Jak rzeczywistość rozszerzona rewolucjonizuje branżę motoryzacyjną

Opublikowano: 27 kwietnia 2017 / Aktualizacja z: 4 września 2018 - Autor: Konrad Wolfenstein

W ramach zdigitalizowanego Przemysłu 4.0 również przemysł motoryzacyjny w coraz większym stopniu opiera się na technologiach rzeczywistości rozszerzonej. Powód tego jest oczywisty, ponieważ niemiecki przemysł motoryzacyjny jest jednym z najbardziej postępowych sektorów gospodarki w tym kraju, jeśli chodzi o cyfryzację. Jak w wielu branżach, rzeczywistość rozszerzona wykorzystywana jest obecnie głównie w celach marketingowych i sprzedażowych. AR ma szerokie pole zastosowań, szczególnie w komunikacji marki, gdyż za pomocą interaktywnych światów doświadczeń można niezwykle przejrzyście przedstawić treść, aby wzbudzić emocje wśród potencjalnych klientów. Zastosowanie rozpoczyna się od wirtualnej reprezentacji 3D żądanego pojazdu za pomocą okularów AR, a kończy symulowaną jazdą próbną. Ponadto użytkownik jest bezpośrednio zaangażowany w koncepcję poprzez interakcję. Dzięki temu dostawcy mogą tworzyć zupełnie nowe wirtualne światy samochodowe i doświadczenia z jazdy, prezentując produkty. Ale poza marketingiem AR nadaje się również dla producentów do różnych zastosowań w sektorze przemysłowym.

Rozwój produktu

AR oferuje szerokie możliwości w zakresie projektowania, tworzenia modeli i doboru materiałów: kształty, projekty czy kolory można wyraźnie wyświetlać i zmieniać w dowolnej liczbie, bez konieczności ręcznego tworzenia nowego modelu. W Mercedes Benz inżynierowie otrzymują wsparcie w wizualizacji swoich osiągnięć, na przykład dzięki możliwości wirtualnego „montowania” różnych wariantów silnika w istniejącym podwoziu. Symulują w ten sposób, jak planowana jednostka mieści się w komorze silnika samochodu. Projektanci oszczędzają w ten sposób koszty badań i rozwoju oraz skracają wymagany czas.

produkcja

W produkcji branża motoryzacyjna pracuje również z procesami wspieranymi przez rozszerzoną rzeczywistość. od zeszłego roku BMW tę technologię do przyspawania kołków w pojazdach testowych. Do tego czasu robiono to ręcznie, co zajmowało kilka dni na samochód. Teraz pracownikom wyposażonym w kaski z danymi i kamery pokazywane są odpowiednie punkty spawania w pojazdach za pomocą wizualizacji AR, co skraca wymagany czas o połowę. Wyzwaniem dla szerszego zastosowania jest śledzenie bez znaczników, ponieważ samochody nadal muszą być wyposażone w oznaczenia, aby mogły być oceniane przez systemy AR. To, co jest możliwe w samochodach testowych, nadal wydaje się nierealne w przypadku produkcji seryjnej.

Kolbus, producent szytych na miarę produktów przemysłowych m.in. dla przemysłu samochodów osobowych, w ramach projektu pilotażowego wykorzystuje rozszerzoną rzeczywistość także w produkcji ręcznej. Tam pracownikowi pokazywane są kolejne etapy pracy za pomocą wyświetlaczy rozmieszczonych z milimetrową precyzją. Identyfikacja nieprawidłowych etapów produkcji pozwala uniknąć kosztownych odpadów.

Oprócz produkcji rzeczywistość rozszerzona wspiera planowanie zakładów w przemyśle motoryzacyjnym, ponieważ maszyny lub budynki można wirtualnie wyświetlać w rzeczywistych środowiskach lub symulować przepływy materiałów za pomocą AR. Wszystko to działa niezależnie od lokalizacji, przynajmniej na etapie planowania, dlatego też przy zakładaniu nowego zakładu w Brazylii lub Chinach oszczędza się na kosztownym personelu i kosztach podróży.

Zapewnienie jakości

Kolejnym obszarem zastosowania w praktyce jest zapewnienie jakości , gdyż środki AR można wykorzystać do analizy procesów produkcyjnych i identyfikacji wadliwych procesów produkcyjnych na wczesnym etapie. Rozwiązywanie problemów można również przeprowadzić za pomocą AR, wirtualnie ilustrując kroki wymagane do ulepszenia w formie samouczków AR. Uproszczone rozwiązanie działa szybko i nie wymaga zaangażowania specjalisty, co jest szczególnie przydatne dla globalnych koncernów samochodowych, których fabryki są rozsiane po całym świecie.

Dzięki AR kontrolę jakości można również rozszerzyć na przychodzące towary lub lokalizacje dostawców. Preprodukty lub części wyprodukowane zewnętrznie można dokładnie sprawdzić 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. Kontrola na miejscu pomaga we wczesnym wykrywaniu błędów. Wirtualne kontrole obniżają koszty w branży motoryzacyjnej, wcześniej identyfikują problemy i przyspieszają prace naprawcze.

Serwis pojazdów

Regularna konserwacja samochodu składa się głównie z rutynowych czynności. AR można wykorzystać do tworzenia interaktywnych instrukcji, które przedstawiają i wyjaśniają technikowi serwisowemu kolejne etapy pracy. Oznacza to, że ma zawsze pod ręką wszystkie istotne informacje. firma elektryczna Bosch opracowała system specjalnie do konserwacji samochodów: w warsztacie mechanik kieruje kamerę AR na silnik danego pojazdu, następnie wadliwe części są oznaczane kolorem i numerem zamówienia i na monitorze wyświetlane są instrukcje instalacji. Wszystko to przyspiesza i sprawia, że ​​obsługa pojazdów jest bardziej precyzyjna, redukując tym samym koszty dla firm i klientów.

perspektywy

Oprócz zastosowania rozszerzonej rzeczywistości do procesów operacyjnych producentów samochodów, funkcje AR w najbliższej przyszłości przyniosą także bezpośrednie korzyści klientom, na przykład w postaci wirtualnych kokpitów. Wielu producentów kontynuuje rozwój „inteligentnych” szyb przednich, które dostarczają kierowcy informacji w oparciu o jego indywidualne preferencje. Obejmuje to dane dotyczące prędkości, które są już powszechniejsze w pojazdach. Funkcje nawigacji, ostrzeżenia oraz ustawienia radia lub telefonu można jednak wyświetlać także na „wirtualnej szybie przedniej”. Duża zaleta: informacje są zintegrowane bezpośrednio z polem widzenia kierowcy, dzięki czemu może on zawsze mieć oko na drogę. Odrywanie uwagi od jazdy spowodowane nieodpowiednio rozmieszczonymi wyświetlaczami należy już do przeszłości. W przyszłości inteligentny asystent jazdy będzie mógł rozpoznać idealną linię samochodu i poinformować o tym kierowcę za pomocą wyświetlaczy lub wykorzystać system kamer do identyfikowania zagrożeń i ostrzegania ich, zanim kierowca je zauważy.