现代汽车 | 智能工厂:创造性破坏带来的价值链创新
来源:Hyundai (现代汽车)
21世纪第四次工业化来临,工厂——18世纪第一次工业革命的遗产——如何生存?当然,通过结合新技术。世界各地发生的人工智能主导的颠覆也正在影响工厂。准备好迎接“智能工厂”。智能工厂也称为“未来工厂”或“智能工厂”,是由基于数字数据和 ICT(信息和通信技术)的自动化系统运行的制造平台。作为对依赖手工劳动的传统工厂局限性的回应,智能工厂正在迅速崛起,成为一种创新的替代方案。
电子森林
在现代和起亚的焦点愿景中,智能工厂被理解为一个制造平台,其技术比以往任何时候都更以消费者为导向。这一愿景体现在集团的智能工厂品牌 E-FOREST 中,该品牌基于三个中心前提:“Auto-FLEX”意味着灵活且高度自动化的生产流程,“Intelligent”意味着建立基于人工智能的自主控制系统,以及“人性化”,这意味着让危险操作自主化以及打造环保工厂。因此,E-FOREST 被设想为人类、自然和技术的有机网络,将有助于释放移动性未来的无限潜力;有了它,行业本身将变得更加高效和经济,为未来的消费者带来满意度和价值。
未来
将工业 4.0 融入面向消费者的制造
智能工厂将人工智能、机器人、物联网、大数据等ICT技术应用到现有生产流程(装配、物流、质量控制等)中,使其更加“智能”。遍布工厂的传感器收集和分析实时数据,全面了解整个生产过程,流程之间的数据集成可以消除冗余操作。让机器人完成人类不容易完成的工作还可以提高效率以及工人的安全和福利。
生产流程带来的革命可以腾出更多的时间和金钱用于开发,帮助工程师专注于制造更好的汽车,最终让消费者以合理的价格享受到高品质的产品。大数据和人工智能将负责预测供应,使公司能够灵活地快速调整以应对突然的市场变化;甚至分析每个消费者的数据,并个性化生产过程以满足他或她的特定需求,也可能成为可能。
现代制造创新的核心目标
1.柔性制造
蜂窝制造(推 -> 拉式制造),可组装的模型数量没有限制
当前:4 个模型
HMGIC:无限
2、自动化程度更高
将物流和装配自动化到全球无与伦比的水平
当前:7% 的物流自动化
HMGIC:70% 的物流自动化
3. 人机协作
安装协作机器人以减少对辅助人工的需求
当前:占总劳动力的 21.5% 来自助手
HMGIC:占总劳动力的 5% 来自助手
4. BTO(按订单生产)
BTO 制造最大限度地减少了交货时间和库存
HMGIC:交货时间在 12 小时内。
5、智能工厂
所有价值链数据集成管理,以最大限度地降低运营成本
HMGIC:与目前相比,成本降低 30%
6. 完美的质量控制
使用来自自动化、标准化质量控制流程的 QC 数据来实现零组装索赔
智能工厂技术试验台:
新加坡现代汽车集团创新中心
为实现其智能工厂的完美愿景,现代汽车集团将于 2022 年底前在裕廊创新区建立现代汽车集团新加坡创新中心 (HMGICs)。
新加坡是东南亚的创新圣地,也是世界上一些创新中心的所在地全球领先的公司、大学和研究机构。利用这一本地人才库,该集团正寻求在 HMGIC 内开发一个开放的创新生态系统——一个将开发和验证横跨未来移动价值链(包括研发、业务和制造)的新商业模式和技术的生态系统。
特别是,HMGICs 有望开发并作为集团工业 4.0 制造平台的试验平台。智能制造平台融合了人工智能、机器人、物联网等未来科技,将成为集团最终愿景中完善智能工厂的里程碑。现代汽车集团计划将该智能平台应用于各种流程——小型电动汽车生产和 BTO 制造系统是一些早期目标——以验证其有效性。
HMGICs 核心目标
关键技术
一、生产工艺技术
智能标签系统
现代汽车集团的智能标签系统
将多个模型放在一条装配线上是很常见的;在这种情况下,智能标签系统会在车身上贴上一个小标签,让组装机器人能够识别正在组装的车型的规格。该系统可以防止汽车收到错误的零件或错误的装配等错误,从而有助于将缺陷率保持在较低水平。
ADAS 系统的自动检测协议
自动检查协议技术使用 6 个机械臂在大约 85 秒内快速检查成品车辆的五个 ADAS 系统(FCA,前向碰撞辅助系统;LKA,车道保持辅助系统;BCA,盲点防撞辅助系统;SCC,Smart巡航控制;SVM,环视监视器)。此前,这些系统需要分别进行检测,不仅耗时长,而且协同功能的测试难度也更大。新技术在确保质量方面更加可靠和高效。
工业可穿戴机器人 CEX & VEX
VEX 专为必须承受重型设备重量和/或保持背部弯曲姿势的装配工人而设计,是一种可穿戴机器人,可减少肌肉骨骼问题并提高工作效率。它的性能和形状(角度/长度)可根据体型、工人力量和工作条件进行调整,而且重量轻(约 2.5 千克)足以在大多数情况下使用。
2. 整车及平台开发技术
VR 辅助设计评估
该技术使用 VR(虚拟现实)创建虚拟车辆和环境,工程师可以在其中高效地审查和更改汽车的设计和结构。该技术允许工程师自由进出虚拟车辆,甚至可以像在现实生活中一样操作这些功能。通过消除建造昂贵的测试车的需要,该技术将设计新车型的平均开发时间缩短了约 20%,更不用说显着的成本节约了。该技术还使工程师能够从开发的最早阶段进行质量控制;最后,它赋予公司快速响应快速变化的行业范式和消费者需求的能力。
油漆检查表的扫描和深度学习
这项技术由 AIRS 公司与制造工程研发中心合作开发,利用现有的大型油漆检查表数据库,这些数据库是人工检查员对油漆质量检查的人工记录。扫描表单中的信息(检查时间、车型、问题类型、问题位置)以构建大数据数据库,然后通过 AI 算法对其进行分析,以确定模式问题的解决方案。值得注意的是,该技术及其基本原理适用于其他生产过程,例如车轮定位校准。
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