问题,并在问题发生之前安排维护。


  • 性能监控。数字孪生不断收集和分析他们复制的车辆上的数据。例如,特斯拉为其所有车辆创建了一个数字孪生。这些虚拟复制品被用来确定汽车是否按预期工作。特斯拉使用这些信息来更新车辆性能。


2021年,北美约占数字孪生市场的38%。预计到2030年,全球数字孪生市场规模将达到1558.3亿美元,未来7年的复合年增长率(CAGR)为37.5%。随着电动汽车的发展推动数字孪生技术的采用,汽车和运输行业预计将占最快的增长百分比。


2.物联网:汽车物联网是通过互联网连接交换数据的设备系统。这使得汽车设备可以与连接到互联网的其他车辆共享信息。用物联网制造的车辆收集性能数据并与云共享。然后,制造商可以处理这些数据,评估潜在的风险和前进的必要步骤。物联网允许制造商将维护系统的更新传达给消费者,这样制造商就可以在汽车抛锚之前解决问题。


3.供应链中的AI:AI显著简化了从原材料到车辆制造再到客户交付的过渡。多年来,汽车行业面临的最大挑战之一是,一个小小的错误就有可能影响整个制造过程。例如,一个供应商级别的问题可能会导致整个汽车制造过程停滞。AI驱动的供应链可以适应和应对制造过程中任何不可预见的问题。基于AI的方法有可能将预测误差减少30%到50%。“智能工厂”正变得越来越普遍,因为制造商正在用自我改进的系统取代手工劳动的错误风险。几家著名的汽车制造公司正在努力开发能够自主做出供应链管理决策的全自动化AI系统。


4.ML:ML和AI系统的使用是汽车行业精密制造的强大工具。ML系统帮助制造商发现异常并改进设计。在汽车行业,一个吸引人的设计可以使销量增加30%以上。ML可以预测流行的审美吸引力,并产生诱人和创新的设计。


5.AI客户体验:汽车厂商最近一直在依靠AI来改善客户体验。AI可以为客户提供虚拟销售助理。AI从过去的购买和客户互动中学习,根据客户的需求为他们提供量身定制的洞察。制造公司越来越多地采用AI,这使得公司可以使用之前互动的数据来预测市场预测。


近几年,汽车智能制造及“中国制造2025”等概念名词随着时代的发展逐渐衍生出来,但是对于汽车智能制造的概念普及还没有十分全面,在今天的文章中,会为大家讲解汽车智能制造的背景及概述。 

在提倡“中国制造2025”国家战略的背景下,中国汽车企业纷纷通过智能技术的创新及产业链的变革来实现大环境下的汽车产业转型。 


相信大家会有所了解,制造业已经成为国民经济的主体,是立国之本、兴国之器、强国之基。国家按照“四个全面”战略布局要求,实施制造强国战略,加强统筹规划和前瞻部署,力争通过三个十年的努力,到新中国成立一百年时,把我国建设成为引领世界制造业发展的制造强国。 

然而随着国际金融危机的荡涤,美国、欧洲等发达国家遭受不同程度的打击,制造业国际格局也发生很大变化。如何兴利除弊,加快推进我国制造业转型升级,尽快从“中国制造”转变为“中国智造”,已经成为摆在我们面前最重要的任务。 


在智能产品方面,未来智能汽车将不仅仅是一种全新的智能产品,还是个性化需求和数据的收集终端与交互平台,更是全新的智能制造体系及产业价值链的重要环节。智能汽车产品可以将节能、新能源、网联等多项先进汽车技术有效整合并加以升华,为实现汽车由简单的代步工具向人类的智能伙伴转变提供核心支撑,并成为智能时代的核心枢纽与重要标志。


在人工智能等新技术方兴未艾的当下,汽车产业链正在全面拥抱数字化、智能化。致力于用AI技术赋能传统行业的第六镜科技,也在积极探索汽车行业的智能升级和场景落地,以AI助力汽车工业发展,推动汽车制造向智能制造不断前行。


在汽车内饰件生产中,则需要表皮弱化机器人、发泡机器人、最后的产品切割机器人。汽车车身的喷涂由于工作量大,危险性强,通常都会采用工业机器人代替。近年来,适应现代汽车制造技术柔性化、灵捷化、智能化、信息化的发展趋势,国内汽车制造业在汽车生产中引入了AGV(又名移动机器人)技术,使汽车装配的生产组织、信息管理和物流技术等方面实现了质的飞跃。


当下,正值新一轮科技和产业变革方兴未艾,新一代信息技术与制造技术进一步融合,汽车正在从典型的代步工具,逐步演变为机电一体化、智能网联网化的高科技产品,并呈现出与能源、材料、电子、信息等产业紧密相连、协同发展的大趋势。或许,我国汽车制造业正在迎来它的新生!在不久的未来将催生出全新的产品形态和商业模式,重构汽车行业格局。


未来,汽车制造业充满无限可能,让我们拭目以待!

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