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        現(xiàn)代汽車 | 智能工廠:創(chuàng)造性破壞帶來的價值鏈創(chuàng)新

        類別:行業(yè)動態(tài) 文章出處:歐力克斯發(fā)布時間:2022-12-16 瀏覽人次: 字體變大 字體變小

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        來源:Hyundai (現(xiàn)代汽車)

        21世紀(jì)第四次工業(yè)化來臨,工廠——18世紀(jì)第一次工業(yè)革命的遺產(chǎn)——如何生存?當(dāng)然,通過結(jié)合新技術(shù)。世界各地發(fā)生的人工智能主導(dǎo)的顛覆也正在影響工廠。準(zhǔn)備好迎接“智能工廠”。智能工廠也稱為“未來工廠”或“智能工廠”,是由基于數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)和 ICT(信息和通信技術(shù))的自動化系統(tǒng)運(yùn)行的制造平臺。作為對依賴手工勞動的傳統(tǒng)工廠局限性的回應(yīng),智能工廠正在迅速崛起,成為一種創(chuàng)新的替代方案。

        電子森林

        在現(xiàn)代和起亞的焦點(diǎn)愿景中,智能工廠被理解為一個制造平臺,其技術(shù)比以往任何時候都更以消費(fèi)者為導(dǎo)向。這一愿景體現(xiàn)在集團(tuán)的智能工廠品牌 E-FOREST 中,該品牌基于三個中心前提:“Auto-FLEX”意味著靈活且高度自動化的生產(chǎn)流程,“Intelligent”意味著建立基于人工智能的自主控制系統(tǒng),以及“人性化”,這意味著讓危險操作自主化以及打造環(huán)保工廠。因此,E-FOREST 被設(shè)想為人類、自然和技術(shù)的有機(jī)網(wǎng)絡(luò),將有助于釋放移動性未來的無限潛力;有了它,行業(yè)本身將變得更加高效和經(jīng)濟(jì),為未來的消費(fèi)者帶來滿意度和價值。

        未來

        將工業(yè) 4.0 融入面向消費(fèi)者的制造

        智能工廠將人工智能、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等ICT技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)有生產(chǎn)流程(裝配、物流、質(zhì)量控制等)中,使其更加“智能”。遍布工廠的傳感器收集和分析實(shí)時數(shù)據(jù),全面了解整個生產(chǎn)過程,流程之間的數(shù)據(jù)集成可以消除冗余操作。讓機(jī)器人完成人類不容易完成的工作還可以提高效率以及工人的安全和福利。 

        生產(chǎn)流程帶來的革命可以騰出更多的時間和金錢用于開發(fā),幫助工程師專注于制造更好的汽車,最終讓消費(fèi)者以合理的價格享受到高品質(zhì)的產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)和人工智能將負(fù)責(zé)預(yù)測供應(yīng),使公司能夠靈活地快速調(diào)整以應(yīng)對突然的市場變化;甚至分析每個消費(fèi)者的數(shù)據(jù),并個性化生產(chǎn)過程以滿足他或她的特定需求,也可能成為可能。

        現(xiàn)代制造創(chuàng)新的核心目標(biāo)

        1.柔性制造

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        蜂窩制造(推 -> 拉式制造),可組裝的模型數(shù)量沒有限制 

        當(dāng)前:4 個模型

        HMGIC:無限

        2、自動化程度更高

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        將物流和裝配自動化到全球無與倫比的水平

        當(dāng)前:7% 的物流自動化

        HMGIC:70% 的物流自動化

        3. 人機(jī)協(xié)作

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        安裝協(xié)作機(jī)器人以減少對輔助人工的需求

        當(dāng)前:占總勞動力的 21.5% 來自助手

        HMGIC:占總勞動力的 5% 來自助手

        4. BTO(按訂單生產(chǎn))

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        BTO 制造最大限度地減少了交貨時間和庫存

        HMGIC:交貨時間在 12 小時內(nèi)。

        5、智能工廠

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        所有價值鏈數(shù)據(jù)集成管理,以最大限度地降低運(yùn)營成本

        HMGIC:與目前相比,成本降低 30%

        6. 完美的質(zhì)量控制

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        使用來自自動化、標(biāo)準(zhǔn)化質(zhì)量控制流程的 QC 數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)零組裝索賠

        智能工廠技術(shù)試驗(yàn)臺:

        新加坡現(xiàn)代汽車集團(tuán)創(chuàng)新中心

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        為實(shí)現(xiàn)其智能工廠的完美愿景,現(xiàn)代汽車集團(tuán)將于 2022 年底前在裕廊創(chuàng)新區(qū)建立現(xiàn)代汽車集團(tuán)新加坡創(chuàng)新中心 (HMGICs)。

        新加坡是東南亞的創(chuàng)新圣地,也是世界上一些創(chuàng)新中心的所在地全球領(lǐng)先的公司、大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)。利用這一本地人才庫,該集團(tuán)正尋求在 HMGIC 內(nèi)開發(fā)一個開放的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)——一個將開發(fā)和驗(yàn)證橫跨未來移動價值鏈(包括研發(fā)、業(yè)務(wù)和制造)的新商業(yè)模式和技術(shù)的生態(tài)系統(tǒng)。 

        特別是,HMGICs 有望開發(fā)并作為集團(tuán)工業(yè) 4.0 制造平臺的試驗(yàn)平臺。智能制造平臺融合了人工智能、機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)等未來科技,將成為集團(tuán)最終愿景中完善智能工廠的里程碑。現(xiàn)代汽車集團(tuán)計劃將該智能平臺應(yīng)用于各種流程——小型電動汽車生產(chǎn)和 BTO 制造系統(tǒng)是一些早期目標(biāo)——以驗(yàn)證其有效性。

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        HMGICs 核心目標(biāo)

        關(guān)鍵技術(shù)

        一、生產(chǎn)工藝技術(shù)

        智能標(biāo)簽系統(tǒng)

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        現(xiàn)代汽車集團(tuán)的智能標(biāo)簽系統(tǒng)

        將多個模型放在一條裝配線上是很常見的;在這種情況下,智能標(biāo)簽系統(tǒng)會在車身上貼上一個小標(biāo)簽,讓組裝機(jī)器人能夠識別正在組裝的車型的規(guī)格。該系統(tǒng)可以防止汽車收到錯誤的零件或錯誤的裝配等錯誤,從而有助于將缺陷率保持在較低水平。

        ADAS 系統(tǒng)的自動檢測協(xié)議

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        自動檢查協(xié)議技術(shù)使用 6 個機(jī)械臂在大約 85 秒內(nèi)快速檢查成品車輛的五個 ADAS 系統(tǒng)(FCA,前向碰撞輔助系統(tǒng);LKA,車道保持輔助系統(tǒng);BCA,盲點(diǎn)防撞輔助系統(tǒng);SCC,Smart巡航控制;SVM,環(huán)視監(jiān)視器)。此前,這些系統(tǒng)需要分別進(jìn)行檢測,不僅耗時長,而且協(xié)同功能的測試難度也更大。新技術(shù)在確保質(zhì)量方面更加可靠和高效。

        工業(yè)可穿戴機(jī)器人 CEX & VEX

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        VEX 專為必須承受重型設(shè)備重量和/或保持背部彎曲姿勢的裝配工人而設(shè)計,是一種可穿戴機(jī)器人,可減少肌肉骨骼問題并提高工作效率。它的性能和形狀(角度/長度)可根據(jù)體型、工人力量和工作條件進(jìn)行調(diào)整,而且重量輕(約 2.5 千克)足以在大多數(shù)情況下使用。

        2. 整車及平臺開發(fā)技術(shù)

        VR 輔助設(shè)計評估

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        該技術(shù)使用 VR(虛擬現(xiàn)實(shí))創(chuàng)建虛擬車輛和環(huán)境,工程師可以在其中高效地審查和更改汽車的設(shè)計和結(jié)構(gòu)。該技術(shù)允許工程師自由進(jìn)出虛擬車輛,甚至可以像在現(xiàn)實(shí)生活中一樣操作這些功能。通過消除建造昂貴的測試車的需要,該技術(shù)將設(shè)計新車型的平均開發(fā)時間縮短了約 20%,更不用說顯著的成本節(jié)約了。該技術(shù)還使工程師能夠從開發(fā)的最早階段進(jìn)行質(zhì)量控制;最后,它賦予公司快速響應(yīng)快速變化的行業(yè)范式和消費(fèi)者需求的能力。

        油漆檢查表的掃描和深度學(xué)習(xí)

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        這項(xiàng)技術(shù)由 AIRS 公司與制造工程研發(fā)中心合作開發(fā),利用現(xiàn)有的大型油漆檢查表數(shù)據(jù)庫,這些數(shù)據(jù)庫是人工檢查員對油漆質(zhì)量檢查的人工記錄。掃描表單中的信息(檢查時間、車型、問題類型、問題位置)以構(gòu)建大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫,然后通過 AI 算法對其進(jìn)行分析,以確定模式問題的解決方案。值得注意的是,該技術(shù)及其基本原理適用于其他生產(chǎn)過程,例如車輪定位校準(zhǔn)。

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