当消费者承诺购买新车时，他们希望新车能在承诺的时间内准备好。对于经销商代表来说也是如此，他们希望能够满足客户的期望。尽管不可避免地存在不可预测性和其他挑战，但先进技术可以确保生产如期进行。了解将人工智能应用于汽车制造的巨大可能性，可以鼓励人们采取必要的措施，将人工智能整合到他们的流程中。

实现装配线外的自主移动

人工智能在汽车厂的许多应用都侧重于将任务重新分配给人类，这样人类就可以参与高价值、高回报的工作，而机器人和其他人工智能工具则可以完成风险较小但仍然必要的任务。

以德国科隆福特工厂为例。该品牌希望到2026年，每年在欧洲销售60万辆电动汽车。这一里程碑有助于实现到2030年为消费者提供全电动汽车组合的更大目标。

高管们决定，他们可以在汽车制造业中使用人工智能的一种方式是使用该技术使汽车在没有司机的情况下完成装配线。汽车在打包运往目的地之前进行的最终测试可能涉及在十几个地点进行检查。该品牌的领导者设想，人工智能将允许汽车在每次停车之间自动驾驶，同时使用车辆到基础设施的通信系统。

更具体地说，传感器会提醒汽车注意路上的危险，促使它们绕过它们。他们还将控制车辆的速度，使其在到达各个检查站时减速或停车。这个过程还包括给汽车充电，这样人们就可以立即驾驶它。

用数字工具避免生产浪费

在汽车制造业中使用人工智能还可以让企业在领导者应用该技术揭示隐藏的废物来源时更可持续地运营。例如，制造错误可能会导致缺陷在工厂内变得明显，或者一旦这些部件成为当前使用的汽车的一部分。

以电气连接器为例。所有接收电力的汽车部件都需要它们才能正常工作。相关的制造过程有四个主要步骤，从使用高速冲压工具用薄金属条制造连接器条开始。公司可以通过让员工遵循严格控制的流程来加强质量控制，从而减少浪费。

然而，人工智能也可以减少浪费。奥地利格拉茨理工大学的一个项目将开发一个使用人工智能算法、数字孪生和在线市场的循环制造生态系统。相关人员将解决一个已知的问题，即制造设备过早停止使用，导致资源浪费。然而，参与者认为，通过选择二手设备，他们可以将新生产线的材料和能源需求减少80%。此外，他们希望最终100%重用投入使用的资产。

该项目的第一部分涉及使用在线市场来管理新旧制造设备的采购。接下来，人工智能算法将可用设备与生产商的规格相匹配。人工智能方面还将建议与所选设备相关的装配线配置，人们将使用即插即用软件来促进将二手资产添加到现有布局中。最后一步依靠数字孪生来支持人们让改造后的装配线做好工作准备。

像这样的项目是值得的，因为它们支持思想开放的制造商积极减少浪费，以更可持续的方式运营。这两项改进对于保持企业的弹性都很重要。

将人工智能应用于汽车制造等领域

这些例子突出表明，虽然人工智能非常适合应对汽车制造方面的挑战，但决策者也可以将其应用于其他生产环境。通过选择一两个定义明确的用例，并选择适当的指标来监控结果，他们将获得最佳效果。