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当今日的制造商面临不断的挑战以保持其产量和质量水平时，成功应对这些挑战将使他们在行业日益增长的需求中保持竞争力。由于汽车产品的高成本以及消费者和其他相关方的期望，汽车制造商必须达到其目标。人工智能在此可以提供帮助。为什么人们应该考虑在汽车制造中应用AI？当消费者决定购买新车时，他们期望这些汽车能够在承诺的时间内准备好。经销店代表也是如此，他们希望能够满足客户的期望。
先进技术可以确保尽管存在不可避免的不可预测性和其他挑战，制造能够按计划进行。了解在汽车制造中应用AI的出色可能性可以鼓励人们采取必要步骤将其整合到他们的流程中。促进装配线上的自主移动
在汽车工厂中，AI的许多用例如将任务重新分配给人类，使人们能够参与高价值、有成果的工作，而机器人和其他AI工具则进行低风险但仍然必要的任务。
例如，位于德国科隆的一家福特工厂追求希望到2026年在欧洲每年销售60万辆电动车。这一目标为到2030年向消费者提供全电动车型组合的更大目标做出贡献。高管们确定了一种可以在汽车制造中使用AI的方法，即使用该技术在没有驾驶员的情况下完成后使汽车离开装配线。汽车在进行交付前的最终测试可以在十多个地点进行检查。品牌的领导者设想，AI将允许汽车使用车辆与基础设施的通信系统自行开到各个检查点。
更具体地说，传感器将会警告汽车路径中的危险，使其绕开障碍。它们还将控制车辆的速度，在到达各种检查点时使其减速或停止。这个过程还包括为汽车充电，以便人们可以立即驾驶。这一项目为期两年半，是福特决策者正在考虑的一系列措施之一，旨在确定达成电动车目标的最佳方法。在繁忙制造设施的实际环境中测试它是评估更广泛推广可行性的一种理想方法。
使用数字工具减少生产浪费
在汽车制造中使用AI还可以让公司通过揭示隐藏的浪费来源来更可持续地运营。例如，制造错误可能导致在工厂或这些组件成为现有汽车的一部分后显现的缺陷。以电连接器为例。所有汽车组件在接电时都需要它们才能工作。相关的制造过程有四个主要步骤，首先使用高速冲压工具从薄金属条中制作连接器条。公司可以通过让员工遵循严格控制的流程来减少废物，从而加强质量控制。然而，AI也可以减少浪费。
奥地利TU Graz的一个项目将开发一个使用AI算法、数字双胞胎和在线市场的循环制造生态系统。参与者将解决一个已知的问题，即制造设备被过早退役，造成资源浪费。然而，参与者相信，通过选择二手设备，他们可以减少新生产线材料和能源需求高达80%。此外，他们希望最终能够再利用100%的投入资源。项目的第一部分涉及使用在线市场来管理新旧制造设备的采购。其次，AI算法匹配可用设备与生产商的规格。
AI部分还将建议与所选设备相关的装配线配置，人们将使用即插即用软件促进将二手资产添加到现有布局中。最后一步依赖数字双胞胎帮助人们准备好改进后的装配线开始工作。像这样的项目是值得的，因为它们支持具有开放思维的制造商主动减少浪费并更可持续地运营。这两个改进对于保持企业复原力至关重要。
使AI机器人更具适应性
如果领导者相信他们可以轻松定制特定应用以满足他们的需求，他们会更有可能显示出在汽车制造和类似环境中使用AI的兴趣。Inbolt是一家总部位于巴黎的初创公司，拥有能够实现这一点的技术。截止2024年9月，该公司为其实时机器人引导解决方案筹集了2000万欧元。该公司声称其技术通过一个AI支持的电脑视觉系统来控制机器人手臂，比竞争产品快100倍，从而提高了生产线的效率和精确度。
有证据表明，制造决策者也对这样升级他们的装配线感兴趣。Inbolt在法国和德国设有办公地点，其产品被超过20家欧洲和美国的工厂采用。Inbolt的技术是一个交钥匙产品，使用3D数据识别部件的类型和方向，允许机器人手臂据此进行调整。当Stellantis在最初一年的合同期间使用Inbolt的平台时，该汽车集团表示其节省了超过310万欧元。
惠而浦、蒂森克虏伯和阿特拉斯•科普柯是实施Inbolt系统的其他一些公司。Inbolt称计划使用其新近筹集的部分资金进一步扩展到美国和日本。这一意图是对某些地区在短短六个月内需求激增400%的持续趋势的响应。此外，该公司的团队表示，他们解决了其他解决方案的常见问题，即领导者不得不在获得高投资回报还是追求自动化速度之间做出选择。
Inbolt声称其解决方案能够同时实现这两个目标，因为即使没有技术专长，人们也可以在几个小时内部署它。员工培训可能会改善结果，特别是因为42%的制造工人表示教育和培训影响了他们对公司的忠诚度。在汽车制造和更多领域中应用AI
这些示例表明，尽管AI非常适合解决汽车制造难题，决策者也可以在其他生产环境中应用它。他们通过选择一两个明确定义的用例和选择适当的指标来监控结果将获得最佳效果。
