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2021开年大片 | 数据如何撬动汽车未来

2021-02-23 15:43:23 来源:
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导读:

汽车产业是实体经济的重要支撑之一,其数字化水平是国家工业发展水平的“风向标”。过去几年,飞驰的汽车在重重压力之下似乎变“慢”了,而那些勇于变化的车企因为找到了数据这种新“燃料”,2021新年伊始强力启动,在新征程上加速奔跑。

统一采集数据的“利器”

汽车的制造过程异常复杂,从车型的设计研发,到制造过程的冲压、焊装、涂装、总装,再到后期的检验、测试、服务,整个流程会产生海量的数据。像上汽大众这样的车企,由于在全国各地都有生产基地,各个工厂乃至各个车间之间相互独立,数据分散在不同的子系统中,形成了一座座信息孤岛。

西门子SIMATIC WinCC OA则可以帮助客户从多个独立的IT系统之中收集数据,由于它可扩展性强,最多可支持1000万点,2048个分布式站点的数据采集,非常契合上汽大众分布式采集数据的需求。

基于WinCC OA的SiPlant平台集成了许多可视化工具,能够方便、迅速地将KPI、OEE、报警等关键信息以人性化的方式展现出来,使管理者能一目了然地掌握数据背后的趋势变化。

无标准寸步难行

数据是数字化的根基,而数据标准如果不统一,反而会为用户带来开发、运维以及管理的多重不便。例如在汽车总装车间,AGV小车是工厂智慧物流系统的重要组成部分,一家车企往往会采购多家AGV厂商的小车产品,不同厂商之间各自为政,势必会产生各种各样的问题。

在西门子位于上海的汽车展厅与测试中心的样板工厂里,来自国内外多家AGV厂商的小车在总装车间里畅通无阻的高效运转着,这是因为所有AGV厂商都可以使用西门子专为汽车行业开发的基于TIA博途软件的SIMOVE设备平台来开发自己的AGV产品。同时,汽车行业用户也能够利用SIMOVE中央调度系统平台对不同厂家的AGV进行统一协调和管理,保证实时通信、实现数据增值,使未来大规模部署复杂的柔性生产线成为可能。

AI赋能车企高效生产

目前,许多车企正在基于对当前数据的趋势分析,预测未来可能发生的变化,从而提升产品质量,降低运维成本。

在汽车的制造过程中,焊接质量检测是一项精细而复杂的任务。每辆汽车的白车身主体结构约有2000到3000个不同类型的焊点,虽然多种抽检方法相结合能够降低问题车辆出现的概率,但却无法从根本上杜绝白车身不合格的隐患。广汽乘用车将西门子工业人工智能软件应用于车间核心工站,实现了生产过程中的焊接质量预测。工作人员就可以对潜在缺陷焊点进行定向检测,不但可以更精准地排查隐患,还能大大降低人力和设备成本。

除了产品质量,车企也十分重视产线的连续运行。对上汽大众而言,每停线1分钟就意味着少1台车可以下线,由此可能造成巨大的经济损失。而西门子的预测性维护技术,则能通过数据分析预知设备未来可能发生的故障,提醒运维人员提前采取行动,从“坏了再修”变成“防患于未然”,帮助上汽大众每年减少1-2个小时的停线时间。

让汽车在数字世界里飞驰

未来,随着技术的迭代和应用的深入,数据的潜力将会得到进一步的释放。在西门子成都创新中心,来访者可以一览汽车行业数字化转型的宏伟愿景。其中,西门子MindSphere工业物联网即服务解决方案,展现了汽车行业未来的无限可能。

工业物联网网关可以通过开放的连接标准将汽车复杂制造场景中的数据传送到云平台MindSphere,平台侧对数据的进一步分析将帮助车企更好地把握制造过程的各个环节,从而大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,由此形成数字化闭环,最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。

不久的将来,研发人员可能只需将需求发布到工业互联网平台,就能从云端精准获取相关数据以及用于处理数据的模型和算法服务,让一款新车型直接在数字世界中飞驰起来 ,与物理世界的运行并无二致,方便进行测试和改进,由此大大加快了新产品的上市速度。

当前,中国汽车产业已经进入了一个全新的,发展模式出现颠覆式变革的新时代。在机遇与挑战并存的当下,利用数据洞悉先机,通过数字化转型应对时代变革,正在成为汽车企业领袖的共识和行动计划。西门子深耕汽车行业数十年,在汽车行业积累了大量的知识、技术和丰富的实践经验。未来,西门子希望携手中国汽车企业一起迈入数字化新征程,助力客户打造世界一流的企业,推动中国汽车行业“屹立于当下,繁荣于未来”。

来源:西门子

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