Dirbtinis intelektas automobilių gamybos pramonėje

Spartėjant technologinei pažangai, automobilių pramonė vis aktyviau integruoja išmaniąsias sistemas ir robotiką. Europos automobilių gamintojai yra vieni iš šios transformacijos lyderių, o dirbtinis intelektas (DI) atlieka esminį vaidmenį visuose procesuose - nuo projektavimo ir gamybos iki paslaugų teikimo ir saugumo.

Robotiškosios gamybos evoliucija Europoje

2024 metais Europos automobilių sektoriuje buvo įdiegta 23 tūkst. naujų robotų, o tai, pasak Tarptautinės robotikos federacijos (IFR), rodo reikšmingą pažangą automatizacijos srityje. Automobilių gamintojams tenka maždaug trečdalis metinių robotų gamybos įrenginių Europoje. Bendrai, Europos automobilių sektorius aplenkė Šiaurės Ameriką, kurioje per tą patį laikotarpį buvo įrengta 19 200 robotų.

Šveicarija išsiskiria kaip lyderė pagal robotų tankį - čia 10 000 gamyklos darbuotojų tenka net 3 876 robotai. Slovėnija užima trečią vietą su 1 762 robotais, o Vokietija - šeštą su 1 492. Vokietija išlieka viena iš penkių didžiausių robotų rinkų pasaulyje, jai 2024 metais teko net 30 proc. visų naujai įdiegtų robotų Europoje. Nuo 2019 iki 2024 metų robotų diegimas Europoje augo vidutiniu +3 proc. tempu.

DI integravimas automobilių projektavime

Automobilių kūrimas prasideda nuo sudėtingo projektavimo. Formulėje 1, kur siekiama maksimalaus greičio ir efektyvumo, aerodinamikos testavimas anksčiau užtrukdavo valandas ar net dienas. Šiandien britų startuolis „BeyondMath“ atliko palyginamas analizes per mažiau nei 100 sekundžių, naudodamas savo „skaitmeninį vėjo tunelį“, kuris naudoja dirbtinį intelektą (DI), kad rekordiškai greitai analizuotų tūkstančius kintamųjų. Tai sutrumpina kūrimo ciklus ir sudaro sąlygas ambicingesniems dizainams.

„BeyondMath“ sprendimai, nors ir tobulinti Formulės 1, gali būti taikomi ir didesnės apimties gamybai. Pavyzdžiui, aviacijos ir kosmoso srityje bendrovė bendradarbiauja kurdama novatoriškas aplinkos ir salono slėgio kontrolės sistemas. Dirbtinio intelekto modeliavimas optimizuoja priedų gamybą ir realaus pasaulio našumą, todėl gaunami lengvesni, pigesni ir energiją taupantys komponentai, suprojektuoti per įprasto laiko dalį.

Dirbtinis intelektas pramoninėje gamyboje

Dirbtinis intelektas keičia tai, kaip visos pramonės šakos projektuoja, planuoja ir gamina prekes. Kadangi duomenys dalyvauja kiekviename vertės grandinės etape, DI gali juos naudoti priimdamas geresnius sprendimus, kurie daro gamybą labiau prisitaikančią, efektyvesnę ir tvaresnę.

Gamybos planavimas, turint daug kintamųjų, gali atrodyti kaip dirigavimas orkestrui. Štai kur sprendimas Pailot yra efektyvus. Jo debesų pagrindu sukurta planavimo programinė įranga analizuoja sudėtingus gamybos duomenis ir sukuria optimizuotus planus, kurie gali sumažinti kliūtis. Pavyzdžiui, Vokietijos elektronikos gamintojas ją naudoja PCB gamybai supaprastinti, atnaujindamas tvarkaraščius skrydžio metu nenutraukdamas gamybos linijos.

Jei Pailot yra dirigentas, Plius10 yra imtuvas. Jo programinė įranga veikia hibridinėje sąrankoje tiesiai ant įrangos ir debesyje, realiuoju laiku analizuodama jutiklių duomenis ir koreguodama parametrus. Toks optimizavimas sumažina prastovas ir padeda mašinoms mokytis iš kiekvieno ciklo, stabiliai gerinant našumą be didesnių modifikacijų. „Plus10“ sprendimas HOPPER (internetinis kokybės optimizatorius laužo mažinimui) dabar pasiekiamas „Siemens Xcelerator Marketplace“.

Tada yra Blockbrain, kuris palaiko žmones gamybos ceche kasdieniame sprendimų priėmime. Tai daroma užfiksuojant visą patirtį, kuri yra užrakinta patyrusių darbuotojų protuose - ir prarandama, kai jie išeina. Nors jis primena LLM, jis yra apmokytas vidaus, neviešų procedūrų, žurnalų ir daugiarūšių duomenų.

Šie startuoliai, individualiai spręsdami įvairius iššūkius, kartu nukreipia į labiau sujungtą, duomenimis pagrįstą požiūrį į gamyklų eksploatavimą, kur projektavimas, planavimas ir operacijos yra tos pačios skaitmeninės ekosistemos dalys.

Dirbtinio intelekto taikymas autonominiuose automobiliuose

Dirbtinis intelektas (DI) automobiliuose reiškia DI integravimą į automobilių sistemas, siekiant įgalinti tokias funkcijas kaip autonominis vairavimas, vairuotojo pagalba, prognozuojama priežiūra ir automobilio individualizacija. Automobilinė dirbtinio intelekto technologija yra DI technologijų naudojimas automobiliuose siekiant pagerinti funkcionalumą, saugumą ir automatizavimą. Tai apima sistemų detektorius prieš kelių eismo pokyčius, susidūrimų išvengimo sistemas, balso atpažinimą ir maršrutų optimizavimą.

JAV automobilių gamybos milžinė „General Motors“ autonominio vairavimo sistemų plėtrą patikėjo dirbtiniam intelektui. Koncerno vadovybė atskleidė, kad net 90 procentų autonominio vairavimo sistemoms skirto kodo šiuo metu sugeneruoja dirbtinis intelektas. Toks sprendimas leidžia bendrovei greičiau kurti naujos kartos sistemas, kurios ateityje leis vairuotojams užsiimti veikla, kuri nebus susijusi su vairavimu.

Šiuo metu „General Motors“ į savo automobilius diegia „Super Cruise“ vardu pavadintą vairavimo asistentą, kuri leidžia vairuotojams tam tikruose greitkelių ruožuose atitraukti rankas nuo vairo, tačiau jie privalo nuolat stebėti eismą. „General Motors“ teigia, kad vairuotojai Jungtinėse Valstijose, naudodami šią sistemą, nuvažiavo daugiau nei 1,6 milijardo kilometrų. Bendrovė planuoja žengti dar toliau ir 2028 metais pristatyti naujos kartos „Super Cruise“ sistemą, kuri suteiks galimybę ne tik paleisti vairą, bet ir visiškai atitraukti dėmesį nuo kelio. Planuojama, kad pirmuoju automobiliu, turinčiu šią technologiją, taps prabangus visureigis „Cadillac Escalade IQ“.

Automobiliuose esančios kameros ir jutikliai renka informaciją apie supančią aplinką. Vėliau surinkta ir apdorota informacija naudojama mokymuisi, kad automobilis galėtų pats važiuoti, išvengdamas susidūrimų su pėsčiaisiais ir sustodamas kur bei kada reikia. Nors visiškai savavaldžių automobilių keliuose dar neturime, tokios funkcijos kaip automatinis automobilio parkavimas taip pat neapsieina be dirbtinio intelekto įsikišimo.

DI turi daugybę transporto taikomųjų programų: automatizuotos transporto priemonės, optimizuotas elektrinių transporto priemonių įkrovimas ir baterijų naudojimas, geresni keleivių ir krovinių vežimo maršrutai. DI padeda priimti duomenimis grindžiamus sprendimus planuojant transporto infrastruktūrą ir paslaugas, taip pat diegiant įkrovimo stoteles, užtikrinant, kad jos atitiktų dabartinius ir būsimus poreikius. Generacinis DI gali dar labiau sustiprinti šias prietaikas kurdamas novatoriškus sprendimus ir tobulindamas sprendimų priėmimo procesus (pavyzdžiui, kurdamas transporto scenarijų prognozavimo modelius ir modeliavimą).

„Hyundai“ jau daugiau nei prieš dvejus metus pranešė, kad prie jų prisijungė Niujorko universiteto kompiuterių ir duomenų mokslo profesorius Kyunghyun Cho. Tai elektromobilių įkrovimo robotas, kuris pats atidaro įkrovimo lizdo dureles ir prijungia krovimo kabelį, o baterijai įsikrovus - atjungia bei uždaro lizdą. Automatinis krovimo robotas (angl. automatic charging robot, ACR) šiems procesams naudoja įkrovimo stotelę, aplinką šalia jos stebinčią 3D kamerą bei dirbtinio intelekto algoritmą. „Hyundai“ atstovai teigia, kad tokia technologija visų pirma leis sunkiau judantiems žmonėms lengviau įsikrauti savo elektromobilius, taip pat palengvins krovimo procesą visiems kitiems, mat didėjant galingumui, sunkėja ir kabeliai.

DI inovacijos autoservisų sektoriuje

Inovatyvios platformos, tokios kaip „Nevažiuoja“, autoservisams suteikia dirbtinio intelekto pagrindu veikiančią registracijų automatizavimo sistemą, išmanią apsaugą nuo praleistų skambučių, automatinį sąskaitų kūrimą, realiu laiku atnaujinamus verslo statistikos rodiklius ir marketingo įrankius, orientuotus į klientų įtraukimą ir išlaikymą. Šie verslo įrankiai leidžia autoservisams žymiai padidinti produktyvumą be papildomų administracinių išlaidų.

Pagrindiniai DI sistemos privalumai autoservisuose:

• Automatinis skambučių konvertavimas į užsakymus: DI automatiškai analizuoja pokalbio turinį ir išgauna svarbią informaciją, tokią kaip paslaugos pavadinimas, planuojamas atvykimo laikas, automobilio modelis, VIN numeris. Kol pokalbis vyksta, „Nevažiuoja“ sistema automatiškai sukuria naują užsakymą ir prideda jį į autoserviso kalendorių. Po pokalbio klientas automatiškai gauna priminimus apie artėjantį vizitą, o po vizito - automatinius priminimus apie artėjančius periodinius aptarnavimus.
• Automatiniai priminimai pagal ridą ar atliktus remonto darbus: Dirbtinis intelektas pagal paskutinius atliktus darbus arba automobilio ridą automatiškai sukuria priminimus apie periodinius darbus, užtikrindamas, kad klientai nepraleistų svarbių aptarnavimų, o autoservisas tinkamu laiku pasiūlytų reikiamą remontą.
• Klientų duomenų bazė su istorija: Kiekvienas vizitas, atlikti darbai, naudotos dalys ir kita svarbi informacija automatiškai kaupiama klientų kortelėse, leidžiant patogiai valdyti duomenis. Modernus klientų sąrašo puslapis suteikia detalesnę statistiką apie klientų sugrįžimus, lojalumą, pajamas ir kt.
• Išplėstinė verslo augimo statistika: „Nevažiuoja“ DI sistema automatiškai renka ir analizuoja pagrindinius verslo rodiklius, tokius kaip praleisti skambučiai, neatvykę klientai, populiariausios paslaugos, pelningiausios darbo dienos.
• Integruotas marketingas: Modernios SMS ir el. pašto reklaminės kampanijos leidžia autoservisams komunikuoti su klientais, siūlant sezonines akcijas ir lojalumo pasiūlymus.

„BAM Serviso“ vadovas Aurimas Mikėnas teigia: „Anksčiau viską užsirašinėdavome ranka. Informacija kartais pasimesdavo, buvo sunkiau viską sekti. Nusprendėm išbandyti „Nevažiuoja“ autoserviso programinę sistemą ir buvom labai maloniai nustebinti. Programa tvarkingai kaupia visą informaciją, kurią galima patogiai rasti kuomet jos prireikia. Tai labai praverčia ypač tada, kai gauname labai didelį skambučių srautą per padangų sezoną. Kiekvienas vizitas ir susiję duomenys iš karto atsiranda kalendoriuje, nebereikia nieko rašinėtis, užtenka tiesiog pakalbėti su klientu telefonu. Administracijos personalui sutaupom tikrai labai daug laiko, todėl jie gali sutelkti dėmesį į kitus remonto etapus - dalių užsakymą ir klientų aptarnavimą.“

„EDLER“ vadovas Edvard Namirskij taip pat pabrėžia: „Su „Nevažiuoja“ Dirbtiniu Intelektu dirbame jau daugiau nei mėnesį. Nebereikia gaudyti praleistų skambučių, pildyti sąsiuvinių ar skambinti klientams, kad atvyktų atsiimti automobilio - dabar viskas vyksta automatiškai. Sutaupoma daug administratoriaus laiko, todėl jis gali susikoncentruoti į dalių užsakymus, aptarnavimo lygį ir kitas svarbias remonto sudėties dalis. Kol kas niekas Lietuvoje neturėjo galimybės net kažko panašaus naudoti, todėl džiaugiamės, kad pirmi Lietuvoje savo versle įdiegėme moderniausias sistemas.“

Nauji verslo modeliai automobilių sektoriuje

Automobilių sektorius išgyvena didelių pokyčių laikotarpį, o tai lemia naujų verslo modelių atsiradimą. Dirbtinio intelekto (DI) pažanga ne tik pagerina gamybos procesus, bet ir keičia vartotojų elgseną bei paslaugų teikimo būdus.

Vienas iš akivaizdžių pokyčių - automobilių dalijimosi paslaugos. Dabar vartotojai gali naudotis automobiliu tik tada, kai jo reikia, atsisakydami nuosavybės. DI technologijos leidžia geriau prognozuoti vartotojų poreikius ir efektyviau valdyti transporto priemonių parką. Dėl to miestuose sumažėja automobilių skaičius, o tai prisideda prie tvarumo.

Taip pat populiarėja prenumeratos paslaugos. Tokiu būdu vartotojai gali už fiksuotą mėnesinį mokestį naudotis automobiliu be jokių papildomų rūpesčių - draudimo, techninės priežiūros ar registracijos. DI analizuoja vartotojų elgseną, tad gali pasiūlyti individualizuotus sprendimus, kurie atitinka jų poreikius.

Automobilių gamintojai taip pat pradeda teikti naujas skaitmenines paslaugas, tokias kaip nuotolinės diagnostikos sprendimai. DI analizuoja transporto priemonių duomenis realiu laiku, prognozuoja problemas ir siūlo sprendimus, kas pagerina klientų patirtį. Be to, dirbtinis intelektas padeda spręsti ekologines problemas. Inovatyvūs sprendimai leidžia optimizuoti degalų vartojimą ir mažinti emisijas. DI taip pat gali pagerinti tiekimo grandinių valdymą, sumažinant atliekų kiekį ir didinant efektyvumą.

Europos Sąjungos parama ir ateities vizija

Europos Sąjunga aktyviai remia dirbtinio intelekto ir automatizavimo plėtrą transporto sektoriuje. Pagal programą „Horizontas 2020“ ir 2021-2027 m. „Europos horizontas“ teikiama parama daugeliui mokslinių tyrimų ir inovacijų projektų, kuriais kuriami ir išbandomi nauji transporto sprendimai. Europos Komisija įgyvendins automatizuotų transporto priemonių patvirtinimo teisinę sistemą.

Susietasis, sąveikusis ir automatizuotas judumas (CCAM) yra programos „Europos horizontas“ partnerystė, kuriai bus skirtas 500 mln. eurų biudžetas. Sąveikiosios intelektinės transporto sistemos (C-ITS), leidžiančios keistis informacija tarp transporto priemonių ir kelių infrastruktūros, yra labai svarbios diegiant CAM, siekiant pagerinti kelių eismo saugumą, eismo efektyvumą ir patogumą.

5G ryšys yra labai svarbus automatizuotų transporto priemonių ir suskaitmenintų traukinių diegimo veiksnys. Iki 2025 m. ES siekia užtikrinti nepertraukiamą 5G ryšio aprėptį pagrindiniuose transporto keliuose visoje Europoje, finansiškai remiant šį tikslą pagal Europos infrastruktūros tinklų priemonės (EITP) programą ir Ekonomikos gaivinimo ir atsparumo didinimo priemonę.

DI aktas, įsigaliojęs 2024 m. rugpjūčio 1 d., klasifikuoja DI sistemas pagal rizikos lygius, taikant griežtus reikalavimus didelės rizikos sistemoms, tokioms kaip autonominio vairavimo technologijos ir DI grindžiamos eismo valdymo sistemos. Šį aktą papildo specialūs reikalavimai, pritaikyti judumo sektoriui, pabrėžiant poreikį parengti konkretiems sektoriams skirtas gaires ir paramos mechanizmus, kad būtų užtikrintas saugus ir veiksmingas DI integravimas į visas judumo formas.

Komisija priėmė Europos lustų akto dokumentų rinkinį, kuriuo siekiama stiprinti Europos puslaidininkių ekosistemą ir sutelkti daugiau kaip 43 mlrd. eurų investicijų iki 2030 m. Lustų bendroji įmonė rems mokslinius tyrimus ir inovacijas, sutelkdama viešąsias ir privačiąsias investicijas.

Europos Komisija remia naujos kartos debesijos infrastruktūros ir paslaugų mokslinius tyrimus, plėtrą ir didelio masto diegimą visoje ES, kas yra vienas iš pagrindinių judumo skaitmenizacijos ir judumo duomenų potencialo išlaisvinimo veiksnių. Pagal Skaitmeninės Europos programą (DIGITAL) bus įdiegta Europos debesijos ir tinklo paribio kompiuterijos infrastruktūrų federacija.

Europos pramonės duomenų, tinklo paribio ir debesijos aljansas, įsteigtas 2021 m. liepos mėn., siekia koordinuoti investavimo pastangas, skatinti strategines partnerystes ir sutelkti pagrindinius Europos pramonės subjektus. Pagal Skaitmeninės Europos programą remiami Europos skaitmeninių inovacijų centrai (EDIH) veikia kaip vieno langelio principu veikiantys centrai, padedantys įmonėms vykdyti skaitmenizaciją.

DI taip pat gali skatinti tvarius judumo sprendimus. Dirbtiniu intelektu grindžiama prognozuojamoji techninė priežiūra galėtų užkirsti kelią transporto priemonių gedimams ir pailginti transporto priemonių eksploatavimo trukmę.

tags: #dirbtinis #intelektas #automobiliu #gamybos #industrijoje