1. Digital Twin: creare una mappa-in tempo reale tra il mondo virtuale e quello fisico. La tecnologia Digital Twin offre un'immagine digitale dell'intera durata della lavorazione CNC per le automobili. Nella Gigafactory di Tesla a Shanghai, gli ingegneri possono tenere d'occhio lo stato operativo di migliaia di macchine CNC in tempo reale realizzando modelli digitali ad alta-precisione nello spazio virtuale. Questi modelli includono oltre 200 fattori, come velocità del mandrino, velocità di avanzamento e usura dell'utensile. Questo monitoraggio chiaro aumenta la precisione nel prevedere quando le apparecchiature potrebbero rompersi fino al 92% e riduce i tempi di inattività non pianificati del 40%.
Ancora più importante, i gemelli digitali hanno effettuato una “prova” del processo di produzione. Gli ingegneri hanno utilizzato un ambiente virtuale per testare la distribuzione dello stress in base a diversi parametri di taglio durante la realizzazione di un nuovo tipo di vano batteria. Hanno eseguito 100.000 simulazioni per trovare il miglior piano di processo e ridurre il ciclo di produzione di prova effettivo da 3 mesi a 2 settimane. Questa modalità di "debug virtuale" viene spesso utilizzata per lavorare parti complicate come i blocchi cilindri e gli alloggiamenti del cambio dei motori delle automobili.
2. Potenziamento dell'intelligenza artificiale: passare dalla risposta passiva all'ottimizzazione attiva
L’intelligenza artificiale si sta facendo strada in ogni parte della lavorazione CNC automobilistica:
Sistema di programmazione intelligente: il software DELMIA Machining di Dassault Systemes utilizza il deep learning per esaminare i dati di lavorazione passati e può creare automaticamente il percorso utensile migliore. La programmazione AI riduce del 65% il tempo necessario per essere pronti per la lavorazione nella produzione di batterie a lama di BYD, mantenendo la rugosità superficiale entro Ra0,8 μm.
Controllo della qualità-a circuito chiuso: il sistema di ispezione visiva AI di Gree Electric rileva errori di elaborazione a una velocità di 0,02 secondi per pezzo e utilizza reti neurali convoluzionali per raggiungere una precisione di riconoscimento delle crepe del 99,3%. La tecnologia fornisce al sistema CNC un feedback in tempo reale-sui dati di qualità, modifica autonomamente i parametri di taglio e riduce il tasso di difetti del fuso a snodo di un determinato veicolo dall'1,2% allo 0,3%.
Manutenzione che guarda al futuro: il sistema di gestione dello stato delle apparecchiature di Sany Heavy Industry esamina i dati dei sensori come vibrazioni e temperatura per avvisare di guasti al mandrino con 72 ore di anticipo. Ciò aumenta l'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE) dal 63% all'82%.
3. Produzione flessibile: soddisfare l'esigenza di personalizzazione in piccoli lotti
Il settore automobilistico si sta allontanando dal produrre sempre le stesse cose per dedicarsi alla realizzazione di cose uniche per ciascun cliente. La produzione intelligente offre alla lavorazione CNC un livello di versatilità mai visto prima:
Linea di produzione modulare: la linea di produzione della Porsche Taycan dispone di un sistema di utensili riconfigurabile che consente di cambiare rapidamente gli stampi, in modo da poter cambiare la produzione di diverse parti del veicolo in 15 minuti.
Produzione collaborativa basata sul cloud: NIO ha creato una piattaforma di produzione basata sul cloud che combina i dati delle apparecchiature CNC provenienti da cinque stabilimenti nella regione del delta del fiume Yangtze. Ciò consente alle aziende di condividere le proprie risorse più facilmente. Quando gli ordini presso lo stabilimento di Hefei aumentano, il sistema sposta automaticamente parte della produzione di parti non-critiche nello stabilimento di Nanchino. Ciò riduce l’intero ciclo di consegna del 20%.
Lavorare insieme alle macchine: i robot collaborativi lavorano con macchine CNC per realizzare la Rolls Royce Phantom in modo totalmente automatizzato, dal caricamento delle materie prime alla realizzazione del prodotto finito. Allo stesso tempo, consente ai consumatori di modificare i parametri di progettazione in tempo reale, riducendo il tempo necessario per la personalizzazione da 6 mesi a 8 settimane.
4. Prendere decisioni basate sui dati: passare dall'empirismo al management scientifico
Il data value mining è al centro della produzione intelligente:
Sistema di pianificazione intelligente: una certa azienda di componenti automobilistici nella Cina orientale utilizza un sistema di pianificazione dinamico. Ogni 15 minuti crea la migliore sequenza di produzione in base a 12 fattori, come lo stato delle attrezzature e la priorità dell'ordine. Ciò riduce i tempi di cambio stampo del 40% e libera più di 2 milioni di yuan di capacità produttiva mensile.
Ottimizzazione energetica: il sistema Digital Twin presso lo stabilimento BMW di Shenyang mostra come cambia il consumo di energia con i diversi cicli di produzione. Modificando i parametri di taglio e il modo in cui l'attrezzatura si avvia e si arresta, l'energia utilizzata per unità di produzione diminuisce del 18% e il costo dell'energia diminuisce di oltre 800.000 yuan all'anno.
Collaborazione nella catena di fornitura: Geely Automobile ha creato una rete di catena di fornitura blockchain che consente a 32 fornitori principali di condividere i dati di inventario in tempo reale. Il tempo necessario per elaborare gli ordini di acquisto è sceso da 72 ore a 4 ore. Ciò ha reso la catena di fornitura più veloce dell’80%.
