自動車メーカーは、施設を近代化し、事業運営をより持続可能にするために、スマート製造戦略を採用しています。 自動車メーカーは、エネルギー使用量、CO2排出量、廃棄物を削減し、全体的に持続可能性を高めるよう取り組んでいます。そうすることで、メーカーに利益がもたらされるだけでなく、他の 2 つの点でも役立ちます。特に、持続可能な姿勢を採用することは、より広範な持続可能性の問題に対する意識が高まり、自社の目標と一致する持続可能性の目標を持つ企業を求めている多くの顧客の要望と一致しています。これにより、製造業者は、増え続ける世界各国の政府による環境規制を満たすことができます。 これを理解するために、製造業におけるエネルギーの使用と無駄に関するいくつかの統計を示します。
スマート製造技術が役立つ自動車製造工場では、生産ラインへの電力供給、部品の溶接、材料や部品の移動、金属の成形、射出成形などにエネルギーを使用します。原材料の抽出、部品の製造、そしてそれらの部品やその他の材料を生産施設に輸送するためにもエネルギーが必要です。 まず、自動車メーカーは、生産ラインからデータを収集するためのエッジデバイスやセンサーなどのスマートテクノロジーを実装することで、既存の工場を近代化できます。これにより、高度なデータ分析のための情報フィードが作成され、パフォーマンスの最適化、エネルギー消費の監視、予測メンテナンスの推進が可能になります。 これらの技術を補完するために、自動車メーカーは機械学習と人工知能を使用して異常を検出し、設計を改善して廃棄物とエネルギーの使用を削減することもできます。 使用されるその他の主要テクノロジーは、仮想シミュレーションとデジタルツインです。製造業者は、これらを使用して、工場の現場に移す前に、制御された仮想環境で操作を設計、実行、テストすることができます。さらに、デジタル ツインにより、製造業者は中期および長期にわたって業務がどのように運営されるかについて、より深い洞察を得ることができます。たとえば、シミュレーションを使用すると、機械の耐久性や部品の修理が必要になる頻度を把握できます。 デジタル ツインの用途のサブセットは仮想コミッショニングです。ここでは、機械、生産ライン、さらには工場全体のデジタル ツインを使用して、何かを構築して展開する前にワークフローを最適化します。このテクノロジーを使用することで、自動車メーカーはプロセスを微調整し、動作を最適化し、ダウンタイムを削減し、必要なときに部品や材料が組立ラインに確実に供給されるようにすることができます。 自動車メーカーは、事業運営の持続可能性の側面についてより深い洞察を得るために、生産ラインの仮想モデルを使用して、プロセスの環境影響をシミュレートできます。同様に、製造業者はこれらのモデルを使用してプロセスを変更し、廃棄物とエネルギーの使用を削減できます。 これらのスマート テクノロジーは総合的に、自動車メーカーがプロセスを最適化し、スマートな運用の卓越性を維持するのに役立ちます。 スマート製造の影響を拡大生産現場に焦点を当てることは、スマート製造が持続可能な開発に貢献できる領域の 1 つにすぎません。インテリジェントテクノロジーは、サプライチェーンやスマートロジスティクスなどの分野でますます利用されるようになっています。 スマート製造を通じて、企業はサプライチェーン全体にわたってリアルタイムのデータを追跡および分析できます。これにより、生産、在庫管理、流通に関してより賢明な意思決定を行うことができます。 さらに、IoT とリアルタイム データを活用することで、製造業者は必要なものだけを生産できるため、過剰生産とそれに伴う廃棄物を削減できます。スマートロジスティクスは輸送ニーズを減らし、ルートを最適化することで、燃料消費量と排出量を削減します。 スマート製造技術と方法をサプライ チェーンに適用する主な利点は、何が起こっているかの可視性が向上することです。このようなリアルタイムの情報を入手することで、自動車メーカーは戦略的かつ情報に基づいたビジネス上の意思決定を行う能力が向上します。どこで無駄が発生しているか、どうすれば無駄を最小限に抑えられるかをより簡単に理解できるようになります。 テクノロジーパートナーとのコラボレーション生産現場の IoT デバイスやスマート センサーなど、スマート製造への移行に必要なコア テクノロジーの一部は、自動車メーカーによく知られています。しかし、デジタルツイン、人工知能、機械学習などのより高度な技術は、広く使用されていません。 スマート製造を導入してそのメリットを享受したい自動車メーカーは、これらの分野に精通した従業員を雇用し、時間をかけてこれらのテクノロジーを実装するために必要な社内専門知識を徐々に構築することで、それを実現できます。 もう 1 つの選択肢は、自動車製造におけるスマート テクノロジーの使用に関するソリューション、ベスト プラクティス、および深い業界専門知識を提供するテクノロジー パートナーと連携することです。 |
<<: 大規模言語モデルの 7 つの一般的なネットワーク セキュリティ アプリケーション
>>: AI規制論争が再燃、しかしウォール街は依然として熱狂的
AI がダブル 11 の生産と製造をスピードアップします。 10月29日、記者は、アリババのAIア...
[[327163]]海外メディアの報道によると、ポッパーという、押すと飛び上がるおもちゃで遊んだこ...
推薦システムは早くから誕生していたが、本格的に注目されるようになったのは、「Facebook」に代表...
人々がデジタルの世界に移行するにつれて、組織と顧客の関係はここ数年で変化してきました。顧客の期待はか...
NVIDIA の RAPIDS cuDF は、データの読み込み、結合、集約、フィルタリング、その他...
新しいインフラの波の下で、業界のデジタル変革は本格化しています。この過程で、AI音声は近年最も成熟し...
ビッグデータダイジェスト制作最近、カーネギーメロン大学、カリフォルニア大学バークレー校、Meta、N...
AI画像生成は秒単位のスピードに達しました。描画を完了するには4ステップの推論しかかからず、最速では...
ダイクストラアルゴリズム (Dijkstra アルゴリズムとも呼ばれます) は、有向グラフ内の単一の...
[[280913]] Jiwei.comニュース(文/Jimmy)によると、北京軌道交通指揮センター...
今日では、コンピュータ技術は人々の生活のあらゆる側面に浸透しており、仕事や勉強に大いに役立つものとい...
この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...