Audi e-tron GT, üretimi hiçbir şekilde fiziksel prototip kullanmadan planlanan ilk Audi modeli olmuştur. Söz konusu başarının arkasında; 3 boyutlu bina tarama, otomatik öğrenme süreçleri ve sanal gerçeklik gibi pek çok teknik yenilik yer almaktadır. Prosedürler ve tüm montaj süreçleri, en ince ayrıntısına kadar gerçek yaşamdaki benzeri sanal mekanlarda test ve optimize edilmiştir. 3D tarayıcı ve sanal ortamda planlama, iş süreçlerini daha verimli ve sürdürülebilir kılmaktadır.

Çalışanların görev ve çalışmaları sırasında karşılaşabilecekleri sorunlara ilişkin tüm soruların, Audi e-tron GT’nin üretim planlama sürecinde tamamen sanal ortamda yanıtlandığını aktaran yetkililer, “Bütün adımlar, sanal gerçeklik vasıtasıyla dijital ortamda test edildi. Üretim alanında yer alan her bir ayrıntı eksiksiz şekilde modellendi ve ölçeklendirildi. Özel donanımlara ve yazılımlara sahip olan 3D tarayıcılar, bütün ekipman, araçlar ve raflarıyla birlikte üretim tesisinin sanal bir kopyasını yarattı” demişlerdir.

Üretim tesisini modellemek için bir tarayıcı donanımın bulunduğunu ifade eden yetkililer, şunları söylemişlerdir: “Aşağı yukarı 2 metre uzunluğunda ve çalışanların mekânda hareket ettirebilmesi için dört tekerlek üzerine monte edilmiş olan bu donanım üzerinde bir Lidar (ışık saptama ve mesafe tayini) ünitesi, ekstra üç tarayıcı, ayrıca bir de kamera yer alıyor. Bir mekânı tararken iki süreç aynı anda yürütülüyor: Geniş açılı kamera mekânın fotoğrafını çekerken; lazerler onu titizlikle ölçüyor ve çevrenin 3 boyutlu nokta bulutunu üretiyor. Neckarsulm’daki 250 bin metrekarelik üretim alanı bu teknoloji sayesinde tarandı. Noktaların, görüntülerin, verinin üretilmesi ve onları mevcut planlama sistemlerinde kullanılmak üzere hazır hale getirilmesi de Audi’nin geliştirdiği yapay zekâ ve otomatik öğrenme temelli bir yazılımla sağlandı. Fotoğraflar 3 boyutlu, foto-gerçekçi bir mekân oluşturacak şekilde birleştirildi. Alandaki makine, raf ve sistemler gibi bütün nesneleri otomatik olarak tanıyan yazılım, her taramada otomatik olarak nesneleri ayırt ediyor ve daha da kesin bir biçimde sınıflandırıyor. Örneğin; sistem rafla çelik kirişi birbirinden ayırt ediyor. Rafın konumu programda daha sonra değiştirilip, sanal mekânda yeniden konumlandırılabiliyor.”

Kaynak: makinehaberi
Yayınlayan: T.C. Ticaret Bakanlığı Ticaret Araştırmaları Genel Müdürlüğü