Slimme productie verbeteren:hoe AI efficiëntie en innovatie stimuleert

Autofabrikanten vertrouwen al jaren op datagestuurde technologieën om de productieactiviteiten te verbeteren, kosten te besparen en de efficiëntie te verbeteren. De meesten maken gebruik van IoT en geavanceerde analyses om de activiteiten in realtime in de gaten te houden. Meer recentelijk zijn deze technologieën aangevuld door het gebruik van digitale tweelingen, virtuele ontwikkeling en samenwerking, en meer. Nu is er een extra tool, kunstmatige intelligentie (AI), aan het arsenaal toegevoegd.

Kunstmatige intelligentie vormt een aanvulling op en verbetert slimme productietechnologieën, zoals digitale tweelingen, virtuele ontwikkeling en IoT-systemen, door intelligentie, automatisering en voorspellende mogelijkheden toe te voegen.

In toenemende mate worden kunstmatige intelligentie en machine learning (ML) gebruikt om slimmere beslissingen te helpen nemen en fabrikanten de mogelijkheid te geven te reageren op veranderende omstandigheden (op de markt en op productielijnen). In beide gevallen (slimmere beslissingen nemen en reageren op veranderende omstandigheden) helpt kunstmatige intelligentie fabrikanten de enorme hoeveelheden gegevens te gebruiken die worden gegenereerd door IoT-apparaten en slimme sensoren in de hele fabriek.

Hier zijn enkele van de belangrijkste voordelen van het gebruik van AI in de productie:

AI en digitale tweelingen

Dynamische inzichten en voorspellende analyses :AI-aangedreven digitale tweelingen creëren realtime, datarijke simulaties van fysieke systemen, zoals productielijnen of hele voertuigen. AI verbetert deze modellen door grote datastromen te analyseren om storingen te voorspellen, de prestaties te optimaliseren en verschillende ‘wat-als’-scenario’s te testen zonder fysieke verstoring.

Optimalisatie gedurende de hele levenscyclus :Kunstmatige intelligentie leert voortdurend van operationele gegevens om het gedrag van de tweeling te verfijnen, waardoor de nauwkeurigheid wordt verbeterd voor toepassingen zoals voorspellend onderhoud, optimalisatie van de toeleveringsketen en energie-efficiëntie in de productie.

AI en virtuele ontwikkeling en prototypering

Verbeterde ontwerpautomatisering :Kunstmatige intelligentie kan worden geïntegreerd met Computer-Aided Design (CAD) en simulatietools om generatief ontwerp mogelijk te maken, waarbij innovatieve oplossingen worden voorgesteld op basis van ontwerpparameters zoals gewichtsreductie, materiaalefficiëntie of aerodynamica.

Snellere en slimmere simulaties :Virtuele testomgevingen aangedreven door AI stellen fabrikanten in staat complexe scenario's te simuleren, zoals crashtests of batterijprestaties, met een hogere nauwkeurigheid en minder computerbronnen.

Realtime feedback :Kunstmatige intelligentie helpt de kloof tussen virtuele prototypes en fysieke tests te overbruggen door discrepanties te identificeren en aanpassingen aan te bevelen.

AI, IoT en slimme sensoren

bruikbare intelligentie :AI verwerkt de enorme hoeveelheden gegevens die worden gegenereerd door IoT-apparaten en sensoren, identificeert patronen en biedt bruikbare inzichten. Het kan bijvoorbeeld afwijkingen in de prestaties van apparatuur detecteren die op slijtage kunnen duiden.

Edgecomputing :Het combineren van kunstmatige intelligentie met IoT aan de rand maakt realtime besluitvorming mogelijk zonder afhankelijk te zijn van cloudconnectiviteit, wat van cruciaal belang is voor tijdgevoelige toepassingen in productielijnen.

Robotica en automatisering

Adaptieve robotica :AI verbetert roboticasystemen, waardoor ze zich kunnen aanpassen aan nieuwe taken, kunnen leren van menselijke operators en naadloos kunnen samenwerken in hybride mens-machine-werkruimtes.

Foutreductie :AI-aangedreven robots gebruiken computervisie en machinaal leren om de nauwkeurigheid te verbeteren bij taken zoals lassen, schilderen of assembleren.

Voorspellend en voorgeschreven onderhoud

AI bouwt voort op gegevens van IoT-sensoren en digitale tweelingen om apparatuurstoringen te voorspellen en optimale onderhoudsacties voor te schrijven. Dit minimaliseert de stilstandtijd en verlengt de levensduur van de apparatuur.

Het maakt voorspellende analyses mogelijk tussen onderling verbonden systemen en biedt inzichten die misschien niet duidelijk zijn in geïsoleerde datasets.

Optimalisatie van de toeleveringsketen en logistiek

Realtime aanpassing :AI vormt een aanvulling op digitale supply chain-tools door voorraad- en productieschema's dynamisch aan te passen als reactie op vraagverschuivingen, verstoringen of knelpunten in het aanbod.

Geïntegreerde ecosystemen :Door digitale tweelingen, IoT-systemen en AI te koppelen, bereiken autofabrikanten end-to-end zichtbaarheid, waardoor een naadloze coördinatie mogelijk is, van inkoop tot eindassemblage.

Vage logica: Kunstmatige intelligentie kan bedrijven helpen het beste uit verstoringen van de toeleveringsketen te halen door betere voorspellingen te doen, scenario's uit te voeren met behulp van digitale tweelingen en snelle beslissingen mogelijk te maken op basis van realtime gegevens om aanhoudende verstoringen te beperken. Een van de manieren waarop AI dit kan doen is via een wiskundig concept dat bekend staat als fuzzy logic.

Samenwerking tussen mens en machine

Hoewel robotsystemen al tientallen jaren worden gebruikt om magazijn- en productielijnprocessen te automatiseren, kan AI aanzienlijke mogelijkheden toevoegen die dergelijke systemen naar een nieuw niveau tillen.

Visie op basis van AI kan robotsystemen bijvoorbeeld helpen objecten in realtime te identificeren. Dat blijkt erg handig bij het hanteren en assembleren van componenten op productielijnen. Bovendien kan AI autonome mobiliteit toevoegen om robotsystemen te helpen zich door een magazijn of fabrieksvloer te verplaatsen zonder dat daarvoor sporen hoeven te worden geïnstalleerd of voorgeprogrammeerde paden moeten worden ontwikkeld.

Andere gebruiksscenario's zijn onder meer:

Augmented Reality (AR)-training :AI verbetert AR-toepassingen door werknemers realtime inzichten te bieden tijdens virtuele trainingssessies, waardoor bijscholing effectiever wordt.

Veiligheidsverbeteringen :AI bewaakt de activiteiten van werknemers en fabrieksomgevingen, voorspelt potentiële gevaren en stelt corrigerende maatregelen voor om de veiligheid op de werkplek te verbeteren.

Andere toepassingsgebieden

Fabrikanten willen ook AI integreren met energiebeheersystemen om consumptiepatronen te analyseren en efficiëntieverbeteringen aan te bevelen, zoals het optimaliseren van verwarming, koeling en verlichting in fabrieken of het verminderen van materiaalverspilling tijdens de productie.

Door een stapje terug te doen, fungeert AI als een centrale intelligentielaag die de mogelijkheden van andere slimme productietechnologieën verenigt en versterkt. Het stelt autofabrikanten in staat om van reactieve naar proactieve processen over te stappen, hun activiteiten te stroomlijnen en innovatie te versnellen. De synergie van AI met digitale tweelingen, virtuele ontwikkeling, IoT en robotica vormt de basis van een volledig verbonden en autonoom productie-ecosysteem.

Bovendien stroomlijnen autofabrikanten door AI te integreren niet alleen hun activiteiten, maar leggen ze ook de basis voor transformatieve veranderingen in de sector, zoals toegenomen elektrificatie en technologieën voor autonoom rijden.