RFID智能制造在汽车行业的应用有哪些？

　　汽车行业的特点是产品结构复杂、更新快、品质要求高，如何降低成本和提升价值，是其在发展中亟须解决的问题。汽车的生产流程主要分为设计和制造。在设计方面，传统的汽车开发周期是18～48个月，难以满足现在市场对汽车更新换代的频率需求，因此，缩短产品上市周期是汽车行业的刚性需求。在制造方面，基于对场内物流、设备管理等方面的优化，实现生产效率和产品质量的双重提升。如何满足新型商业模式所需的个性化定制和柔性生产，是汽车企业开展智能制造探索的方向。汽车迭代周期是影响其市场竞争力的重要因素之一，激烈的市场竞争引发产品生命周期逐年递减，数字化手段成为缩短产品上市周期的核心路径。

　　在产品设计环节，利用数字化开发工具的全球资源整合，长安汽车建立了全球协同设计开发平台，在此平台开发的长安朗逸，通过应用数字化开发工具，将研发周期由42个月缩减至34个月。在性能仿真环节，基于数字化模拟测试的系统集成仿真，宝马汽车将传统的虚拟车辆建模仿真与控制系统建模仿真进行集成，基于Google地图的道路数据，对车辆的油耗、安全性等性能进行模拟测试，通过数字化模拟测试的方式，大幅缩短了物理测试优化的次数和时间。在样机试制环节，基于数字化自动记录的样机测试优化，大众汽车将RFID技术应用在样机生产和测试优化环节，实现了零部件数据的自动识别和记录，缩短研发测试改善的时间。

　　基于数据和流程的智能优化，是“提质增效”的保障。在加工环节，奔驰发动机气缸盖生产线将时间、温度、预设工具等特征通过预测分析技术，对数据进行挖掘和预测分析，车间主任根据评估结果进行指导和措施部署，生产效率提高25%。北京现代对重要工艺进行实时自动检测和图形化展示，当出现异常趋势时，及时给予干预，提高加工质量控制水平，保证加工质量的稳定性。在装配环节，奔驰研发出Carset生产系统，无人驾驶工具车自动筛选出工位所需零件，并运送到相应的工位，生产时间缩短了10%，传送带旁的占用率节省了33%，工人的充分利用率提高了8%。奥迪开发了一个现代化的装配表，在生产过程中基于移动识别和投影的效率增强和辅助系统，及时发现装配环节的错误，显著降低复杂工作的难度，并确保人工装配质量的一致性。

　　柔性混线生产是基于现有产能提升产线灵活性。新工厂的规划和建设是一项耗时耗资的工程，如何在短时间内保证工厂的现有产能，对产线的灵活性进行改造，来满足产品多样化的需求是车企面临的一大难题。在加工环节，基于柔性加工中心和柔性设备实现柔性生产，北京现代的发动机曲轴生产线，通过柔性夹具、加工中心、自动生产线等方式，实现了GAMMA和THETA曲轴的混线生产。在装配环节，基于模块化组装实现柔性装配。奥迪用独立生产平台替代传统的组装流水线，将装配工艺分为个人工作区域，待装车辆固定在具有升降功能的自动引导车上，通过无人驾驶运输系统，自动引导到待装工位，提升效率和柔性。通过新型设备提升装配的柔性，奥迪正在研发仿生柔性气爪作为通用夹具，替代专用夹具;大众将4个轻型机器人集成在移动平台上，组建成移动加工单元，增加装配柔性。