Otomotiv için akıllı üretim

Otomotiv endüstrisi için akıllı üretim, üretim planlaması, otomasyon, yürütme, kalite ve üretim verilerini üretim yaşam döngüsü boyunca birleşik bir ortama getirir. Otomobil üreticileri mühendislik, üretim sistemleri ve atölye operasyonlarını birbirine bağlayarak araç programlarını daha hızlı başlatabilir, üretimi daha verimli bir şekilde uyarlayabilir ve küresel tesislerde kalite, esneklik ve verimi artırabilir.

Siemens bunu, Siemens Xcelerator portföyünde dijital üretim mühendisliği, akıllı üretim yürütme ve gelişmiş otomasyon çözümleri aracılığıyla desteklemektedir.

Anahtar stratejiler:

• Mühendislik ve üretimi birbirine bağlayın
• Ürünleri, süreçleri ve üretim sistemlerini piyasaya sürülmeden önce sanal olarak doğrulayın
• Gerçek zamanlı operasyonel görünürlük için BT ve OT sistemlerini entegre edin
• Üretim performansını ve karar vermeyi iyileştirmek için yapay zeka destekli içgörüleri uygulayın

Temel faydalar:

• Araç programlarının daha hızlı başlatılması ve hızlandırılması
• Karışık model üretimi için geliştirilmiş esneklik
• Azaltılmış kesinti süresi, yeniden çalışma ve operasyonel risk
• Üretim performansı ve kalitesi hakkında daha iyi görünürlük

Digital production süreçleri, üretim yaşam döngüsü boyunca ürün, süreç, üretim ve kalite verilerini birbirine bağlayarak otomotiv üretimini geliştirir. Bu, ekiplerin işbirliği içinde planlamasına, üretimi sanal olarak doğrulamasına ve lansman zamanlamasını, kaliteyi veya üretim performansını etkilemeden önce sorunları daha önce belirlemesine olanak tanır.

Siemens bunu dijital üretim mühendisliği, süreç planlama, sanal doğrulama ve üretim veri yönetimi çözümleri aracılığıyla sağlar.

Anahtar stratejiler:

• Sorunları daha erken yakalamak ve çözmek için sola kaydırın
• Üretim planlama ve yürütme verilerini birleşik bir ortamda bağlayın
• Fiziksel dağıtımdan önce üretim süreçlerini sanal olarak doğrulayın
• Standartlaştırılmış üretim süreçlerini ve en iyi uygulamaları yeniden kullanın
• Ürün mühendisliği ve üretim operasyonları arasındaki uyumu sürdürün

Temel faydalar:

• Daha az lansman riski ve daha az geç aşama değişikliği
• Üretim ekipleri arasında daha hızlı karar verme
• İyileştirilmiş üretim kalitesi ve izlenebilirlik
• Mühendislik ve operasyonlar arasında daha iyi işbirliği

Sanal devreye alma, otomotiv üreticilerinin fiziksel devreye alma başlamadan önce otomasyon mantığını, robotik, üretim hatlarını ve üretim süreçlerini dijital olarak test etmesine ve doğrulamasına olanak tanır. Sorunları daha erken belirleyerek ekipler lansman gecikmelerini azaltabilir, kesintiyi en aza indirebilir ve üretim artışını hızlandırabilir.

Siemens, simülasyon, otomasyon mühendisliği ve dijital ikiz teknolojileri aracılığıyla sanal devreye almayı destekler.

Anahtar stratejiler:

• Üretim hatlarını ve otomasyon sistemlerini sanal olarak simüle edin
• Dağıtımdan önce PLC mantığını ve robotik işlemleri doğrulayın
• Ergonomiyi, iş akışlarını ve üretim performansını dijital olarak değerlendirin
• Programlar ve tesisler genelinde doğrulanmış üretim modellerini yeniden kullanın

Temel faydalar:

• Daha hızlı ve daha güvenilir üretim lansmanları
• Daha kısa devreye alma süresi ve yerinde sorun giderme
• Daha düşük operasyonel ve lansman riski
• İlk seferde doğru üretim hazırlığı iyileştirildi

Otomotiv üreticileri, üretim planlaması, otomasyon ve üretim yürütmesini dijital olarak birbirine bağlayarak ICE, hibrit ve elektrikli araç üretimini paylaşılan hatlarda destekleyebilir. Bu, üretim sistemlerinin değişen araç konfigürasyonlarına, üretim hacimlerine ve pazar talebine daha hızlı adapte olmasını sağlar.

Siemens, tesis simülasyonu, üretim mühendisliği, akıllı otomasyon ve üretim yürütme çözümleri aracılığıyla esnek üretimi destekler.

Anahtar stratejiler:

• Karışık model üretim ortamlarını simüle edin ve optimize edin
• Esnek otomasyon ve hızlı hat değişimleri sağlayın
• Üretim planlama ve yürütmeyi gerçek zamanlı olarak koordine edin
• Programlar genelinde üretim süreçlerini standartlaştırın ve yeniden kullanın

Temel faydalar:

• Araç programları ve konfigürasyonları arasında daha fazla esneklik
• Pazar talebindeki değişikliklere daha hızlı yanıt
• Hat değişimleri sırasında kesinti süresinin azalması
• Üretim varlıklarının daha yüksek kullanımı

Yapay zeka, otomotiv üreticilerinin mühendislik, üretim ve kalite verilerini daha hızlı ve daha eyleme geçirilebilir kararlara dönüştürerek üretimi optimize etmelerine yardımcı olur. Yapay zeka ajanları darboğazları tanımlamanın, bakım ihtiyaçlarını tahmin etmenin ve anormallikleri tespit etmenin ötesinde, insanları kontrol altında tutarken iş akışlarını yönlendirmeye, rutin görevleri otomatikleştirmeye ve üretim sistemlerinde eylemleri düzenlemeye yardımcı olabilir.

Siemens, üretim bağlamını anlayan ve mühendislik, otomasyon ve üretim sistemleri genelinde çalışan endüstriyel yapay zeka ajanları aracılığıyla bu yetenekleri genişletiyor. Örneğin, yapay zeka mühendislik verilerinden otomatik olarak iş talimatları oluşturabilir, yazılım sistemleri arasında bilgi aktarabilir ve departmanlar arasında üretim değişikliklerini koordine etmeye yardımcı olabilir. Yapay zekayı operasyonel veriler ve dijital iş parçacığı ile birleştirerek üreticiler verimliliği artırabilir, kesintiyi azaltabilir ve üretimi daha akıllıca uyarlayabilir.

Anahtar stratejiler:

• Yapay zekayı üretim, kalite ve operasyonel verilere gerçek zamanlı olarak uygulayın
• İş akışlarına rehberlik etmek ve tekrarlayan üretim görevlerini otomatikleştirmek için yapay zeka aracılarını kullanın
• Tahmine dayalı bakım ve yapay zeka odaklı anormallik algılamayı etkinleştirin
• Mühendislik, otomasyon üretim sistemleri genelinde veri ve süreçleri düzenleyin
• İnsanları güncel tutarken karmaşık verileri analiz etmek ve eylemler önermek için yapay zeka ajanlarından yararlanın

Temel faydalar:

• Daha hızlı ve daha güvenli operasyonel kararlar
• Daha az manuel çaba ve iyileştirilmiş süreç tutarlılığı
• Planlanmamış kesinti ve bakım maliyetlerinin azaltılması
• İyileştirilmiş üretim verimi, kalite ve operasyonel verimlilik

Kapalı döngü üretimi, sürekli iyileştirmeyi desteklemek için mühendislik ve üretim planlamasına kalite ve operasyonel geri bildirim sağlar. Otomotiv üretiminde bu, ekiplerin sorunları tanımlamasına ve düzeltici ve önleyici eylemler gerçekleştirmesine yardımcı olur. Kapalı döngü üretimi ayrıca izlenebilirliği artırır ve gerçek veriler kullanılarak gelecekteki ürün ve üretim kararlarının optimizasyonunu sağlar.

Siemens, PLM, üretim yürütme, kalite ve otomasyon sistemlerini dijital bir iplik üzerinden bağlayarak kapalı döngü üretimi mümkün kılar.

Anahtar stratejiler:

• Mühendislik, üretim ve kalite verilerini birbirine bağlayın
• Üretim geri bildirimlerini gerçek zamanlı olarak yakalayın ve analiz edin
• Üretim operasyonları genelinde izlenebilirliği iyileştirin
• Düzeltici ve önleyici eylemler gerçekleştirin
• Gelecekteki programları ve süreçleri iyileştirmek için operasyonel içgörüleri kullanın

Temel faydalar:

• Üretim sorunlarının daha hızlı tanımlanması ve çözülmesi
• Geliştirilmiş ürün ve üretim kalitesi
• Daha iyi izlenebilirlik ve uyumluluk desteği
• Programlar arasında sürekli operasyonel iyileştirme

Dijital ikiz, üretim başlamadan önce üretimi planlamak, simüle etmek ve doğrulamak için kullanılabilecek ürünlerin, üretim sistemlerinin ve üretim operasyonlarının sanal bir temsilini sağlar. Otomotiv üreticileri, düzenleri optimize etmek, otomasyonu doğrulamak, devreye almayı iyileştirmek ve lansman ve yükseltme sırasında üretim riskini azaltmak için dijital ikizleri kullanabilir.

Siemens, ürün mühendisliği, üretim mühendisliği ve üretim yürütmeyi birbirine bağlayan kapsamlı bir dijital ikiz sunar.

Anahtar stratejiler:

• Üretim süreçlerini ve hat konfigürasyonlarını sanal olarak simüle edin
• Dağıtımdan önce otomasyon ve üretim iş akışlarını doğrulayın
• Mühendislik ve üretim verilerini operasyonlar arasında birbirine bağlayın
• Sanal modellerle üretim planlamasını ve hızlandırmayı destekleyin

Temel faydalar:

• Azaltılmış üretim ve lansman riski
• Daha hızlı devreye alma ve yükseltme
• Geliştirilmiş üretim işbirliği ve görünürlük
• Üretim başlamadan önce daha iyi operasyonel hazırlık