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智能生产:奥迪如何塑造汽车制造业的未来

2022-12-08 09:22 性质:原创 作者:Hu yangbo 来源:AGV网
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随着汽车行业的电动化,奥迪正在努力将其生产基地数字化,以使汽车制造厂在满足未来需求方面具有更大的灵活性。为了实现大规模的数字化和互联智能生产,奥迪正在与NavVis合作,部署一套数字表示技...

随着汽车行业的电动化,奥迪正在努力将其生产基地数字化,以使汽车制造厂在满足未来需求方面具有更大的灵活性。为了实现大规模的数字化和互联智能生产,奥迪正在与NavVis合作,部署一套数字表示技术。

奥迪和 NavVis 的努力是全行业趋势的一部分,即在整个汽车生产过程中实现更大程度的集成和标准化。(图片由奥迪提供)

随着世界各地对电动汽车(EV)的需求不断加强,汽车原始设备制造商(OEM)必须加紧对其生产设施进行重大升级。随着机器人和人类在复杂的自动化生产线上工作,在制造空间有限的情况下,有效的规划是最小化成本、最大化可持续性和获得竞争优势的关键。

为了保持领先地位,奥迪正在努力实现完全连接的智能生产。而生产基地的数字化是其目标的基础。自2017年开始实施现场数字化计划以来,其母公司大众集团利用NavVis VLX移动激光扫描技术对全球400万平方米的工厂空间进行了数字化采集。这些数据被上传到IVION Enterprise,这是NavVis的高分辨率、基于网络的可视化工具,使团队能够获得高度精确的空间三维表示。现在,奥迪和NavVis正在合作探索自主扫描的未来,以建立生产设施的完整数字表示。

NavVis的客户成功经理Christian Feise解释说:“奥迪公司的想法是在不在现场的情况下提供有关其生产设施的可靠和最新的信息--不仅为专家,而且为所有人。”

传统上,规划人员通常使用过时的二维平面图和现场检查来进行测量和规划新的生产模式。在构思和安装阶段,生产线的新布局以及诸如传送带和机器人等元素要在车间讨论,这可能需要数周时间。

汽车规划人员手头的很多信息是不可靠的。一些工厂布局计划可以追溯到90年代。除此以外,许多细微的变化并没有被转移到旧的计划中。Feise解释说:“即使在生产开始时有最新的计划,在汽车的七年生产周期中的不断变化也并不总是被纳入计划中。”

因此,规划人员经常使用与生产设施的实际情况不相符的建筑计划。即使是很小的变化,如楼梯的角度或增加一个操纵装置,也会在以后产生巨大的影响。

然而,使用NavVis高分辨率的制造工厂三维模型和IVION企业可视化工具,现在可以进行虚拟的工厂参观。高精度的三维模型可以通过先进的扫描技术捕获,并上传到计算机辅助设计软件中--避免了根据过时的文件工作的问题。规划人员可以直观地看到墙和柱子等元素的确切位置,为新的生产指定空间。他们可以模拟和规划设备的运输路线,如叉车自动导引车AGV)和用于运送部件的牵引车组合,确保尺寸的间隙。

生产设施的数字代表

在线托管一个生产设施的数字代表,使许多过程不再需要现场检查。更多的时候,这意味着可以取消初步的、亲自的检查。减少旅行时间和成本有助于简化操作和提高生产力,并使分布在世界各地的团队能够一起工作。它还有助于减少排放,符合奥迪2050年的净零排放目标。

规划信息的可靠性对于制造商改变其生产线至关重要。Feise解释说:“根据错误的布局来设置机器人和大型设备等昂贵的机器,很容易造成数十万欧元的损失。通过根据最新的数字表示进行工作,制造商可以减少潜在的昂贵的错误和计划外的生产中断的风险。”

NavVis还优先考虑整合,这意味着信息的获取不再局限于拥有专业工具和知识的专家,而是每个人都可以使用。这为团队和利益相关者之间更多的沟通、协作和更明智的决策释放了潜力,因为他们都可以获得相同的、准确的信息。

这些信息可以很容易地共享,并为一系列的过程提供基础,从维护计划到推出新的汽车生产线。

Feise补充说:"汽车原始设备制造商经常从他们在世界各地的工厂之间的标准化中受益。现在,我们可以轻松地将最佳实践从一个工厂复制到另一个工厂。这可能是像推出一辆新车那样大的事情,也可能是像研究新材料供应那样小的事情。布局可以像这样轻松地推出。"

用自主扫描技术创造效率

现在,奥迪和NavVis正在合作开展一个试点项目,测试自主扫描的潜力。在一个已经依赖高度自动化的行业中,下一步有望创造进一步的效率。

Feise说:"我们不确定我们将引入什么样的自动化,但自动化是未来的趋势。一种选择是'Spot',由波士顿动力公司开发的机器狗,目前正由奥迪公司进行测试,携带NavVis相机和激光设备在生产设施周围例行生成点云,以确保所有扫描始终提供可靠的信息。另外,已经在工厂周围行驶的自主物流车也可以携带扫描设备。“

奥迪和NavVis的努力是整个行业趋势的一部分,即在整个汽车生产过程中实现更大的集成和标准化。Feise说:"尽管在实现更多的整合方面已经迈出了一大步,但仍有许多孤岛,并不是所有的解决方案都能让每个人从中获益,我们正在努力提高不同层次和不同工具的集成度,努力实现生产的完整数字孪生。"

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