以前，只有极少数的汽车领域的制造商能够使用复合材料作为其大规模制造过程的原料。这些材料非常昂贵，而且在管理方面与“传统材料”不同，主要用于航空航天、海事等其他行业。只有专为赛车场设计的轻型汽车才会使用复合材料，并享受其带来的优势。
今天，尽管用于制造复合材料的原材料仍非常不便宜，但我们正在见证一个明显的转变，因为越来越多的量产汽车项目采用了复合材料部件。
事实上，研究表明，全球汽车复合材料市场去年达到了72亿美元，在2018年至2028年期间，需求进一步增长，复合年增长率稳定在5.4%左右，主要原因是燃油效率需求。这种令人印象深刻的规模和速度让人几乎没有怀疑的余地：汽车复合材料制造现在是一个日益增长的趋势。
综合优势
这一令人兴奋的变化有以下几个主要原因：
- 轻量化:这不仅是复合材料的优点，也是当今汽车制造商的主要使命。杜邦汽车公司（DuPont Automotive）进行的一项研究发现，制造商目前将轻量化列为他们的首要任务和挑战。这个重要的任务促使制造商寻找并使用新的材料和混合物。
- 耐用性:复合材料使制造商能够控制他们使用的材料的特定质量，毫不奇怪，许多制造商选择制造更稳定、更耐用的汽车，这些汽车具有吸收大量能量和忍受不同天气条件的能力。合适的复合材料能抵抗高温和潮湿，保护汽车免受短期腐蚀，并能保持其形状和长时间的使用。
- 灵活性:在使用复合材料的时候会遇到一些挑战，我们稍后将对此进行讨论，但是这些材料之所以伟大，是因为它们的灵活性和易于被塑造成复杂和精细的形状的能力。对于一些汽车制造商来说，这种质量是至关重要的，把复杂的设计变成了小菜一碟。
然而，本文并不讨论复合材料的优点。
尽管上述优势为使用复合材料提供了强有力的理由，但在汽车行业中，将它们作为大规模生产的一部分，与在生产线上添加其他更昂贵的材料完全不同。真正的挑战不止于此。
汽车行业中的复合材料生产过程
基于复合材料的制造过程大不相同，需要新的工具、科技和技术。因此，它带来的挑战远远大于 “只是”这些材料的高价格。
在这种情况下，制造商必须仔细跟踪和监视一长串参数，包括温度、湿度、有效期等。当复合材料制造开始时，生产的每一步都要经历一系列的变化，生产车间必须跟上，而且要快。因此，制造商要寻求专业的帮助来满足这些新标准。
作为这种新思维状态的一部分，制造商遇到了一系列相关的优化挑战:
- 自动化大规模生产：复合材料在汽车制造中的应用可能正在增加，但仍有很大的潜力。这意味着使用复合材料进行的大规模生产制造还不是完全自动化的，当前的工作流程包括许多仍由人工执行的任务。虽然这在使用简单的低成本材料时是可以接受的，但是在使用复合材料时，既没有浪费材料的空间，也没有人为失误的空间。创建一个智能的，自动化的流程，这是汽车制造商在加入复合材料时面临的首要和主要挑战之一。
- 质量控制：增加了许多不同的监控因素。制造商需要了解他们如何处理这些复杂材料（如树脂、裁片、工具等）的每一个细节。必须实时跟踪与材料相关的质量因素。
- 供应链协作:新材料在生产过程中增加了更多的第三方供应商，其中一些供应商与供应链相关，而另一些供应商则与供应链无关，如工程师、程序员、经理等。各方之间沟通的挑战现在包括材料数据。
- 产品模拟：同样，如果没有足够的信息和使用每种材料和纤维混合的经验，很难创建详细的模拟。考虑到这些材料的价格，制造商必须确保一个精确的模拟，以便在将其投入实际工作之前，能够检查其决策。
工业4.0的作用
为了理解工业4.0工具如何协助完成基于复合材料的汽车制造这一伟大任务，这里简要概述了如何使用这些先进的技术解决上述挑战:
- 切割优化
我们已经多次提到复合材料是昂贵的材料，因此优化处理方法的问题是非常关键的。基于人工智能的切割可以在材料利用率、余料使用率、有效期、未来订单等方面最大限度地减少浪费材料的数量。最大限度地减少人为错误也意味着许多涉及材料的质量控制问题得到了预防，从而节省了时间和金钱。通过构建更智能的流程，我们可以最大限度地利用这些昂贵的材料，并有助于提高投资回报率（ROI）。
- 质量控制和根本原因分析
工业4.0技术不仅避免了与材料相关而引起的错误，而且还可以优化其他类型的操作以消除错误。我们已经提到，复合制造的最大挑战之一是同时处理许多不同的元素，这意味着我们需要一个解决方案，在问题发生时，通过快速跟踪问题的根源，将损害降到最低。实时运行的基于人工智能的解决方案可以识别制造模式的变化，然后立即发现并解决问题。
- 沟通问题
除了处理许多不同的元素外，工业4.0解决方案还可以改善制造过程中所有参与者之间的沟通。通过这种方式，工作流更新会发送给每个相关的工作人员，并且部件和材料永远不会被放错位置。通过跟踪每个相关人员或机器的工作和工具，我们可以实现顺畅的沟通，避免代价高昂的错误和挫折。
如果您想了解更多信息，我们已经撰写了这篇文章，它研究了只有通过基于人工智能的工业物联网（IIoT）制造优化解决方案才能进行优化的特定案例。
充分利用复合材料优化
尽管这个行业需要更多的实践来将复合材料用于汽车的大规模生产，但是有一些有效的案例是我们可以学习的。以下是几个有力的例子:
- 雷诺F1车队，负责车队的F1赛车，面临着一系列的挑战，这证明了真正的比赛是在赛道之外进行的。团队需要一种技术解决方案，能够处理他们高速的工作，并相应地改变设计和技术。此外，用于制造赛车的材料必须非常轻，并能在极端条件下使用，这使得赛车的寿命比通常情况下更短。
通过实施Platain基于IIoT人工智能的解决方案，雷诺F1车队能够克服这些障碍。传感器网络为团队提供了全面的实时可见性，加上实时收集的数据和Plataine的人工智能引擎，实现了复杂的监控、自动化程序和可操作的方案，无论何时团队尝试新的设计或复合材料制造的创新，这些都被快速和无缝地调整。
- Cobra International，一家领先的复合材料制造商，实施了Plataine基于人工智能的技术，以数字化来优化其制造过程。该公司希望提高其效率水平，消除冗余的手工任务，减少人为和机器错误，等等。数字制造解决方案使COBRA能够提高效率，提高产量，同时减少材料浪费，使Cobra能够满足其汽车客户对高质量碳纤维部件日益增长的需求。
总结
大多数行业都可以采用自动化技术，最好是基于人工智能的技术，但随着使用复合材料制造的新车数量逐年增加，以及相关的挑战，汽车领域需要更专用的工业4.0技术。
