クラウド管理下の大規模シリーズ
ネッカースウルム拠点の車体工場では、Edge Cloud 4 Production が高度に自動化された大規模生産システムで初めて使用されています。 A5およびA6シリーズが影響を受けます。仮想プログラマブル ロジック コントローラーは、生産ラインのローカル ハードウェアを置き換えます。同社によれば、約100台のロボットがクラウドを介してミリ秒の精度で連携しているという。このシステムは、毎日 3 シフトで数百台の車体を生産するように設計されています。このシステムは、安定した中断のない生産プロセスの要件を満たしています。
「人工知能は、当社の生産効率を大きく飛躍させます。当社のAIとデジタル化のロードマップにより、当社の工場は、AIが従業員を適切にサポートするパートナーとして機能する思考工場に変革しています。最初のAI制御ロボットは完全に人間工学に基づいて骨の折れる作業を引き受けており、チャットボットもさらなる負担軽減を提供します」とアウディの生産・物流担当取締役のゲルト・ウォーカー氏は説明する。 「私たちは、アウディの数十年にわたる生産知識、私たち自身の革新的な強み、そしてハイルブロンのイノベーションパーク人工知能（IPAI）などの強力なパートナーの専門知識の共生を生み出しています。」
日常業務をサポートする人工知能
クラウド インフラストラクチャの拡大と並行して、同社は品質とプロセスの保証のために AI アプリケーションへの依存を高めています。溶接スパッタを検出するアプリケーションは、ネッカースウルム現場の車体下部の対応する位置を特定し、それらに光学的にマークを付けます。さらなる拡張段階では、人間工学的に要求の厳しい作業である研削作業をロボット アームが引き継ぎます。同社によると、グループ初のAI支援溶接スパッタ検出が、インゴルシュタット工場の6つのシステムで間もなく連続稼働する予定だという。
データベースのプロセス監視
このメーカーは、製造プロセスを監視するための独自のソリューションを備えた別の AI アプリケーションを開発しています。基盤となるのは、機械とシステムのデータを均一な品質レベルに保つクロスプラント データ プラットフォームです。これに基づいて、AI が生産工程をリアルタイムで監視し、初期段階で逸脱を検出し、専門家に通知します。
ネッカースウルムの拠点にある塗装工場では、前処理の投与量を最適化し、陰極浸漬塗装の異常を検出するためのパイロット アプリケーションが実行されています。連続稼働は 2026 年の第 2 四半期に予定されています。早期のエラー検出により、手動でのやり直しが容易になり、フォローアップ コストが削減されます。
将来のプロジェクトとしてワイヤーハーネス生産の自動化
Next2OEM プロジェクトでは、インゴルシュタット拠点の同社は 10 社のパートナーと協力して、ケーブル ハーネスの製造と組み立てを完全にデジタル化して自動化する方法を示しています。業界全体で、これまでに自動化されたプロセスは 10% 未満です。連邦経済エネルギー省が資金提供したデモンストレーターは、サプライヤーでの生産から事前組み立て、車両への自動設置に至るプロセスチェーン全体をカバーします。プロバイダーは、これにより物流コストが削減され、変更への応答時間が数週間から数分に短縮されると主張しています。
塗装工場における AI によるエネルギー効率の向上
もう 1 つの使用例は、ハイルブロンのイノベーション パーク人工知能との協力から生まれました。ネッカースウルムの拠点では、メーカーは塗装工場の乾燥機の AI サポート制御をテストしています。このシステムは、乾燥プロセスの資源効率を高めるために温度と風量を調整することを目的としています。同社は2026年の夏までに、このアプリケーションによってどれだけのエネルギーを節約できるかを調査する予定だ。このソリューションは、applicedAI Initiative および CVET GmbH と共同で開発されました。
組織、パートナーシップ、ガードレール
約 60 人の専門家が、生産ラボといわゆるデータ ファクトリーで、最初のアイデアから大規模な生産での適用に至るまで、新しいテクノロジーに取り組んでいます。クラウド インフラストラクチャについては、メーカーは Broadcom、Cisco、Siemens などのパートナーと協力しています。同社は、2023 年からハイルブロンの人工知能イノベーション パークの積極的なパートナーでもあります。
メーカーによれば、人工知能の使用は拘束力のある原則に従っています。これらには、データの取り扱いに関する規範だけでなく、敬意、セキュリティ、透明性に関するガイドラインも含まれます。
それはどういう意味ですか？
ここで説明した開発は、データ駆動型の生産と人工知能が今日の産業現実にいかに強力に浸透しつつあるかを示しています。これは、フリート管理者や調達専門家にとって特に間接的に関係します。より効率的で柔軟でリソースを節約した生産プロセスは、車両の可用性、モデルサイクル、持続可能性指標に長期的な影響を与える可能性があります。同時に、この例は、デジタル化と人工知能がそれ自体が目的ではなく、複雑さを克服するためのツールであることを明らかにしています。ただし、これらの効果がより安定したサプライチェーンやより適切に計画された艦隊につながるかどうかは、実際に導入されて初めて明らかになるでしょう。 (av、出典: アウディ)
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