数据可以帮助优化电动力系统的生产过程,使它们更高质量、更安全,更便宜。
纵观历史,客户需求一直是驱动因素在世界各地的公司的产品组合。今天,地球更清洁的需求是无与伦比的,个人想要的产品和服务,尽量减少对环境危害。
这个神奇的转变在客户需求到处都是明显的。素食食品行业正在经历一场上升请求,政府打击企业的碳排放,汽车工业是发展的越来越多基于电动汽车和电池驱动的引擎。
事实上,对电动汽车的需求(EVs)是著名的大。今天,大约30 - 45%的汽车买家在美国和德国考虑购买电动车的时候得到一辆新车。这个高需求创建更多的绿色出行解决方案支持的政府法规和客户的希望减少他们的碳足迹。
如此戏剧性的变化会带来一些挑战,尤其是对于那些开发和制造电动汽车。当客户想要治愈地球和走向电气化,他们也想驱动电动车相同的距离作为内燃机车辆——没有一个电荷,他们希望汽车本身能够负担得起。
电动汽车制造商需要考虑这些要求在设计和制造。汽车内的电池组必须高效,轻量级的,便宜的创建需求一般不携手并进。
挑战:优化动力系统设计、生产、和性能
电动汽车的核心设计是一个完整的开发和优化电动动力系统,尽管所有车辆的动力系统是一个重要的组成部分,从一个冰转向一个电气动力系统有自己的一套紧迫的挑战。电动汽车的动力系统是一个核心组件性能,危险的,同时,它可以提高生产成本。由于市场的激烈竞争,电动汽车制造商必须找到方法来优化他们的动力总成的生产过程。为什么这是一个挑战呢?
动力系统的制造过程是极其复杂和昂贵的返工。这是有几个原因。首先,动力系统有许多部分,包括电池组、冷却系统、传感器和电机。只有在您已经安装了所有这些子系统一起在车你能知道这是制造成功。这带来一个问题,最好在生产线发现问题甚至在动力总成组装。
动力系统是很难生产的另一个原因是,他们依赖于许多不同的技术整合通过不可逆过程,如焊接电源模块。管理所有这些是具有挑战性的,因为它会产生大量的数据,需要不断的分析,和各种影响敏感,如来料变化,过程漂移,和环境因素。
所以你怎么能生产高质量的动力系统,安全,和便宜的吗?聚合,通过收集和分析生产数据为了找到差异在动力总成制造过程尽可能早。
让我们复习一些建议关于如何做到这一点。
解决方案:将产品数据分析成为关注焦点
“收集、清洁、协调和关联。“这是你的新电动汽车制造业的座右铭!所有参数测试数据应收集每个汇编级产品层次结构,使实时过程优化和可预测性。这里是如何做到这一点。
数据收集:集中式和结构
你所有的数据(过去和现在)应该可以在一个地方。要做到这一点,您可以创建并形成数据湖将打破竖井内动力总成生产线。每一块与电动汽车生产线相关的数据应该在湖的数据,包括数据的车载充电器,电池,电力驱动模块,压水式反应堆模块、电动汽车逆变器等。
清洁:规范化的数据,因此可以很容易地处理
确保所有数据归一化、结构化、格式化,这样最好最准确的数据分析可以进行了。这是最重要的,乏味的,部分的过程,因为它是GIGO(垃圾、垃圾)会回来困扰你。没有数据被正确格式化和清洗,你的分析不会得到任何地方。
协调:聚合和分析数据
协调数据意味着拆除筒仓,这样你方便可以跨操作相比,产品,工厂,和内野使用。例如,电池,从以下部门的数据必须包含在湖和分析你的数据:
这是至关重要的,因为信息从一个部门可以极大地帮助另一个。例如,数据为什么电动汽车可能带来回到光动力总成制造或设计错误。
您可以使用先进的机器学习算法来确定有问题的材料和预测哪些组件或子系统的动力系统将创建问题。例如,这项技术可以用来发现裂纹在焊缝通过机器视觉技术,它比人类更精确检查,因为它是不容易训练方差或情绪状态,如感觉累了。
关联:在现实生活中发现并应用见解
现在你的数据准备好了,你可以用它来获得洞察你的产品和制造过程,不仅是有意义的,但可操作的。能够实时的做,这样你不是不必要浪费/取消好产品更重要的考虑到这些系统的成本。此外,您可以使用过去的测试结果为基础来决定哪些部分的动力系统有问题,每次都表现良好。
结果:创造高品质的产品与最小化报废
今天站在电动汽车市场,开发高质量的产品有竞争力的价格,制造商必须接受行业4.0范式转变,采用智能制造策略。正如我们以上详细,这需要将产品数据分析中心聚光灯下。制造商应该努力完全跨供应链的可视性,聚合和关联数据在每一个汇编级在整个产品层次结构,以及捕获失败签名。
这些数据可以分析与人工智能算法提供实时优化和预测,减少废料,提高NPI坡道,提振子系统的质量和可靠性,减少RCA解决问题更迅速开车时更高的整体质量。这种方法在动力总成生产的价值是不可估量的。优化动力系统的生产会导致较低的生产成本,最终降低消费者的价格和允许制造商获得竞争优势。
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