자동차 제조 방식을 변화시키는 프로세스 자동화의 6가지 트렌드

공정 자동화는 자동차 제조 방식에 상당한 영향을 미쳤습니다. Henry Ford의 단순한 컨베이어 벨트 생산 라인 초기부터 AI 및 로봇의 현대적 발전에 이르기까지

또한 전기차와 자율주행차를 통해 공정 자동화를 위한 새로운 애플리케이션을 기대할 수 있습니다. 또한 현대 EV의 복잡성으로 인해 진화해야 하는 새로운 자동화 기술이 필요합니다. 결과적으로 제조 및 자동화는 끊임없이 변화하고 있습니다.

고급 3D 프린팅 기술

3D 프린팅 기술에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. 스타트렉에 나오는 것처럼 집에 있는 기계로 실제 물체를 만들 수 있습니다. 물론 응용 프로그램은 단일 조각으로 제한되며 기술은 초기 단계입니다.

그럼에도 불구하고 개선이 끊임없이 이루어지고 있습니다. 또한 항목을 인쇄할 때 특정 작업에 적합한 다양한 모델, 수지 및 재료를 사용할 수 있습니다.

그러나 3D 프린팅이 뛰어난 점은 단순한 부품의 정확성입니다. 예를 들어, 모형 자동차용 고품질 트럭 림을 구입하는 대신 인쇄할 수 있습니다.

분명히, 모델의 림을 3D 인쇄할 수 있다면 본격적인 생산 차량이 아닌 이유는 무엇입니까? 현재 제조업체와 소비자 모두 자동차 부품을 인쇄하고 있습니다.

다만, 현재로서는 안전점검을 통과할 필요가 없는 한정 품목이다. 예를 들어 컵 홀더, 다이얼 및 손잡이를 인쇄할 수 있습니다.

또한 대량 생산에 필요한 비용보다 비용이 많이 듭니다. 그러나 전문가들은 3D 프린팅 기술이 10년 이내에 충분히 향상될 것이라고 예측합니다.

기계식 엔진에서 움직이지 않는 EV로 전환할 때 더 유용할 것입니다.

'코봇'이 자동차 제조 방식을 바꾸고 있습니다

폭스바겐 공장만 해도 각 공장에는 자동화된 차량 제조용 로봇 2,200대가 있습니다. 로봇은 도장 및 용접에서 위험 물질 취급 및 정확한 조립에 이르기까지 모든 작업을 수행하는 차량 제조에서 필수적인 역할을 합니다.

불행히도 그들은 일을 너무 잘해서 지난 50년 동안 많은 숙련 노동자를 대체했습니다. 당신도 그들 중 하나일 수 있습니다.

하지만 로봇의 반란을 두려워할 필요는 없습니다. 로봇은 숙련된 인간을 대체하는 것보다 더 나은 방법으로 사용하고 있기 때문입니다.

"코봇"으로 알려진 로봇 공학 기술 및 기계 학습의 발전으로 인해 기계가 제조를 지원하도록 가르칠 수 있습니다. 프로그래밍이 아니라 수행해야 할 작업을 보여주고 수행 방법을 배웁니다.

이것은 그들이 더 안전하고 작업하기 쉽다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 로봇은 일반적으로 유압으로 인해 울타리가 쳐져 있고 접근이 금지되어 있습니다.

반면 코봇은 같은 공간에서 함께 일하도록 설계되었습니다. 현재 협동로봇의 일반적인 용도는 더 긴급한 문제를 처리하면서 반복적인 작업을 수행하는 것입니다.

인공 지능의 진화

스마트폰부터 난방 시스템, 온라인으로 하는 모든 일에 이르기까지 인공 지능(AI)은 어디에나 있습니다. 터미네이터와 같은 영화에서 나오는 디스토피아적인 로봇 봉기 대신 AI가 당신을 돕습니다.

예를 들어, 까다로운 주차를 위한 AI 지원 자동차가 있을 수 있습니다. 요컨대, 현대 AI가 할 수 없는 일은 거의 없으며, 점점 더 좋아지고 있습니다.

예를 들어, 우리는 사람보다 차량을 더 효율적으로 운영하는 자동화된 자율주행 자동차의 정점에 서 있습니다. 많은 산업과 마찬가지로 AI는 제조 자동화를 주도하고 있습니다.

AI의 가장 실용적인 용도 중 하나는 공급망의 효율성을 높이는 것입니다. AI는 인간의 공급망 관리가 부적절하기 때문에 많은 산업 분야에 적용되고 있습니다.

AI는 복잡한 계산을 기반으로 부족을 예측하고 제조 프로토콜을 변경할 수 있습니다. 그러나 AI는 공장 운영 이상으로 확장할 수 있습니다. 또한 작업 현장에서 도움이 될 수 있습니다.

외골격은 작업자에게 혜택을 주고 안전을 극대화하는 AI의 예입니다. 무거운 물건을 드는 데 도움이 되도록 설계되었지만 AI 센서가 부상을 방지하기 위해 기술을 조정합니다.

EV와 통합 제조 방법

우리가 알고 있는 자동차의 진화는 번개 같은 속도로 진행되고 있습니다. 전기차 산업은 자동차 제조 산업 자체와 그에 따른 공정 자동화를 빠르게 변화시키고 있습니다.

EV 드라이브 트레인에는 움직이는 부품이 없기 때문에 구식 로봇 조립이 필요하지 않습니다. 따라서 새롭고 더 발전된 기계가 필요하거나 오래된 기계의 용도를 변경해야 합니다.

그러나 전기차에 대한 수요가 증가함에 따라 새롭게 통합된 제조 방법과 자동화된 공정이 표준이 되는 과정에 있습니다.

전기 자동차의 기술은 엔진보다 컴퓨터에 가깝고 다음과 같은 고급 기능이 있습니다.

• 사물 인터넷(IoT) 연결
• 수소 연료 전지
• 적응형 조명

이러한 모든 기능에는 엄격한 검사를 통과하기 위해 정확하고 안전하게 제조된 부품이 필요합니다. 머신 비전과 같은 자동화의 발전은 육안으로 볼 수 없는 부품의 결함을 찾기 위해 X-선 및 적외선 디지털 비디오 신호와 같은 다양한 검사 방법을 사용합니다.

따라서 제작 시간은 줄어들고 정밀도는 높아집니다.

자동차 제조 방식은 데이터 기반이 됩니다

데이터는 가정 블로거에서 다국적 기업에 이르기까지 현대 비즈니스의 핵심입니다. 분석 도구를 사용하면 무엇이든 데이터를 캡처할 수 있으므로 앞에 있는 데이터를 기반으로 결정을 내릴 수 있습니다.

물론 데이터 자체는 어찌할 바를 모르면 무용지물이지만, 전문가의 눈으로 보면 데이터는 세상에서 가장 강력한 것 중 하나입니다.

최신 컴퓨터는 매우 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 프로세스 자동화는 제품 출력을 위한 데이터 입력의 이점을 얻을 것입니다.

데이터는 다양한 소스에서 올 수 있으며 제조 공장은 연결성을 기반으로 다양한 방식으로 대응할 수 있습니다.

예를 들어 고객이 트림 및 추가 기능으로 새로운 Ford를 사용자 지정하려고 한다고 가정합니다. Ford 판매 시스템은 맞춤형 부품 공장에 연결됩니다.

이 경우 영업팀이나 AI 챗봇이 입력한 데이터를 자동화 처리 공장으로 보내 고객이 요청한 부품을 만듭니다.

자동화 시스템은 사람이 입력하지 않고 연결된 한 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 전송된 데이터만 입력한 데이터에서 작동합니다.

자율주행차 혁명

공정 자동화는 차량 제조에 혁명을 일으키고 있습니다. 한때 제조 공장에만 국한되었던 자동화가 곧 전 세계로 확장될 것입니다.

우리는 자율주행 자율주행차의 돌파구에 서 있습니다. 생산이 시작되기까지 얼마 남지 않았습니다. 기술이 완성되는 것은 시간 문제일 뿐입니다.

순조롭게 진행된다면 안전 문제가 해결되는 2030년까지 완전한 자율주행 차량을 갖게 될 것입니다. 그럼에도 불구하고 이는 자동화가 특정 제조업체에 맞게 조정되어야 함을 의미합니다.

엄격한 프로그래밍 대신 차량용 자율 시스템에는 상호 연결된 온보드 네트워크에서 AI 및 기계 학습에 의해 결정된 적응 프로세스가 포함됩니다.

또한 센서는 충돌을 피하기 위해 자동으로 다른 도로 차량에 정보를 전달합니다. 기본적으로 자동화 시스템은 자동차가 서로 대화할 수 있도록 조정될 것입니다.

기술이 완벽하고 표준화되면 AI, ML 등 첨단 기술을 갖춘 프로세스 자동화 기업에 대한 수요가 크게 늘어날 것이다.

프로세스 자동화의 혁명

자동차 산업은 프로세스 자동화와 밀접한 관련이 있으며 최근까지 비교적 변화가 없었습니다.

그러나 특정 기술의 발전은 프로세스 자동화에 혁명을 일으키고 있습니다.

일부는 3D 프린팅, AI 및 기계 학습, 자가 학습 "코봇"을 포함합니다.

그러나 가장 큰 과제는 공장을 넘어 자율주행차에 자동화를 적용하는 것입니다. 그럼에도 불구하고 두 산업이 영원히 변하는 데 그리 오랜 시간이 걸리지 않을 것입니다.