Jak rzeczywistość rozszerzona rewolucjonizuje branżę motoryzacyjną

Opublikowano: 27 kwietnia 2017 r. / Aktualizacja od: 4 września 2018 r. - Autor: Konrad Wolfenstein

Źródło: Shutterstock

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

Tworzenie modeli cyfrowych (źródło: Volkswagen)

W przypadku projektowania, pozycji mody i wyboru materiałów, AR oferuje opcje wielu warstw: kształty, projekty lub kolory mogą być wyraźnie wyświetlane i zmieniane w dowolnej liczbie bez nowego modelu, który ma być ręcznie produkowany. W Mercedes Benz inżynierowie są zatem obsługiwani w wizualizacji ich rozwoju, na przykład poprzez praktycznie „instalowanie” różnych wariantów silnika w istniejącym podwoziu. W ten sposób symulujesz, w jaki sposób planowany kruszywa wpisuje się w komorę silnika samochodu. Projektanci oszczędzają 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

Wsparcie AR w zakresie konserwacji (źródło: Shutterstock)

Większość regularnych konserwacji samochodów składa się z rutynowych kroków. AR może tworzyć interaktywne instrukcje, które reprezentują i wyjaśniają nadchodzące kroki pracy technika serwisowego. Ma więc wszystkie istotne informacje przez cały czas. Electroconzern Bosch opracował system dokładnie do konserwacji samochodu: w warsztatach mechanika skupia aparat AR na silniku danego pojazdu, wówczas wadliwe części są oznaczone na monitorze i wyświetlane z numerem zamówienia i odniesień do instalacji. Wszystko to przyspiesza i określa utrzymanie pojazdu, a tym samym obniża koszty dla firm i klientów.

perspektywy

Oprócz zastosowania rzeczywistości rozszerzonej dla procesów operacyjnych producentów samochodów, funkcje AR przyniesie korzyści również klientom w najbliższej przyszłości, na przykład w formie wirtualnych kokpitów. Wielu producentów napędza rozwój „inteligentnych” płyt frontowych, za pomocą których kierowca jest dostarczany z informacjami zgodnie z jego indywidualnymi preferencjami. Obejmuje to dane do prędkości, jak można już częściej znaleźć w pojazdach. Ale funkcje nawigacyjne, ostrzeżenia i ustawienia radiowe lub telefonu mogą być również wyświetlane na „wirtualnej przedniej szybie”. Wielka zaleta: informacje są zintegrowane bezpośrednio z dziedziną wizji kierowcy, co oznacza, że ​​zawsze utrzymuje drogę na widoku. Rozproszenie od prowadzenia przez nie optymalnie umieszczone reklamy jest przeszłością. W przyszłości inteligentny asystent jazdy mógł rozpoznać idealną linię samochodu i wskazać kierowcę według niego lub zidentyfikować niebezpieczeństwa za pośrednictwem systemu kamer i ostrzec, zanim kierowca je zobaczy.