車の製造方法を変えるプロセス自動化の6つのトレンド

プロセスの自動化は、自動車の製造方法に大きな影響を与えました。ヘンリーフォードのシンプルなコンベヤーベルト生産ラインの初期から、AIとロボット工学の最新の進歩まで。

さらに、EVと自動運転車を使用すると、プロセス自動化の新しいアプリケーションを期待できます。さらに、最新のEVの複雑さには、進化する必要のある新しい自動化技術が必要です。その結果、製造と自動化は絶えず変化しています。

高度な3D印刷技術

あなたは間違いなく3Dプリント技術について聞いたことがあるでしょう。スタートレックのもののように、あなたはあなたの家の機械から実際のオブジェクトを作成することができます。もちろん、アプリケーションは単一のピースに限定されており、技術はまだ揺籃期にあります。

それにもかかわらず、改善は常に行われています。さらに、アイテムを印刷するときに、それぞれが特定のタスクに適したさまざまなモデル、樹脂、および材料を使用できます。

ただし、3D印刷が優れているのは、単純な部品の精度です。たとえば、モデルカー用の高品質のトラックリムを購入する代わりに、それらを印刷できます。

明らかに、モデルのリムを3Dプリントできるのであれば、本格的な生産車両を使ってみませんか？現在、メーカーと消費者は同様に自動車用の部品​​を印刷しています。

ただし、交換品は、現時点で安全チェックに合格する必要のない限定アイテムです。たとえば、カップホルダー、ダイヤル、ノブを印刷できます。

さらに、コストは大量生産に必要なコストよりも高くなります。ただし、専門家は、3D印刷技術が10年以内に十分に向上すると予測しています。

これは、機械式エンジンから動かないEVに移行するときにさらに役立ちます。

「コボット」は自動車の製造方法を変えています

フォルクスワーゲンの工場だけでも、自動車両製造用のロボットが各工場に2,200台含まれています。ロボットは、塗装や溶接から危険物の取り扱いや正確な組み立てまで、あらゆることを行う車両製造において不可欠な役割を果たします。

残念ながら、彼らは仕事がとても上手なので、過去50年間で多くの熟練労働者に取って代わってきました。あなたもその一人かもしれません。

ただし、ロボットの蜂起を恐れる必要はありません。ロボットを置き換えるのではなく、熟練した人間を支援するためのより良い方法で使用されているからです。

「コボット」として知られるロボット工学技術と機械学習の進歩は、製造を支援する機械を教えることができることを意味します。プログラミングではなく、あなたがする必要のあるタスクを彼らに示し、彼らはそれを行う方法を学びます。

これは、それらがより安全で扱いやすいことを意味します。たとえば、ロボットは通常、水力のためにフェンスで囲まれ、立ち入り禁止になっています。

一方、コボットは同じスペースであなたと協力するように設計されています。現在のコボットの一般的な用途には、より差し迫った問題に取り組んでいる間に反復的なタスクを実行することが含まれます。

人工知能の進化

スマートフォンから家庭用暖房システム、そしてオンラインで行うすべてのことまで、人工知能（AI）はいたるところにあります。ターミネーターのような映画からのディストピアのロボット蜂起ではなく、AIがあなたを支援します。

たとえば、トリッキーな駐車用のAIアシスト車を持っている可能性があります。つまり、現代のAIでできないことはほとんどなく、常に改善されています。

たとえば、私たちは人間よりも効率的に車両を操作する自動運転車の先端にいます。多くの業界と同様に、AIは製造業の自動化を推進しています。

AIの最も実用的な用途の1つは、サプライチェーンの効率を高めることです。 AIは、人間によるサプライチェーンの不適切な管理により、多くの業界に適用されています。

AIは、複雑な計算に基づいて不足を予測し、製造プロトコルを変更できます。ただし、AIはプラントの運用を超えて拡張できます。製造現場でも役立ちます。

外骨格は、労働者に利益をもたらし、安全性を最大化するAIの一例です。重い物を持ち上げるのを助けるように設計されていますが、AIセンサーは怪我を防ぐためにテクニックを調整します。

EVとの統合製造方法

私たちが知っているように、車の進化は驚くべきペースで起こっています。電気自動車業界は、自動車製造業界自体とそれに伴うプロセス自動化を急速に変化させています。

EV駆動列には可動部品がないため、時代遅れのロボットアセンブリは必要ありません。したがって、新しい、より高度なマシンが必要です。そうでない場合は、古いマシンを再利用する必要があります。

しかし、EVの需要が高まるにつれ、新たに統合された製造方法と自動化されたプロセスが標準になりつつあります。

電気自動車のテクノロジーは、エンジンというよりもコンピューターであり、次のような高度な機能を備えています。

• モノのインターネット（IoT）への接続性
• 水素燃料電池
• アダプティブライティング

これらの機能はすべて、厳密な検査に合格するために正確で安全に製造された部品を必要とします。マシンビジョンなどの自動化の進歩により、X線や赤外線デジタルビデオ信号などのさまざまな検査方法を使用して、肉眼では見えない部品の欠陥を見つけることができます。

したがって、精度を上げながら生産時間を短縮できます。

自動車の製造方法はデータ駆動型になります

データは、ホームブロガーから多国籍企業まで、現代のビジネスの中心にあります。分析ツールを使用すると、あらゆるデータをキャプチャできます。これにより、目の前にあるデータに基づいて意思決定を行うことができます。

もちろん、データ自体はどうしたらよいかわからなければ役に立たないのですが、専門家の目から見ると、データは世界で最も強力なものの1つです。

最近のコンピューターは、非常に短い時間で大量のデータを処理できます。さらに、プロセスの自動化は、製品出力のためのデータ入力の恩恵を受けます。

データはさまざまなソースから取得でき、製造工場は接続性に基づいてさまざまな方法で対応できます。

たとえば、クライアントがトリムとエクストラを使用して新しいフォードをカスタマイズしたいとします。フォードの販売システムは、カスタムパーツ工場に接続されています。

その場合、営業チームまたはAIチャットボットによって入力されたデータが自動処理プラントに送信され、顧客から要求された部品が製造されます。

自動化されたシステムは、人間の入力なしで入力されたデータから動作を開始し、接続された1台のマシンから別のマシンに送信されたデータのみを実行します。

自動運転車の革命

プロセスの自動化は、自動車製造において革命を遂げています。かつては製造工場だけに限られていましたが、自動化はまもなく世界に広がります。

私たちは、自動運転の自動運転車の飛躍的進歩の端にいます。生産が始まるまでそう長くはかからないでしょう。テクノロジーが完成するのは時間の問題です。

それがうまくいけば、安全性の問題が解決されるので、おそらく2030年までに完全自動運転車を手に入れるでしょう。それでも、これは自動化を特定のメーカーに合わせて調整する必要があることを意味します。

厳密なプログラミングの代わりに、車両の自律システムには、相互接続されたオンボードネットワークでのAIと機械学習によって決定される適応プロセスが含まれます。

さらに、センサーは衝突を回避するために他の道路車両に情報を自動的に渡します。基本的に、自動化システムは、車が互いに話すことができるように適合されます。

テクノロジーが完璧になり、標準化されると、AIやMLなどの高度なテクノロジーを備えたプロセス自動化企業の需要が大幅に増加します。

プロセス自動化の革命

自動車業界はプロセスの自動化と密接に関連しており、近年まで比較的変化がありません。

ただし、特定のテクノロジーの進歩により、プロセスの自動化に革命が起こっています。

一部には、3D印刷、AIと機械学習、自己学習型の「コボット」が含まれます。

ただし、最大の課題は、自動運転を工場を超えて自動運転車に適応させることです。それでも、両方の業界が永遠に変わるまで、それほど長くはかからないでしょう。