Przeszłość motoryzacji na przestrzeni 10-20 lat
Dwadzieścia lat temu branża motoryzacyjna opierała się głównie na tradycyjnych metodach projektowania i produkcji. Samochody były przeważnie tworzone przez zespoły inżynierów, którzy bazowali na doświadczeniu i testach fizycznych, funkcjonalnych realizowanych w laboratoriach czy warunkach rzeczywistych. Procesy produkcyjne były w dużej mierze manualne, co często prowadziło do błędów i opóźnień. Technologia była ograniczona, a innowacje wprowadzały się powoli, co skutkowało mniejszą efektywnością oraz większym negatywnym wpływem na środowisko.
W ciągu ostatnich dziesięciu lat branża motoryzacyjna zaczęła przechodzić znaczącą transformację dzięki rozwojowi technologii cyfrowych, automatyzacji, jak i sztucznej inteligencji (AI). Obecnie projektowanie samochodów stało się bardziej zautomatyzowane i oparte na danych.
AI w branży motoryzacyjnej: Jak zmienia się projektowanie i produkcja pojazdów?
W wielu firmach procesy produkcyjne stały się bardziej zautomatyzowane i inteligentne, co przekłada się na wyższą jakość i wydajność. W nadchodzących latach przewiduje się dalszy rozwój AI w motoryzacji. Do 2030 roku prognozuje się, że AI stanie się centralną technologią w branży, generującą znaczną część wartości dodanej.
Jak obecnie wykorzystuje się AI w procesach wytwarzania?
- Optymalizacja Procesów Produkcyjnych: AI umożliwia automatyzację i optymalizację linii produkcyjnych. Algorytmy AI analizują dane z czujników, co pozwala na przewidywanie awarii maszyn i planowanie konserwacji zapobiegawczej – co stanowi dużą wartość dodaną dla procesów utrzymania ruchu w zakładach. Algorytmy uczenia maszynowego analizują dane, takie jak wibracje, temperatura i zużycie energii, aby przewidzieć, kiedy dana maszyna wymaga konserwacji. Dzięki temu można uniknąć nieplanowanych przestojów i zmniejszyć koszty konserwacji.
- Kontrola Jakości: Systemy oparte na AI mogą analizować ogromne ilości danych z różnych źródeł, identyfikując defekty i nieprawidłowości w procesach produkcyjnych. Wychwytując defekty niewidoczne dla ludzkiego oka stanowią ważny aspekt podczas kontroli wizualnej.
- Projektowanie i rozwój: Wykorzystanie AI w projektowaniu może prowadzić do tworzenia bardziej innowacyjnych i efektywnych pojazdów. Dzięki temu producenci mogą oferować bardziej spersonalizowane rozwiązania, co z kolei zwiększa konkurencyjność firmy.
- AI w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw: Sztuczna inteligencja jest również wykorzystywana do automatyzacji zarządzania łańcuchem dostaw i logistyki. Systemy oparte na AI mogą analizować dane z globalnych łańcuchów dostaw, prognozować popyt, optymalizować trasy dostaw i zarządzać zapasami w czasie rzeczywistym. AI jest używana również do dynamicznego planowania produkcji, uwzględniając zmienne takie jak dostępność zasobów, terminy realizacji oraz zmiany w zapotrzebowaniu.
Wyzwania związane z wdrożenie AI w branży motoryzacyjnej
Mimo licznych korzyści, integracja sztucznej inteligencji (AI) w branży motoryzacyjnej wiąże się z pewnymi wyzwaniami, które w głównej mierze dotyczą kosztów implementacji. Wdrażanie systemów opartych na AI jest kosztowne, a firmy muszą inwestować znaczne środki w badania i rozwój oraz infrastrukturę technologiczną. W obecnych czasach, kiedy wiele przedsiębiorstw zmaga się z brakiem zamówień, stagnacją oraz niedoborem komponentów, staje się to ogromnym problemem. Drugim wyzwaniem jest fakt, iż systemy AI zbierają ogromne ilości danych, co rodzi obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa zgromadzonych informacji. Firmy muszą zapewnić odpowiednie zabezpieczenia przed cyberatakami, to z kolei rodzi konieczność posiadania odpowiednich kompetencji i zasobów.
Kolejnym wyzwaniem są zasoby ludzkie, które tak jak w przypadku UR powinny mieć wymagane kompetencje do obsługi / serwisowania zautomatyzowanych maszyn czy urządzeń produkcyjnych. Kompetencje te w dużym stopniu oparte są na znajomości programowania czy automatyzacji – czego często brakuje – stanowiąc kolejne wyzwanie dla firm poszukujących takich kandydatów.
Projektowanie wyrobów z wbudowanym programowaniem rodzi kolejne trudności. Elektronika na etapie konstrukcji musi być zabezpieczana i testowana na wypadek cyberbezpieczeństwa w oparciu o wymagane w branży standardy, takie jak ISO SAE 21434, który skupia się na inżynierii cyberbezpieczeństwa w pojazdach. W miarę jak technologia motoryzacyjna staje się coraz bardziej zaawansowana, a pojazdy zyskują na inteligencji dzięki sztucznej inteligencji (AI), znaczenie standardów takich jak ISO/SAE 21434 wzrasta. Z uwagi na te wymagania potrzebne są odpowiednie kompetencje osób zaangażowanych w procesy projektowania i rozwoju takich wyrobów – co nieraz stanowi wyzwanie dla organizacji.
Przyszłość motoryzacji z AI: autonomiczne pojazdy i nowe wyzwania
Patrząc w przyszłość, branża motoryzacyjna zmierza w kierunku Autonomicznych Pojazdów co obecnie stanowi ogromne wyzwanie z uwagi na brak infrastruktury i kwestie etyczne. AI jest kluczowym elementem w rozwoju technologii autonomicznych pojazdów, które z jednej strony mają potencjał i cel, aby docelowo zmniejszyć liczbę wypadków drogowych oraz poprawić mobilność osób z ograniczoną zdolnością poruszania się, z drugiej strony w 2022 roku, według danych z Kalifornii, autonomiczne pojazdy brały udział w 150 kolizjach, co przekłada się na wskaźnik 96,7 kolizji na 1000 pojazdów. Ponadto istnieją obawy dotyczące utraty miejsc pracy oraz etyki związanej z odpowiedzialnością za wypadki spowodowane przez autonomiczne systemy.
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja ma potencjał do zrewolucjonizowania branży motoryzacyjnej poprzez poprawę procesów produkcyjnych oraz zwiększenie bezpieczeństwa i komfortu użytkowników. W miarę jak technologia ta będzie się rozwijać, jej zastosowania będą coraz bardziej zróżnicowane i zaawansowane, uregulowane prawnie, co wpłynie na przyszłość transportu i mobilności.
)
