Számtalan módon hasznosítja az autóipar az MI-t

Az MI pénzt spórol a gyártóknak, és megváltoztatja az autók gyártásának módját, valamint azt, ahogy a vásárlók viszonyulnak hozzájuk. Egy jelentés szerint, amit a McKinsey tanácsadócég készített, az új tartalmakat és adatokat előállító generatív MI több, mint 950 millió dollárral fog javítani a marketing és a kereskedelem eredményein.

A Mercedes-Benz és a BMW régi gyárak újratervezéséhez és újak létrehozásához használ generatív MI-t. Előbbi cég mesterséges intelligenciával ellátott szoftvert használt a kecskeméti gyárának virtuális lemásolásához. Az így készült másolatot digitális ikernek hívják, ami lehetővé teszi a vállalat számára, hogy a lehető legkisebb mértékű változtatásokat kelljen csak eszközölnie a valódi gyárban, miközben az új összeszerelő részlegekkel, a régiek újraszerszámozásával, a sétautakkal és a tűzvédelemmel kísérletezik.

Ez a folyamat gyorsabbá, átláthatóbbá és rugalmasabbá teszi a változtatásokat még azok megvalósítása előtt. A Mercedes állítása szerint a koordinációs feladatok számát 50 százalékkal tudja csökkenteni, miközben megduplázza egy összeszerelő részleg átalakításának vagy felépítésének sebességét. A feladatok végrehajtásának minősége is javul, ugyanis a virtuális térben gyűjtött adatokban még azok felhasználása előtt kiszűrhetőek a hibák.

A csillagos márka Rastattban, Dél-Németországban található üzemének fényezőműhelyében már az MI felügyeli a festési folyamatokat, ami 20 százalékos csökkenést eredményez az energiafelhasználásban a korábbiakhoz képest. A Mercedes azt állítja, hogy a folyamatok MI általi felügyelete más létesítményekben és részlegeken is meg fog jelenni.

A BMW is jelentős mértékben támaszkodik az MI-re

A BMW a 2025-ben nyíló debreceni gyárának tervezéséhez és az ottani munkafolyamatokkal való kísérletezéshez is felhasználja az MI képességeit. A cég az Nvidia Omnisense platformjával tervezi meg a gyár elrendezését és a robotok elhelyezését. Ezzel a cég továbbra is kitart a 2022-ben bemutatott BMW iFactory elképzelés mellett, amit az „autóipari termelés jövőjeként” harangoztak be. Ehhez három évvel ezelőtt kezdték meg a BMW létesítményeinek és járműveinek 3D-s beszkennelését, eddig pedig már majdnem 7 négyzetkilométernyi belső és 15 négyzetkilométernyi külső területet fedtek le. Az esetleges változásokat egy újraszkenneléssel bármikor fel lehet vinni a modellbe.

A BMW már rendelkezik digitális ikrekkel a spartanburgi (Dél-Karolina), a müncheni és a regensburgi gyárairól. Ezen gyárak virtuálisan szemrevételezhetőek, és egyes kivágott részeik megoszthatóak a beszállítókkal, hogy azok minimalizálni tudják a tervezési hibákat.

A spartanburgi gyár karosszériaüzemében 3-400 szegecset hegesztenek minden egyes karosszériára, amik igazítási pontokat adnak a lökhárítóktól kezdve az elektronikáig mindennek. Ezeket a szegecseket tökéletes pontossággal kell a helyükre illeszteni, amit tizenkétszeri, lézeralapú radaros méréssel biztosítanak. Matt Cornelius, a BMW Manufacturing mérnökének állítása szerint a napi több százezer szegecs pontos rögzítésének megbízhatóságában 95 százalékos előrelépést hozott az MI. Ennek köszönhetően a dimenzionáló csapat tagjai hatékonyabban használhatják ki munkaidejüket és összetettebb feladatokra koncentrálhatnak.

A Toyotának is vannak MI fejlesztései

A Toyota 2016-ban egy felhőalapú biztonsági rendszerrel kezdte meg az MI használatát. Ez lett a Safety Connect elnevezésű rendszer, ami szenzorok használatával állapította meg a balesetek bekövetkezését, majd azonnal segélykérő értesítést küldött egy hívóközpontnak. Ez idő alatt a japán gyártó a hangalapú virtuális asszisztenseit is csiszolgatta, amik mostanra már a hangrendszert, a klímát, vagy más funkciókat érintő parancsokat is fogadni tudnak. Az MI újításai a karbantartások beütemezésében is segítik az autótulajdonosokat, olyan alapvető elemeket érintve, mint az olaj, az akkumulátor, a fékek, vagy az abroncsok. A rendszer összeveti egy adott autó kopásait a többi, milliónyi autó adataival, ami alapján meg tudja mondani, mikor kell meglátogatni egy szervizt még az alkatrészek meghibásodása előtt - állítja a Toyota.

A Toyota Kutatóintézet áttörést jelentett be szeptemberben, ami a generatív MI használatáról szól, és robotok összetett képességekre való tanításához használja azt. Az Intézet egy nagy viselkedési modellt akar tervezni a robotok számára, ami a beszédközpontú MI programok által használt nagy nyelvi modell megfelelője lenne. Ezek a képességek olyan, robotok számára eredendően nehéz feladatokat tartalmaznak, mint folyadékok öntése, szerszámok használata, vagy puha tárgyak kezelése. Eddig több, mint 60 képességet tanított meg a modell egyedi építésű, kétkarú robotoknak, a cél pedig 1000 betanított képesség elérése 2024 végére.

Russ Tedrake, a Toyota Kutatóintézet robotikáért felelős alelnöke kiemelte, hogy „már el tudunk képzelni olyan robotokat, amik emberek mellett képesek dolgozni, segítik őket folyadékok, ablaktörlők, szűrők, lámpák és kábelkötegek kicserélésében, és/vagy körülményesebb anyagok kezelésében.” Hozzátette, hogy bár van még pár alapvető kutatási kérdés, ha elégséges mennyiségű képességet tudnak megtanítani egy erre megfelelő robotnak, akkor a kompetenciáknak és a robosztusságnak egy teljesen új szintjét fedezhetik fel, ami hasznosabbá teheti a robotokat a szokásos alkalmazási területeken, és olyan feladatkörökben is, amikre eddig még nem is gondoltunk.

Mi több, a Toyota a korábban említett szerepek mellett már robotokat is képez az MI felhasználásával emberi mozdulatok végrehajtására.