特斯拉的制造革命:浅析Model 3自动化生产线
提出自动化是因为:不论多优秀的人,都会在工作中出错。此外,特斯拉还需要支付其工资。然而,机器却不用,运行后就能自动完成工作。
计算机及机器人可控制运行静态或动态逻辑,以标准化、可预计的方式对静态输入值进行应对。他说道:“在我面前放置的物体是Model 3的左侧车门,我利用机械臂将其抓起,然后将其从位置A移动到位置B。当我将车门放置到位置B附近时,我将意图高速名为‘超人(Superman)’的机器人,由其完成车门与车身栓接。”
自动化与特斯拉了产生共鸣,原因在于其核心价值,特斯拉的思维及运营方式和软件公司很像,可利用空中下载软件升级模式来提升车载固件的性能,因为编程人员的思维是:只要确保软件在发布日不要出现漏洞即可,后期可通过升级持续来进行改进。
实现生产线自动化的关键点在于:编程人员及软件产品须运用其逻辑闸(logic gates)语法,从而实现现实世界中的具体操作,但埃隆·马斯克并不想要购买或建立一套也许只够生产一款产品的生产线,他想要利用编程语言来实现物理表现(操作表现),从而打造一条最适于公司产品的生产线。
车辆始终在改变,特斯拉的车辆就更是如此了。Model S之所以如此受欢迎,在一定程度上是因为:该公司每周会对旗下量产车型进行20多次的改动。持续改动的产品自然需要适应性极强的生产线,技术人员可对其进行改动并进行再编程,从而满足持续变更的业务需求。
持续改进
特斯拉的软件在持续演进(升级更新),特斯拉的产品也在不断改进。Model 3产品线体现了软件虚拟世界与现实世界的激烈碰撞。
对制造业而言,持续改进并非什么新事物,但机器人的出现提升了影响力和效率。若只看表面,机器人就像童话故事版美妙——灵活多变、可实现交货及后续服务,在人类需要的时候提供辅助,只留下微笑。
在现实世界中,虽然有的机器人真的实现了微笑功能,但机器人并非十全十美的。机器人的功能实现需要配置大量的编程人员及汽车专业人士,还需要非同寻常的意志力(unbridled willpower),以便不断修复程序中(不可避免)的漏洞错误,从而完成成品生产、弥合车身钣金件缝隙并完成车辆的均匀喷漆。
为此,特斯拉要为每条生产线配置大量的机器人,与此同时,该公司还要面临各主流媒体的抨击,后者纷纷指责车辆存在瑕疵。马斯克非常有胆魄,恐怕只有这类人才敢于提出自动化生产线理念。
产能地狱
这世界上不存在完美的系统,尽管特斯拉的Autopilot车载系统饱受诟病,但相较于业内标准,其乘客交通致死率降低了75%。
马斯克表示,截止至6月末,特斯拉Model 3的生产率将达到5000辆/周。特斯拉于本周初召开了股东大会,马斯克表示,目前所有Model 3生产线的生产率都已达到500辆/日,尽管还要耗费数周时间,实现各生产线的协同操作,但目前已向既定目标发展。
质量控制
特斯拉利用大量的工厂机器人,致力于提升最优质的车辆,其对品质把控的严苛程度位居全球第一。据彭博社透露,特斯拉在整条Model 3车身生产线上配置了大量的扫描站(scanning stations),并为其部署了47个机器人。
这类机器人可测量每辆Model 3上的1900个扫描点,确认其实际参数是否与设计规格相符,其精度高达0.15毫米。同时,还将自动记录各螺栓的扭矩测量值。在进行最终的赛道测试时,声音记录器将测试吱吱声(squeaks)、咯咯声(咯咯声)、风噪、路面噪声等数值。所有数据都将与各车辆唯一的车辆识别号码(车辆识别号码,VIN)保存在一处,服务中心可追溯所有的车辆问题,最终可追溯到工厂的原始数据。该理念帮助特斯拉实现其车辆性能的持续创新,即使已交付到用户手中,该公司仍能追溯并记录相关数据。
而这类机器人还能提供数据,真实的数据,而非红/绿、通过/失败触发器,最后帮助车辆实现其品质目标。
机器人将持续采集海量的数据,与特斯拉软件根目录数据实现互动。大数据技术驱动各企业的发展,特斯拉认为,若在造车过程中抓取尽可能多的数据,这将帮助其确定导致未来故障问题的根本原因。
传统制造所采用的趋势分析及根本原因分析势必会为机器学习及人工智能让路,后者可根据现场的真实数据,实现趋势分析并确定根本原因。
特斯拉使用品控机器人和数据,实现人工智能设计,最终打造新一代的特斯拉车辆。
未来从这里开始。特斯拉不仅颠覆了汽车业和能源业,还改变了整个制造业模式,是历史的缔造者。(本文为编译作品,所用原文及图片选自cleantechnica.com)
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