%201920x600.jpg)
V P-Labu laboratorijske razmere načrtno ustvarjamo v resničnem proizvodnem okolju. Po tem se naš pristop razlikuje od drugih: proizvodne tehnologije razvijamo in preizkušamo tam, kjer jih bomo pozneje uporabljali – tam, kjer potekata proizvodnja in tehnični razvoj. Tako lahko že zgodaj ocenimo, kako se inovacije obnesejo v dejanskih proizvodnih razmerah. Nato jih skupaj z ekipami v obratih izpopolnjujemo, dokler niso stabilne in primerne za širšo uvedbo ter serijsko proizvodnjo.
Ta povezava je za nas ključna. Skrajšuje razdalje, pospešuje odločanje in omogoča, da dobre ideje hitro zaživijo v tovarnah.
Ekipa Audi Production Laba se je od ustanovitve močno povečala: danes v P-Labu dela več kot 20 zaposlenih, pri posameznih projektih pa sodelujejo tudi številni sodelavci iz proizvodnje in logistike. Prav sodelovanje med specializirano jedrno ekipo in strokovnjaki iz tovarn dela naše delo tako učinkovito.
Inovacij ne razvijamo za proizvodnjo, ampak skupaj s proizvodnjo. Želimo zgodaj prepoznati obetavne nove tehnologije, jih preizkusiti v resničnih razmerah in jih vpeljati v serijsko proizvodnjo tako, da koristijo celotni organizaciji. To je ključno za dolgoročno uspešnost naše proizvodnje.
V obsežni serijski proizvodnji morajo biti procesi izjemno stabilni in učinkoviti, zato to ni primerno okolje za eksperimente. V okolju, kot je P-Lab, lahko tvegamo in preizkušamo nove rešitve. Veliko poskusov sprva ne uspe. Morda bo od tisoč poskusov 999 neuspešnih, šele tisoči pa uspešen. Ti cikli učenja so ključni za razvoj prebojnih rešitev, ki jih nato prenesemo v robustne proizvodne procese. Svojo vlogo razumemo kot povezovanje inovacijskega okolja z realnostjo proizvodnje. Ideje spremljamo od prvega dokaza izvedljivosti do proizvodnega procesa, ki teče neprekinjeno, 24 ur na dan.
Edge Cloud 4 Production je pomemben korak na poti k podatkovno vodeni proizvodnji. Omogoča virtualizacijo krmilnikov in spremljanje procesov v realnem času, ne glede na lokacijo. Virtualni PLC je eden najvidnejših rezultatov našega dela. Kaže, kako je mogoče tradicionalno avtomatizacijo povezati s sodobno informacijsko arhitekturo.
Rešitev prinaša večjo prilagodljivost, manjšo odvisnost od strojne opreme in hitrejše posodobitve. Hkrati zmanjšuje stroške strojne opreme. V proizvodnji na primer potrebujemo manj strojne opreme, ki je fizično povezana s stroji, kar znižuje stroške tako pri nabavi kot pri vzdrževanju. Programsko opremo je mogoče upravljati in posodabljati z enega mesta, zato lahko nove funkcije uvajamo hitreje in učinkoviteje porabljamo vire. S tem postavljamo temelje za povezano, programsko vodeno proizvodnjo. Zanimanje, ki ga rešitev vzbuja po vsem svetu, kaže, kako pomemben je ta pristop za celotno panogo.
1200.jpg)
Edge Cloud 4 Production je vsekakor eden izmed njih. To je eden najbolj prepoznavnih projektov, ki smo jih izpeljali v P-Labu.
Lotili smo se tudi projektov s področja umetne inteligence. Na več lokacijah s pomočjo umetne inteligence preverjamo kakovost točkovnih zvarov v proizvodnji karoserij. Preizkušali smo tudi omrežje 5G. Ugotovitve smo posredovali združenju 5G Alliance for Connected Industries and Automation (5G-ACIA) in pomagali opredeliti industrijske zahteve na tem področju. Raziskovali smo tudi sodelovanje med človekom in robotom ter uporabo velikih podatkov (big data).
Nekatere rešitve smo razvili dovolj daleč, da smo jih lahko skupaj s pristojnimi strokovnimi oddelki temeljito ovrednotili. Eden takih primerov je modularna montaža, za katero smo zasnovali povsem nov proizvodni koncept. Analiza ekonomske učinkovitosti pa je pokazala, da uvedba ne bi prinesla pričakovane dodane vrednosti.
V P-Labu se osredotočamo izključno na optimizacijo proizvodnje. Smo pomemben del pobude Automotive Initiative 2025 (AI25), inovacijske mreže, namenjene digitalni preobrazbi avtomobilske industrije. Med drugim preučujemo, kako bi umetno inteligenco uporabili pri avtomatizaciji ali krmiljenju robotov. Včasih naletimo tudi na kakšno zanimivo idejo, povezano s samim vozilom, in jo predamo naprej. Poleg tega vse rešitve dejansko preizkusimo. Stvari moramo dobesedno prijeti v roke. Lepo pripravljene predstavitve teorij nam v proizvodnji ne koristijo. Mi potrebujemo jeklo, pločevino in priložnost, da avtomobil dejansko izdelamo. Pri novem procesu na začetku nihče ni strokovnjak. Napredujemo lahko le tako, da sestavljamo, preizkušamo ter se učimo s poskusi in napakami.
Trenutno se posvečamo več zanimivim projektom, s katerimi želimo povečati učinkovitost in trajnostnost proizvodnje. Med osrednjimi področji sta umetna inteligenca in robotika: preizkušamo, kako bi lahko robote uporabljali tudi v manj predvidljivih okoljih, ne le v povsem načrtovanih delovnih procesih. Robotov ne bi bilo več treba programirati, lahko bi jih preprosto "naučili". Tako bi lahko številne procese avtomatizirali na bolj stroškovno učinkovit način.
Poleg tega preučujemo, ali bi bilo v proizvodnji mogoče namesto izmeničnega uporabljati enosmerni tok, s čimer bi prihranili energijo in zmanjšali ogljične izpuste. Razvijamo tudi nove logistične in montažne sisteme, ki združujejo umetno inteligenco in robotiko, da bi bila proizvodnja še pametnejša.
Eden od projektov, ki nas še posebej navdušujejo, je visoko avtomatizirana proizvodnja kabelskih snopov in njihova vgradnja v vozilo. V okviru projekta Next2OEM pri tem sodelujemo z več partnerji – od dobaviteljev do ekip za vgradnjo v tovarni. Projekt je še posebej pomemben, saj je proizvodnja kabelskih snopov v industriji avtomatizirana le v majhnem deležu. V Ingolstadtu so postavili demonstracijski sistem, ki ga financira nemško ministrstvo za gospodarstvo in energijo ter prikazuje celoten proces: od proizvodnje in integrirane predmontaže do avtomatizirane vgradnje pod nadzorom osrednjega sistema.
Prednosti so velike: manj logistike, bolj zanesljivi procesi in bistveno hitrejše prilagajanje spremembam – v minutah namesto tednih. Naslednji korak je prenos pridobljenih izkušenj v serijsko proizvodnjo prihodnjih modelov.
Ta projekt ponazarja bistvo P-Laba: kompleksne naloge, ki so se doslej večinoma opravljale ročno, na novo zasnovati z digitalnimi, podatkovno vodenimi in avtomatiziranimi pristopi, da bo proizvodnja pripravljena na izzive prihodnosti.
Vse težje je predvideti, kaj bomo v prihodnje potrebovali. V strokovni literaturi kolegi govorijo o volatilnem razvoju, torej o izjemno nepredvidljivem in hitro spreminjajočem se okolju. Z gotovostjo pa lahko rečemo, da bo digitalizacija spremembe še pospešila. Zlasti v proizvodnji pričakujemo tehnološke preboje, ki si jih danes še ne znamo predstavljati – zaradi napredka na področju senzorske, krmilne in polprevodniške tehnologije, programske opreme ter umetne inteligence. To odpira velike priložnosti, hkrati pa prinaša tudi izzive. Ker nimamo kristalne krogle, moramo biti prilagodljivi, odprti in se nenehno učiti. Ves čas moramo ostati radovedni in pozorni na svet okoli sebe. Pri znamki Audi se na to pripravljamo s programi usposabljanja, izobraževanjem in Audijevo Akademijo.
Tudi zasebno me zelo privlači vse, kar je povezano s tehnologijo. Veliko berem in raziskujem, rad preizkušam nove stvari, da jih bolje razumem. Trenutno s pomočjo asistentov za kodiranje, ki temeljijo na umetni inteligenci, programiram osebni projekt in navdušen sem nad tem, kako dobra je njihova pomoč. Včasih se tudi odmaknem od resničnosti in navdih poiščem v znanstvenofantastičnih romanih in filmih. Številne tehnologije, ki jih opisujejo, danes niso več daleč od uresničitve – in prav to me navdihuje.
