Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa kluczową rolę w nowoczesnym przemyśle motoryzacyjnym, przekształcając zarówno procesy produkcyjne, jak i same pojazdy. Nie tylko umożliwia optymalizację wytwarzania komponentów skracając czas i minimalizując odpady, lecz także poprawia jakość i zarządzanie produkcją.
Wpływ AI na procesy produkcyjne w branży automotive
Sztuczna inteligencja wnosi do branży automotive innowacyjne rozwiązania i znacznie poprawia efektywność działania firm produkcyjnych. Jednym z jej przejawów jest rosnąca automatyzacja oraz dokładna kontrola jakości komponentów. Inteligentne roboty realizują powierzone im, często powtarzalne zadania, z wysoką precyzją. Może to być m.in. montaż części czy spawanie i malowanie. Machine learning w produkcji wspiera ponadto firmy w prognozowaniu zużycia surowców, co prowadzi do redukcji odpadów i związanych z nimi kosztów. Sztuczna inteligencja analizuje dane historyczne dotyczące zużycia materiałów i w oparciu o nie przewiduje zapotrzebowanie na przyszłość. Inteligentne algorytmy są również w stanie zidentyfikować obszary, w których dochodzi do strat materiałowych oraz wprowadzać optymalizację produkcji.
AI jest w dzisiejszych czasach także często odpowiedzialna za zachowanie ciągłości produkcji. Monitoruje działanie maszyn produkcyjnych w czasie rzeczywistym, analizując odbierane z czujników dane, takie jak wibracje, temperatura pracy czy obciążenie. Na tej podstawie system wykrywa potencjalne problemy zanim dojdzie do awarii. Dzięki analizie predykcyjnej sztuczna inteligencja planuje prace konserwacyjne w taki sposób, aby zminimalizować przestoje oraz związane z nimi koszty. AI odgrywa także kluczową rolę w obszarze kontroli jakości, realizując inspekcje wizualne, analizując obrazy z kamer w czasie rzeczywistym i identyfikując nawet mikroskopijne wady. Pozwala to znacznie zwiększyć niezawodność i trwałość komponentów oraz ograniczyć do minimum wszelkie potencjalne reklamacje.
Kluczowe obszary optymalizacji w produkcji komponentów samochodowych
Optymalizacja procesów produkcyjnych jest kluczowa dla zwiększenia efektywności wytwarzania, obniżenia kosztów i poprawy jakości, a dzięki temu zwiększenia konkurencyjności firm z branży motoryzacyjnej. Jak już wiemy, istnieje wiele obszarów, w których sztuczna inteligencja i najnowsze zdobycze Przemysłu 5.0 mogą wesprzeć nowoczesne firmy automotive. Wśród najważniejszych aspektów z punktu widzenia efektywności produkcji można wymienić planowanie, kontrolę jakości, optymalizację zużycia materiałów oraz predykcyjne utrzymanie ruchu.
Planowanie produkcji
AI umożliwia mapowanie procesu produkcji i bardzo sprawną optymalizację harmonogramów. Pozwala to eliminować przestoje, zwiększyć efektywność wykorzystania zasobów oraz dostosować produkcję do zmieniającego się popytu. Algorytmy monitorują procesy produkcyjne w czasie rzeczywistym, identyfikując wszelkie „wąskie gardła” oraz przewidując potencjalne opóźnienia. Dzięki uczeniu maszynowemu systemy mogą automatycznie kierować zasoby w inne miejsce czy reorganizować zadania tak, aby jak najlepiej wykorzystać potencjał produkcyjny. AI analizuje dostępność surowców, maszyn i pracowników, przydzielając ich do obszarów produkcji, w zależności od aktualnych potrzeb. Algorytmy potrafią także przewidywać, kiedy konkretne maszyny będą potrzebne, co pozwala maksymalizować efektywność energetyczną.
Bardzo przydatną funkcją AI w produkcji jest inteligentne dostosowanie wytwarzania do aktualnego popytu. W tym celu algorytmy wykorzystują dane historyczne, sezonowe oraz rynkowe, co pozwala im przewidywać zmieniające się potrzeby klientów. Na podstawie prognoz dotyczących zwiększonego lub zmniejszonego zapotrzebowania AI automatycznie zmienia harmonogramy produkcyjne. Na przykład jeśli producent komponentów nagle otrzyma duże zamówienie, AI może przeanalizować dostępność surowców i maszyn, wygenerować nowy harmonogram oraz inaczej rozdysponować zasoby lub zwiększyć obsadę odpowiednich stanowisk produkcyjnych.
Kontrola jakości i redukcja defektów
W erze automatyzacji procesów produkcyjnych niezbędnym elementem kontroli jakości produktu jest wizualna inspekcja komponentów samochodowych, która charakteryzuje się wysoką precyzją, szybkością oraz zupełną bezobsługowością. Systemy wizji komputerowej z dużą dokładnością analizują obrazy powierzchni komponentów, identyfikując wszelkie mikropęknięcia, zadrapania czy inne defekty, które mogą być niewidoczne dla ludzkiego oka i w dalszej perspektywie stać się przyczyną potencjalnej awarii.
Dzięki specjalnym kamerom i czujnikom kontrola jakości odbywa się w czasie rzeczywistym, co optymalizuje procesy produkcyjne. Systemy te wykorzystują modele uczenia głębokiego (np. sieci neuronowe) i automatycznie klasyfikują części jako wadliwe lub zgodne z normami. Bazujące na dużych zbiorach danych, algorytmy są w stanie rozpoznawać różne rodzaje defektów. Co więcej, algorytmy odpowiedzialne za kontrolę jakości mogą być zintegrowane z robotami przemysłowymi, które automatycznie usuwają wadliwe części z linii produkcyjnej. AI nie tylko wykrywa i odrzuca wadliwe części, lecz także może zapobiegać powstawaniu defektów na przyszłość. Zbiera i analizuje dane z różnych etapów produkcji, aby zidentyfikować źródło problemu (np. wadliwy materiał czy błąd w procesie produkcji), a następnie rekomenduje wprowadzenie działań zapobiegawczych. System generuje również raporty, które pomagają inżynierom we wdrażaniu wszelkich działań mających na celu optymalizację procesów produkcyjnych.
Optymalizacja zużycia materiałów
Algorytmy sztucznej inteligencji (AI) znacząco przyczyniają się do efektywniejszego wykorzystania surowców w procesach produkcyjnych, co prowadzi m.in. do ograniczania odpadów. AI wykorzystuje zaawansowane algorytmy, które wskazują jak optymalnie ciąć materiały, aby straty były jak najmniejsze. Systemy monitorują ponadto procesy produkcji w czasie rzeczywistym, identyfikując miejsca, w których dochodzi do marnotrawstwa i natychmiast sugerują działania korekcyjne. Dzięki zastosowaniu AI w produkcji można także przeanalizować potencjalne możliwości recyklingu odpadów, co jeszcze bardziej obniża ilość niewykorzystanych w procesie surowców. Dzięki machine learning algorytmy mogą także sprawdzać dane historyczne związane z parametrami obróbki. Na tej podstawie dopasowują pracę maszyn w celu maksymalizacji wydajności i jakości produkcji. Inteligentne systemy mogą dynamicznie dostosowywać ustawienia maszyn w odpowiedzi na zmieniające się warunki, np. różnice w parametrach surowców. AI prognozuje także efektywność i wyniki procesu oraz przewiduje potencjalne problemy zanim się pojawią.
Predykcyjne utrzymanie ruchu
AI zmienia sposób, w jaki analizowane są dziś dane z czujników maszyn produkcyjnych, dzięki czemu przyczynia się do zwiększenia niezawodności oraz optymalizacji procesów produkcyjnych. Zamontowane w maszynach czujniki IoT (Internetu Rzeczy) monitorują różnego rodzaju zmienne, takie jak temperatura, ciśnienie, wibracje czy zużycie energii. AI analizuje te dane w czasie rzeczywistym oraz identyfikuje odchylenia od wzorców, co może z kolei wskazywać na potencjalne awarie lub anomalie. W niektórych przypadkach AI może także bezpośrednio modyfikować ustawienia maszyny, np. redukując obciążenie w celu uniknięcia przeciążenia.
Natomiast gdy AI wykryje awarię, generuje alerty, co pozwala na szybkie podjęcie działań naprawczych, zanim problem wpłynie na cały proces produkcji. Systemy te są często zintegrowane z oprogramowaniem do zarządzania produkcją (MES), co umożliwia natychmiastową reakcję w przypadku wykrycia problemów. Niektóre zaawansowane systemy AI mogą również przeprowadzać symulacje scenariuszy awarii, pozwalając tym samym przygotować się na realne sytuacje. Najważniejszym zadaniem algorytmów jest jednak przede wszystkim zapobieganie nieplanowanym przestojom, m.in. poprzez konserwacje maszyn przeprowadzane wtedy, gdy jest to potrzebne oraz efektywne planowanie zasobów potrzebnych do konserwacji. Wszystko to pozwala maksymalnie ograniczyć wpływ konserwacji na produkcję.
Przykłady wdrożeń AI w produkcji komponentów samochodowych
Choć zastosowanie AI w procesach produkcyjnych jest wciąż czymś nowym i rozwija się bardzo dynamicznie, już dziś wiele firm czerpie wymierne korzyści z integracji inteligentnych algorytmów w swoich procesach. Na przykład w Knauf Industries Automotive udało nam się osiągnąć wysoką precyzję wytwarzania oraz minimalizację odchyleń w tolerancjach w przypadku elementów samochodowych z EPP i EPS takich, jak m.in. osłony przeciwsłoneczne ze spienionego polipropylenu (EPP) czy opakowania transportowe. Także Plastic Omnium Auto Exteriors, jeden z producentów zderzaków dla europejskich producentów OEM, takich jak Opel czy Skoda, stosuje AI do optymalizacji procesów produkcyjnych, co pozwala na redukcję odpadów i poprawę wydajności. Volkswagen używa AI w swoich fabrykach do analizy danych z czujników w maszynach, co pozwala na predykcyjne utrzymanie ruchu i minimalizację przestojów. Natomiast Ford korzysta z AI w celu automatyzacji procesów produkcyjnych, takich jak spawanie i montaż oraz dokładnej analizy danych produkcyjnych, co pozwala na szybsze wykrywanie problemów i poprawę jakości produktów.
Choć konkretne korzyści z wdrożenia AI mogą różnić się w zależności od firmy i obszaru, z danych zebranych w czołowych zakładach produkcyjnych wykorzystujących tę technologię wynika, że dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji do optymalizacji procesów cięcia i formowania materiałów można zmniejszyć odpady nawet o 20-30%. Natomiast dzięki automatyzacji i lepszemu zarządzaniu zasobami wydajność produkcji może wzrosnąć o 15-25%, a inspekcja wizualna wspierana AI ogranicza liczbę defektów o 10-20%.
Wdrożenie AI w produkcji – od czego zacząć?
Wdrożenie AI w celu optymalizacji procesów produkcyjnych to złożony, lecz niezwykle fascynujący proces. Podstawą jest w tym przypadku przede wszystkim dokładna analiza aktualnych procesów. Należy sprawdzić, które z nich są czasochłonne, kosztowne, podatne na błędy lub warte usprawnienia. W tym kontekście warto zidentyfikować obszary, w których efektywność lub jakość można poprawić właśnie przy wsparciu AI. W proces ten warto zaangażować zarówno zespoły operacyjne, jak i techniczne, aby móc spojrzeć na potrzeby z różnych perspektyw. Kolejnym etapem jest dobór odpowiednich technologii i narzędzi AI. Powinien być on oparty na jasno określonych celach biznesowych, takich jak np. poprawa produktywności, redukcja kosztów czy zwiększenie jakości produktów. Następnie należy dokonać oceny dostępnych narzędzi i platform AI pod kątem ich funkcjonalności, łatwości integracji z istniejącymi systemami oraz wymagań dotyczących zasobów. Aby móc je efektywnie przetestować, trzeba zebrać dane historyczne i bieżące, na których podstawie AI wygeneruje potrzebne odpowiedzi. Etap testowania jest niezbędny, dlatego warto zacząć od małych projektów pilotażowych w wybranych obszarach, aby zminimalizować ryzyko i ocenić realne korzyści płynące z użytkowania AI. Algorytmy należy przy tym testować na rzeczywistych danych i monitorować ich działanie w czasie rzeczywistym.
Poszczególne rozwiązania najlepiej wdrażać etapami rozpoczynając od tych procesów, które mają największy wpływ na ogólną efektywność produkcji. Na koniec warto pamiętać, że wdrożenie rozwiązań AI to dopiero początek. Procesy te należy regularnie monitorować i na bieżąco wdrażać modyfikacje w celu doskonalenia modeli. W tym celu pomocne będą opinie i spostrzeżenia pracowników, którzy na co dzień współpracują z technologiami AI.