Jak rzeczywistość rozszerzona rewolucjonizuje branżę motoryzacyjną

Opublikowano: 27 kwietnia 2017 r. / Zaktualizowano: 4 września 2018 r. – Autor: Konrad Wolfenstein

Źródło: Shutterstock

W ramach zdigitalizowanego Przemysłu 4.0, sektor motoryzacyjny w coraz większym stopniu opiera się na technologiach rozszerzonej rzeczywistości (AR). Powód jest oczywisty: niemiecki przemysł motoryzacyjny należy do najbardziej zaawansowanych sektorów w Niemczech pod względem cyfryzacji. Podobnie jak w wielu innych branżach, AR jest obecnie wykorzystywany głównie w celach marketingowych i sprzedażowych. W szczególności komunikacja marki oferuje szeroki wachlarz zastosowań dla AR, ponieważ interaktywne środowiska doświadczeń pozwalają na angażujące prezentacje treści, wywołując emocje u potencjalnych klientów. Zastosowania obejmują zarówno wirtualne wizualizacje 3D wybranego pojazdu za pomocą okularów AR, jak i symulacje jazd próbnych. Co więcej, użytkownik jest bezpośrednio zintegrowany z koncepcją poprzez interakcję. Pozwala to producentom tworzyć zupełnie nowe wirtualne światy samochodowe i doświadczenia z jazdy podczas wprowadzania produktów na rynek. Poza marketingiem, AR oferuje producentom również różnorodne zastosowania w sektorze przemysłowym.

Rozwój produktu

Cyfrowe modelowanie (Źródło: Volkswagen)

AR oferuje wielopłaszczyznowe możliwości w zakresie koncepcji projektowej, tworzenia modeli i doboru materiałów: kształty, wzory i kolory można wiernie prezentować i modyfikować w dowolnej liczbie, bez konieczności ręcznego tworzenia nowego modelu za każdym razem. W Mercedes-Benz wspiera to inżynierów w wizualizacji ich projektów, umożliwiając im na przykład wirtualny „montaż” różnych wariantów silnika w istniejącym podwoziu. W ten sposób mogą symulować, jak zaplanowany silnik zmieści się w komorze silnika samochodu. Pozwala to projektantom zaoszczędzić na kosztach badań i rozwoju oraz skrócić wymagany czas.

produkcja

Przemysł motoryzacyjny również wykorzystuje procesy wspierane przez rzeczywistość rozszerzoną w produkcji . Na przykład BMW stosuje tę technologię do spawania kołków w pojazdach testowych od zeszłego roku. Wcześniej proces ten wykonywano ręcznie, co zajmowało kilka dni na każdy samochód. Teraz pracownicy wyposażeni w kaski z danymi i kamery widzą poszczególne punkty spawania na pojazdach za pomocą wizualizacji AR, co skraca czas produkcji o połowę. Wyzwaniem dla szerszego zastosowania jest śledzenie bez znaczników, ponieważ samochody nadal muszą być oznakowane, aby nadawały się do użytku przez systemy AR. To, co jest wykonalne w przypadku pojazdów testowych, wydaje się nierealne w przypadku produkcji seryjnej.

Firma Kolbus, producent niestandardowych produktów przemysłowych, między innymi dla przemysłu motoryzacyjnego, wykorzystuje również rozszerzoną rzeczywistość w projekcie pilotażowym w produkcji ręcznej. Pracownicy otrzymują tam wskazówki dotyczące kolejnych etapów pracy za pomocą nakładek pozycjonowanych z dokładnością do milimetra. Wadliwe etapy produkcji są wykrywane, co pozwala uniknąć kosztownych odpadów.

Poza produkcją, rzeczywistość rozszerzona wspiera planowanie zakładów w branży motoryzacyjnej, ponieważ AR umożliwia wirtualne nakładanie maszyn lub budynków na rzeczywiste środowisko lub symulację przepływów materiałów. Wszystko to działa niezależnie od lokalizacji, przynajmniej na etapie planowania, co pozwala zaoszczędzić na kosztach personelu i podróży, budując nowy zakład w Brazylii lub Chinach.

Zapewnienie jakości

Innym praktycznym zastosowaniem jest zapewnienie jakości, ponieważ narzędzia rozszerzonej rzeczywistości (AR) mogą być wykorzystywane do analizy procesów produkcyjnych i wczesnego identyfikowania usterek. AR ułatwia również rozwiązywanie problemów, ponieważ niezbędne kroki usprawniające można wirtualnie zilustrować w formie samouczków AR. To uproszczone podejście jest szybkie i nie wymaga pomocy ekspertów, co jest szczególnie przydatne dla globalnych firm motoryzacyjnych z globalną dystrybucją fabryk.

AR może być również wykorzystywane do rozszerzenia kontroli jakości na miejsca odbioru lub dostawców. Produkty wstępne lub części produkowane zewnętrznie można dokładnie kontrolować w czasie rzeczywistym, bez konieczności obecności zespołu ekspertów na miejscu. Jest to szczególnie istotne, ponieważ około dwie trzecie kosztów wynikających z wad jakościowych można przypisać błędom dostawców. Kontrole na miejscu pomagają zatem we wczesnym wykrywaniu usterek. W branży motoryzacyjnej wirtualne kontrole obniżają zatem koszty, pozwalają na wcześniejszą identyfikację problemów i przyspieszają naprawy.

Serwis pojazdów

Wsparcie AR podczas konserwacji (Źródło: Shutterstock)

Regularna konserwacja samochodu w dużej mierze składa się z rutynowych czynności. AR umożliwia tworzenie interaktywnych instrukcji, które ilustrują i wyjaśniają kolejne etapy prac technikowi serwisowemu, zapewniając mu łatwy dostęp do wszystkich istotnych informacji. Firma elektroniczna Bosch opracowała system specjalnie do konserwacji samochodów o nazwie „CAP Automotive”: w warsztacie mechanik kieruje kamerę AR na silnik pojazdu, a następnie uszkodzone części są oznaczane kolorami na monitorze wraz z numerami części i instrukcjami montażu. Wszystko to przyspiesza i usprawnia konserwację pojazdu, obniżając tym samym koszty zarówno dla firm, jak i klientów.

perspektywy

Oprócz zastosowania w procesach operacyjnych producentów samochodów, rzeczywistość rozszerzona (AR) wkrótce przyniesie bezpośrednie korzyści klientom, na przykład w postaci wirtualnych kokpitów. Wielu producentów rozwija „inteligentne” przednie szyby, które dostarczają kierowcom informacji dostosowanych do ich indywidualnych preferencji. Obejmuje to dane dotyczące prędkości, które są już powszechne w pojazdach. Na „wirtualnej przedniej szybie” mogą być również wyświetlane funkcje nawigacji, ostrzeżenia oraz ustawienia radia lub telefonu. Główną zaletą jest to, że informacje są zintegrowane bezpośrednio w polu widzenia kierowcy, pozwalając mu przez cały czas patrzeć na drogę. Rozproszenie uwagi podczas jazdy spowodowane nieprawidłowo umieszczonymi wyświetlaczami stanie się zatem przeszłością. W przyszłości inteligentny asystent jazdy będzie mógł rozpoznawać idealny tor jazdy i ostrzegać kierowcę za pomocą nakładek, a system kamer będzie mógł identyfikować i ostrzegać o zagrożeniach, zanim kierowca je zauważy.