Álláshirdetések
Events / Courses
Legfrissebb híreink
Íme a magyar járműipar versenyképességi stratégiája
2024.04.16 13:23
E-autó-töltéssel foglalkozó üzletágából küld el embereket a BP
2024.04.16 12:24
Már át is kellett nevezni az Alfa Romeo e-autóját
2024.04.16 11:25
Személyre szabhatók az MAN e-teherautói
2024.04.16 10:22Autopro Blog
Autopro a Facebookon
Galériáink
Mesterséges intelligenciával a környezetszennyezés ellen
Fotó: Pixabay
Az Ipar 4.0 több lehetőséget is biztosít a gyárak károsanyag-kibocsátásának csökkentésére. A gyártási folyamatok szimulációja, az előzetes analízis és a végtermékek minőségének javulása mind hozzájárulnak ahhoz, hogy egy gyár kevésbé szennyezze a környezetét.
A gyártási folyamatok digitális tervezése során lehetőség nyílik arra, hogy megvizsgáljuk, hogy az adott termék hogyan állítható elő a legolcsóbban és a leghatékonyabban. Ez vonatkozik akár egy épületegyüttes megépítésére is, így a mesterséges intelligenciával előre lemodellezett tervek lehetővé teszik az olyan gyárak megépítését, amik a lehető legkevésbé szennyezik a környezetüket.
Ide tartoznak a hatékony energiafelhasználású, fenntartható gyárak vagy az ilyenné átalakított, már meglévő épületek. Jó példa a koreai YNCC gyára, amely szimulációk segítségével 12 százalékkal csökkentette az energiafelhasználását, ami a környezetbarát működés mellett évi 19,2 millió dolláros megtakarítást is jelent az üzem számára.
Meghibásodások csökkentése
A mesterséges intelligencia segítségével nemcsak a tervezésről készíthetőek szimulációk, hanem az egyes gyártási folyamatokról is. Ezek segítségével kiszűrhetőek az olyan hibák, amiknek következtében megnövekszik a gyár károsanyag-kibocsátása. A hibák időben történő észlelése nagy segítségét jelent a gyár napi működésében, kiszűrésük a gyár működésének hatékonyságát is növeli, hiszen a nem tervezett leállásokból is jóval kevesebbre kerülhet így sor.
Hatékonyabb termelés
A gyártás során az egyik legnagyobb szennyezési tényező a hibás végtermék, melyet meg kell semmisíteni. A digitalizált gyártás segítségével a termelés hatékonyabbá válik, a problémás elemeket előre kiszűri a rendszer, így hibás végtermékek sem születnek, vagy csak jóval kisebb mértékben fordulnak elő.
Az IndustryWeek a Mitsubishit említi példaként, ahol a többváltozós analízisnek köszönhetően 15 százalékkal sikerült javítani a termelékenységet.
