數字孿生、自主移動機器人（AMR）和人工智能（AI）是幫助歐洲汽車制造商斯柯達參與競爭的尖端技術。

像許多歷史悠久的汽車制造商一樣，這加后來成為斯柯達汽車的公司在1890年代初以制造自行車開始。今天，你不會看到自行車從斯柯達裝配線上滾下來，但你可能會看到插電式電動汽車。

現在，作為德國大眾集團的全資子公司，斯柯達去年生產了80多萬輛汽車，包括約49000輛電動汽車。斯柯達總部位于捷克共和國的姆拉達-博萊斯拉夫，在大眾所有品牌中，斯柯達的利潤率位居第二，僅次于保時捷。

這樣的表現并不是偶然發生的。在過去的幾年里，斯柯達在最先進的裝配技術上投資了數百萬美元，以提高生產力，改善工人的安全，并減少公司的環境足跡。作為整體工業4.0戰略的一部分，該公司已經實施了增材制造、人工智能、增強現實、自主移動機器人和其他技術。

在裝配線上增加一個新的工作站需要仔細規劃--尤其是在常規操作預計將同時繼續的情況下。當捷克共和國Vrchlabí的斯柯達裝配廠的工程師想要將一個新的機器人整合到變速箱生產線上時，該項目在短短三周內就完全投入使用--這要歸功于數字孿生技術。

工程師們利用生產線的數字孿生體對新配置進行模擬，評估不同的流程和方案，而無需移動任何一臺機器。一旦工程師們優化了生產線的設計和流程，他們就能以最小的干擾安裝新的機器人。

斯柯達公司零部件生產主管Christian Bleiel說："如果沒有工業4.0技術，我們就不可能以這種方式安裝新的機器人工作站。由于缺乏空間，不可能將新設備安裝在現有的工作站旁邊，并在正常生產的同時進行試運行操作。數字孿生的使用......使我們能夠創建一個極其詳細的工廠虛擬圖像，模擬過程和程序，并無縫地添加到生產線上。”

在不到30秒的周期內，新工作站將軸承安裝到每個齒輪箱中。機器人安裝軸承以滿足應用的精度要求。

為了創建數字孿生，工程師使用了生產線的3D模型。這包括機器人、傳感器和安全部件的數字克隆。這使得該站的所有機械和運動過程都能得到真實的模擬。雙胞胎的軟件方面確保了所有硬件組件和生產線上基于程序的控制序列之間的順利溝通。

利用這一設置，技術人員開發、測試和優化了控制電子裝置，并確定了新工作站所需的空間。他們還能夠計算出理想的周期時間，并防止機器人手臂發生任何碰撞的機會。

該模型使工程師能夠將項目達到運行水平所需的時間縮短約三周。此外，工程師們通過提前優化布局，節省了約40平方米的地面空間。有了數字孿生，機器人的控制程序也在機器人及其外圍設備進入工廠之前就被開發出來。

機器人按順序揀選電池

在捷克共和國Kvasiny的裝配廠，斯柯達正在使用一個大型的六軸機器人從貨盤上揀選電池，并按照需要的確切順序將它們送到裝配線上。斯柯達公司將零件的揀選到順序處理從倉庫轉移到裝配車間，這有助于加快生產速度。Kvasiny是斯柯達第一個采用這種物流系統的工廠，該系統已于2020年7月投入使用。斯柯達投資了約469,000美元來實施該流程，并為該系統申請了專利。

斯柯達品牌物流負責人David Strnad解釋說：“為了使零件能夠依次運送到生產線上，一系列高度復雜的流程需要完美地協調運作。通過在Kvasiny工廠使用新的搬運機器人，我們正在優化這一流程，使生產更加高效，從而更加精確，最終更加快速。同時，我們也提高了工作場所的安全性和工效。”

過去，電池會被存放在隔壁的倉庫里，通過叉車運到生產線上，然后人工卸貨。現在，電池被存放在裝配線附近的托盤上。為了確保正確的電池被安裝在正確的車輛上，機器人用一個特殊的攝像頭掃描每個電池上的代碼。然后，它把電池放在運輸車上，直接運到裝配線上。該機器人還堆放空托盤和運輸包裝，并能在需要時從倉庫訂購裝有電池的新托盤。機器人被安裝在一個長的線性軸上，使其能夠從多個托盤上連續揀選電池。安全防護和傳感器防止與工作人員或機器發生碰撞。

計劃要求該汽車制造商復制該系統，以處理其他重型、高容量的零件。

斯柯達還在Kvasiny測試另一個新概念，旨在提高工廠的工作安全性。每輛叉車都安裝了一個跟蹤系統，這樣機器就可以在早期階段識別附近的其他叉車。該工廠的工人們戴著一個特殊的腕帶，該腕帶利用同樣的原理工作，通過振動提醒佩戴者注意危險。如果跟蹤系統檢測到附近的叉車或員工，機器會自動降低速度，如果需要的話，會自動停止，以防止發生碰撞。每臺叉車上安裝的LED燈也提供了關于附近潛在危險源的密度信息。

人工智能使叉車集裝箱裝載量最大化

作為斯柯達2025戰略的基石之一，人工智能在該汽車制造商的數字化進程中發揮著關鍵作用。人工智能不僅被應用于產品和流程，也被應用于服務，以幫助使客戶體驗更加個性化。

斯柯達正在應用人工智能的一個領域是物流。還記得經典的電腦游戲俄羅斯方塊嗎？其目的是將不同形狀的棋子放入一個給定的空間，不留任何空隙。斯柯達的物流人員在裝載40英尺的運輸集裝箱時面臨著類似的任務。然而，他們現在得到了Optikon的支持，這是一個使用人工智能來計算如何最好地裝載航運集裝箱以最大限度地提高其容量的應用程序。該軟件使斯柯達僅在2020年的前六個月就節省了151次集裝箱運輸和80噸二氧化碳排放。

Strnad說：“這個人工智能應用程序是我們在物流和工作流程數字化道路上的一個重要發展步驟。Optikon項目使零件倉庫的員工的工作更容易，同時也降低了我們的運輸成本。此外，它還讓我們減少了二氧化碳的排放，因為我們現在只發送滿載的集裝箱。”

將不同尺寸的托盤裝入集裝箱的方法數不勝數，這對物流人員來說是一項具有挑戰性的任務。由于每天倉庫中可供調度的托盤尺寸不同，這就變得更加棘手。由斯柯達物流和IT部門聯合開發的Optikon應用程序，利用AI幫助掌握這一挑戰。該程序計算出不同的托盤必須如何裝載，以最大限度地利用每個集裝箱的容量。

斯柯達IT部門負責人Klaus Blüm說：“Optikon說明了我們在斯柯達如何使用工業4.0和人工智能技術，使我們所做的一切更加高效。在確定如何放置物品以最大化集裝箱空間時，該程序在計算中包括多達400種托盤類型。該程序還平衡了集裝箱內的重量分布，并檢查貨物是否能及時發運。”

物流部門自2019年11月開始使用Optikon，特別是用于裝載運往俄羅斯下諾夫哥羅德的斯柯達裝配廠的集裝箱。除了車身部件，生產材料，如粘合劑，也從該汽車制造商在Mladá Boleslav的倉庫運往俄羅斯。

Optikon使用數學組合分析方法，為所謂的 "背包問題 "尋找各種解決方案。它解決的問題是如何將某些物體以最佳方式裝入一個有限的空間。經典的背包問題只考慮到要包裝的物品的重量和價值，而Optikon還考慮到了地面空間、物品的體積以及貨物的運輸時間。

尋找人工智能的使用案例

集裝箱裝載并不是唯一受益于人工智能的應用。斯柯達的FabLab是汽車制造商測試各種工業4.0技術的地方，每天都在想出新的應用。

例如，在該公司位于Mladá Boleslav的裝配廠，人工智能正被用于協調卡車交通。每天，大約有2200輛卡車到達工廠，放下供應品或拿起組裝品。人工智能幫助協調這些交通，確保及時交付，并盡量減少司機的等待時間。

在工廠內部，人工智能正被應用于預測性維護。斯柯達品牌管理負責人Miroslav Kroupa說：“基于人工智能的分析使我們有可能在設備出現問題之前就發現其異常。這將為我們在安排維修工作方面提供更多的靈活性，并將防止對生產造成昂貴的干擾。”

例如，人工智能正被用于監測滑軌輸送機的軸承狀況。這些大型輸送機沿著裝配線的一部分運送車體。熱像儀監測輸送機的滾珠軸承的溫度，這些軸承可能會卡住。這使工程師能夠主動更換接近其使用壽命的軸承。該系統還利用了為滑板提供動力的電動機的數據。當一個軸承開始摩擦時，電動機也會運行得不那么順利。

同樣地，工程師們正在使用人工智能來分析機器發出的聲音。在預測性維護中使用人工智能的專家Milan Dědek說：“每臺機器都會發出特征性的聲音，可以通過人工智能進行研究。當監測到一個意想不到的新聲音時，它就會通知用戶有問題。這使得我們有可能在故障造成任何損害之前發現可能的故障。例如，當滾珠軸承開始堵塞或齒輪磨損時，機器的聲音會發生輕微變化。人類聽不到，但人工智能可以。”

自主的移動機器人運輸零件

斯柯達在其位于Vrchlabí的裝配廠使用完全自主、自學的機器人來運輸零件。

該機器人可以承載130公斤的重量。與傳統的自動運輸系統不同，該機器人不需要感應圈、磁條或反射器等形式的車道引導。為了學習路線，車輛只需要通過平板電腦或操縱桿在目的地之間被引導一次。在這樣做的過程中，它自己捕捉環境并注意到周圍環境的變化。然后它在必要時自動調整其路線。

使用傳感器和激光掃描儀，機器人可以識別車輛、固定的障礙物和穿越其路徑的人。控制系統計算出接近速度，并檢測出是否即將發生碰撞。在這種情況下，機器人會自行停止或采取回避行動。機器人立即根據周圍環境的信息調整其路線，在此過程中不必停下來。如果完全自主的機器人檢測到它將在旅程中的某個特定點經常遇到障礙物，它就會永久性地改變其路線。如果有必要，機器人可以前往Vrchlabí工廠的任何地點，該工廠占地16,000平方米。

該機器人的第一個應用是將新加工的零件從工廠的數控加工線運送到計量中心。該機器人每天完成120次行程，路線總距離為35公里。

現在，自主移動機器人也被用來向數控機床運送原材料和用品。這些物資是自動訂購的。在倉庫里，物流員工將物資放入一個載體。然后，機器人拿起載體，把它帶到其中一條數控生產線上。在返回途中，機器人帶著一個空的載體，自動向零件倉庫報告。

機器人提高了工廠的生產力和安全性。物流人員不再需要進入生產區，因為所有部件都被自動運送到數控生產線。由于數控機床每天供應超過50,000個零件，自動運輸的成本預計將在不到三年的時間內收回。