世界领先的汽车生产商如何通过仿真进行改进提升

世界领先的汽车制造商使用仿真建模来优化生产线流程、改进调度、创建预测和整合新技术。使用仿真模型有助于他们处于创新的最前沿,避免代价高昂的错误。

以下是五个研究案例,重点介绍了汽车制造商在不同领域应用的AnyLogic多方法仿真建模技术。

改进汽车生产线

汽车生产流程优化

在AnyLogic 2021会议上,工程师对梅赛德斯-奔驰轻型客车生产线的工艺优化工作做了介绍。展示了他们是如何开发一个能够提供即时的改进以及持续的优化和决策支持的模型。

在将生产线复制为仿真模型后,该公司的计划人员通过简化当前流程实现了5%的效率提升。他们还发现,通过提高自动化程度,还可以进一步实现5%的效率提升。

除了提高效率之外,该工具还为规划者提供了他们以前必须手动完成的90%的计算。

汽车工厂仿真现在支持最新推出的自动引导车辆,这些车辆服务于生产线,并构成全自动车间物流系统的基础。

案例研究和视频


汽车生产线的数字孪生:维护决策支持

在意大利依维柯每日商用货车装配线上,全球资本货物公司CNHi实施了一种工业4.0智能工厂维护方法。停机一分钟的成本可能超过16万美元,改善装配线机械的维护方案将能有效的节约成本。

为了测试智能工厂的概念,工程师们创造了一个货车底盘焊接线的数字孪生模型。数字孪生耦合数据来自真实世界的生产线机器及其模拟计数器部件。其结果是生产线的分析工具,同时能与强化学习相结合,预测装配机的故障。

CNHi管理层利用该项目测试假设情景,并根据其提供的数据制定最佳维护策略。

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生产线自主移动机器人优化

优化大规模AMR车队运营

自动引导车(AGV)在整个制造过程中用于在车间周围运输零件。现在,他们更复杂的近亲——自主移动机器人(AMR)正变得越来越普遍。由于AMR的总体拥有成本通常低于AGV,因此采用这些性能更高的自动化车辆是一个有吸引力的选择。但是要想真正有效和高效的使用它们,必须有良好的策略来管理它们的运作。

自动引导车(AGV)在整个制造过程中用于在车间周围运输零件。现在,他们更复杂的近亲——自主移动机器人(AMR)正变得越来越普遍。由于AMR的总体拥有成本通常低于AGV,因此采用这些性能更高的自动化车辆是一个有吸引力的选择。但是要想真正有效和高效的使用它们,必须有良好的策略来管理它们的运作。

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适应汽车即服务(CaaS)

汽车公司应用业务流程仿真工具提高灵活性和创新能力

仿真不仅用于优化生产线流程。一家总部位于美国的跨国汽车制造商意识到,汽车行业的变化可能会演变成一种生存风险。从汽车保有量向汽车和汽车即服务(CaaS)的转变,促使这家汽车制造商致力于通过改变其业务流程以实现更具创新性和弹性。

该公司从社会理论的角度来处理这个问题。工程师将员工网络和特征映射到业务流程的仿真模型中。AnyLogic的多方法功能支持系统动力学和基于智能体的方法相结合,准确捕捉实体之间的关系、它们的动态性质和自适应循环理论。AnyLogic开放的API与Python库相连接,以便于仿真网络分析。

汽车制造商项目的结果是,通过更有效的团队管理,提高了业务弹性和创新能力。

案例研究

预测美国的市场需求

美国汽车市场仿真

在另一个汽车行业应用于生产过程之外的仿真例子中,这是一个世界著名的美国摩托车制造商的市场建模案例。

为了对营销业绩进行5年战略预测,因此开发了整个美国市场的仿真模型。

该模型捕捉了市场地理和人口统计数据,以及就业统计数据和客户对产品的态度。在对历史数据进行仔细验证后,该模型被用于调整公司的营销和生产策略。

案例研究和视频


从生产线流程到人工智能集成和机器人控制算法,再到人类行为分析,汽车制造商正在使用AnyLogic仿真建模来开发他们的业务。

通过对我们的案例研究,深入探讨仿真建模在制造业和其他领域的应用。如需免费试用该软件,欢迎下载个人学习版


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