මෝටර් රථ කර්මාන්තය මීළඟ පරම්පරාවේ විද්‍යුත් වාහන සැලසුම් කිරීම සහ නිෂ්පාදනය කිරීමේ අභියෝගය භාර ගනිමින්, එහි නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හි විප්ලවීය වෙනසක් ඇති කිරීම සඳහා නැගී එන තාක්ෂණයන් භාවිතා කරයි.
මීට වසර කිහිපයකට පෙර, මෝටර් රථ නිෂ්පාදකයින් ඩිජිටල් සමාගම් ලෙස ප්‍රතිනිර්මාණය කිරීමට පටන් ගත් නමුත්, දැන් ඔවුන් වසංගතයේ ව්‍යාපාරික කම්පනයෙන් මිදී සිටින බැවින්, ඔවුන්ගේ ඩිජිටල් ගමන නිම කිරීමේ අවශ්‍යතාවය වෙන කවරදාටත් වඩා හදිසි වේ. වැඩි තාක්‍ෂණික කේන්ද්‍රීය තරඟකරුවන් භාවිතා කර ක්‍රියාත්මක කරන බැවින් ඩිජිටල් ද්විත්ව සක්‍රීය නිෂ්පාදන පද්ධති සහ විද්‍යුත් වාහන (EVs), සම්බන්ධිත මෝටර් රථ සේවා සහ අවසානයේ ස්වයංක්‍රීය වාහනවල ප්‍රගතියක් ඇති කරයි, ඔවුන්ට වෙනත් විකල්පයක් නැත. මෝටර් රථ නිෂ්පාදකයින් ගෘහස්ථ මෘදුකාංග සංවර්ධනය කිරීම සම්බන්ධයෙන් දැඩි තීරණ ගනු ඇති අතර සමහර ඒවා ආරම්භ කරනු ඇත. තමන්ගේම වාහන-විශේෂිත මෙහෙයුම් පද්ධති සහ පරිගණක ප්‍රොසෙසර ගොඩ නැගීම, නැතහොත් මීළඟ පරම්පරාවේ මෙහෙයුම් පද්ධති සහ චිප්ස් සංවර්ධනය කිරීමට සමහර චිප් නිෂ්පාදකයින් සමඟ හවුල් වීම - ස්වයං-රිය පදවන මෝටර් රථ සඳහා අනාගත මණ්ඩල පද්ධති.
කෘතිම බුද්ධිය නිෂ්පාදන මෙහෙයුම් වෙනස් කරන ආකාරය මෝටර් රථ එකලස් කිරීමේ ප්‍රදේශ සහ නිෂ්පාදන රේඛා විවිධ ආකාරවලින් කෘතිම බුද්ධි (AI) යෙදුම් භාවිතා කරයි. මේවාට නව පරම්පරාවේ බුද්ධිමත් රොබෝවරු, මානව-රොබෝ අන්තර්ක්‍රියා සහ උසස් තත්ත්ව සහතික කිරීමේ ක්‍රම ඇතුළත් වේ.
මෝටර් රථ සැලසුම් කිරීමේදී AI බහුලව භාවිතා වන අතර, මෝටර් රථ නිෂ්පාදකයින් ද දැනට ඔවුන්ගේ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන්හි AI සහ යන්ත්‍ර ඉගෙනීම (ML) භාවිතා කරයි. එකලස් කිරීමේ මාර්ගවල රොබෝ තාක්ෂණය අලුත් දෙයක් නොවන අතර දශක ගණනාවක් තිස්සේ භාවිතා කර ඇත. කෙසේ වෙතත්, මේවා තදින් ක්‍රියාත්මක වන කූඩු රොබෝවරු වේ. ආරක්ෂිත හේතූන් මත කිසිවකුට අනවසරයෙන් ඇතුළු වීමට ඉඩ නොතබන අවකාශ. කෘත්‍රිම බුද්ධිය සමඟින්, බුද්ධිමත් cobots හට හවුල් එකලස් කිරීමේ පරිසරයක් තුළ ඔවුන්ගේ මානව සගයන් සමඟ වැඩ කළ හැකිය. Cobots කෘත්‍රිම බුද්ධිය භාවිතා කර මිනිස් සේවකයන් කරන දේ හඳුනා ගැනීමට සහ දැනීමට සහ වළක්වා ගැනීමට ඔවුන්ගේ චලනයන් සකස් කරයි. ඔවුන්ගේ මානව සගයන්ට හානි කිරීම.කෘත්‍රිම බුද්ධි ඇල්ගොරිතම මගින් බල ගැන්වෙන පින්තාරු කිරීම සහ වෙල්ඩින් රොබෝවරුන්ට පූර්ව වැඩසටහන්ගත වැඩසටහන් අනුගමනය කරනවාට වඩා වැඩි යමක් කළ හැකිය.
නිෂ්පාදන රේඛා, යන්ත්‍ර සහ උපකරණ ආකෘතිකරණයට සහ අනුකරණය කිරීමට සහ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේ සමස්ත ප්‍රතිදානය වැඩි දියුණු කිරීමට ද AI භාවිතා කරනු ලැබේ. කෘතිම බුද්ධිය මඟින් නිෂ්පාදන අනුහුරු කිරීම් කලින් තීරණය කරන ලද ක්‍රියාවලි අවස්ථා වල තනි සමාකරණවලින් ඔබ්බට ගොස් ගතික සමාකරණවලට අනුවර්තනය වීමට හැකියාව ලබා දේ. වෙනස්වන තත්ත්වයන්, ද්‍රව්‍ය සහ යන්ත්‍ර තත්ත්වයන් වෙත සමාකරණ වෙනස් කරන්න.මෙම සමාකරණවලට පසුව නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලිය තත්‍ය කාලීනව සකස් කළ හැක.
නිෂ්පාදන කොටස් සඳහා ආකලන නිෂ්පාදනයේ නැගීම නිෂ්පාදන කොටස් සෑදීම සඳහා ත්‍රිමාණ මුද්රණය භාවිතා කිරීම දැන් මෝටර් රථ නිෂ්පාදනයේ ස්ථාපිත කොටසක් වන අතර කර්මාන්තය දෙවැනි වන්නේ ආකලන නිෂ්පාදන (AM) භාවිතයෙන් නිෂ්පාදනය කිරීමේදී අභ්‍යවකාශයට සහ ආරක්ෂාවට පමණි. අද නිපදවන බොහෝ වාහන තිබේ. AM-නිර්මාණය කරන ලද විවිධ කොටස් සමස්ත එකලස් කිරීම සඳහා ඇතුළත් කර ඇත. මෙයට එන්ජින් සංරචක, ගියර්, සම්ප්‍රේෂණ, තිරිංග සංරචක, හෙඩ් ලයිට්, බොඩි කිට්, බම්පර්, ඉන්ධන ටැංකි, ග්‍රිල් සහ ෆෙන්ඩර්, රාමු ව්‍යුහයන් දක්වා මෝටර් රථ උපාංග පරාසයක් ඇතුළත් වේ. සමහර මෝටර් රථ නිෂ්පාදකයින් කුඩා විදුලි මෝටර් රථ සඳහා සම්පූර්ණ ශරීර පවා මුද්රණය කරයි.
දියුණු වෙමින් පවතින විද්‍යුත් වාහන වෙළඳපොළ සඳහා බර අඩු කර ගැනීමේදී අතිෙර්ක නිෂ්පාදනය විශේෂයෙන් වැදගත් වනු ඇත. සාම්ප්‍රදායික අභ්‍යන්තර දහන එන්ජින් (ICE) වාහනවල ඉන්ධන කාර්යක්ෂමතාව වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා මෙය සැමවිටම සුදුසු වුවද, අඩු බර යනු දිගු බැටරියක් බැවින් මෙම සැලකිල්ල වෙන කවරදාටත් වඩා වැදගත් වේ. ආරෝපණ අතර ආයු කාලය. එසේම, බැටරි බරම EV වල අවාසියක් වන අතර, බැටරිවලට මධ්‍යම ප්‍රමාණයේ EV එකකට අමතර බර රාත්තල් දහසකට වඩා එකතු කළ හැකිය. වාහන උපාංග ආකලන නිෂ්පාදනය සඳහා විෙශේෂෙයන් නිර්මාණය කළ හැකි අතර, එහි ප්‍රතිඵලයක් වශයෙන් අඩු බරක් සහ විශාල ලෙස වැඩිදියුණු වේ. බර-ශක්ති අනුපාතය.දැන්, සෑම වර්ගයකම වාහනයක සෑම කොටසක්ම පාහේ ලෝහ භාවිතා කිරීම වෙනුවට ආකලන නිෂ්පාදනය හරහා සැහැල්ලු කළ හැක.
ඩිජිටල් නිවුන් දරුවන් නිෂ්පාදන පද්ධති ප්‍රශස්ත කරයි මෝටර් රථ නිෂ්පාදනයේදී ඩිජිටල් නිවුන් දරුවන් භාවිතා කිරීමෙන්, නිෂ්පාදන මාර්ග, වාහක පද්ධති සහ රොබෝ වැඩ සෛල භෞතිකව ගොඩනැගීමට හෝ ස්වයංක්‍රීයකරණය සහ පාලන ස්ථාපනය කිරීමට පෙර සම්පූර්ණ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලිය සම්පූර්ණ අතථ්‍ය පරිසරයක් තුළ සැලසුම් කළ හැකිය. කාල ස්වභාවය, ඩිජිටල් නිවුන්ට පද්ධතිය ක්‍රියාත්මක වන විට එය අනුකරණය කළ හැක.මෙමගින් නිෂ්පාදකයන්ට පද්ධතිය නිරීක්ෂණය කිරීමට, ගැලපීම් කිරීමට ආකෘති නිර්මාණය කිරීමට සහ පද්ධතියට වෙනස්කම් කිරීමට ඉඩ සලසයි.
ඩිජිටල් නිවුන් දරුවන් ක්‍රියාත්මක කිරීම නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලියේ සෑම අදියරක්ම ප්‍රශස්ත කළ හැක. පද්ධතියේ ක්‍රියාකාරී සංරචක හරහා සංවේදක දත්ත ග්‍රහණය කර ගැනීම අවශ්‍ය ප්‍රතිපෝෂණ සපයයි, අනාවැකි සහ නියම විශ්ලේෂණ සක්‍රීය කරයි, සහ සැලසුම් නොකළ අක්‍රීය කාලය අවම කරයි. ඊට අමතරව, මෝටර් රථ නිෂ්පාදන රේඛාවක් අථත්‍ය ලෙස කොමිස් කිරීම ක්‍රියා කරයි. පාලන සහ ස්වයංක්‍රීයකරණ ක්‍රියාකාරකම්වල ක්‍රියාකාරිත්වය වලංගු කිරීම සහ පද්ධතියේ මූලික ක්‍රියාකාරිත්වය සැපයීම මගින් ඩිජිටල් ද්විත්ව ක්‍රියාවලිය සමඟ.
සංචලනය සඳහා සම්පූර්ණයෙන්ම වෙනස් වන ප්‍රචාලනය මත පදනම්ව සම්පූර්ණයෙන්ම නව නිෂ්පාදන වෙත යාමට සිදුවීමේ අභියෝගයට මුහුණ දී සිටින මෝටර් රථ කර්මාන්තය නව යුගයකට අවතීර්ණ වෙමින් පවතින බව යෝජනා කෙරේ. දහන එන්ජින් වාහනවල සිට විද්‍යුත් වාහන වෙත මාරුවීම අනිවාර්යය වන්නේ පැහැදිලි අවශ්‍යතාවය නිසාය. කාබන් විමෝචනය අඩු කිරීම සහ ග්‍රහලෝකයේ වැඩිවන උනුසුම් වීමේ ගැටලුව අවම කිරීම. මෝටර් රථ කර්මාන්තය මීළඟ පරම්පරාවේ විද්‍යුත් වාහන සැලසුම් කිරීමේ සහ නිෂ්පාදනය කිරීමේ අභියෝග භාර ගනිමින්, නැගී එන කෘතිම බුද්ධිය සහ ආකලන නිෂ්පාදන තාක්ෂණයන් අනුගමනය කරමින් මෙම අභියෝගවලට මුහුණ දෙමින් ඩිජිටල් නිවුන් දරුවන් ක්‍රියාත්මක කරයි. කර්මාන්තවලට මෝටර් රථ කර්මාන්තය අනුගමනය කළ හැකි අතර ඔවුන්ගේ කර්මාන්තය 21 වැනි සියවසට ගෙන යාමට තාක්ෂණය සහ විද්‍යාව භාවිත කළ හැකිය.
පසු කාලය: මැයි-18-2022
