Как автопроизводители внедряют ИИ и меняют работу сотрудников

Искусственный интеллект стал рабочим инструментом автомобильной отрасли. Нейросети участвуют в разработке дизайна, контроле качества сборки и управлении производственными процессами. Автоконцерны рассчитывают с их помощью ускорить выпуск машин и повысить точность операций, но одновременно меняется роль сотрудников — от дизайнеров до рабочих на конвейере.

Руководитель отдела дизайна экстерьера Skoda Карл Нойхольд считает, что развитие ИИ приведет к сокращению числа автомобильных дизайнеров. По его словам, нейросеть за несколько секунд предлагает сразу несколько вариантов внешнего вида машины, тогда как человеку потребовалось бы значительно больше времени. Сам Нойхольд активно использует такие инструменты и признается, что впечатлен их возможностями. Сложнее всего, по его мнению, придется молодым специалистам, которые только начинают набираться опыта.

ИИ контролирует качество сборки

На заводе Audi в Неккарзульме работает система Weld Splatter Detection. Она выявляет дефекты, возникающие во время сварки кузова, и указывает места, требующие обработки. Раньше сотрудники находили и устраняли такие недостатки вручную, а теперь шлифовку выполняет роботизированная рука.

Система также проверяет сварные соединения. За одну смену она анализирует около 1,5 млн сварных точек на 300 автомобилях. Ранее контроль проводился выборочно с помощью ультразвукового оборудования. Всего Audi реализует более 100 проектов, связанных с искусственным интеллектом.

Volkswagen Group планирует вложить в развитие ИИ до €1 млрд к 2030 году. Технологии будут использоваться при разработке, испытаниях и производстве автомобилей. Концерн рассчитывает примерно на четверть сократить цикл создания новых моделей — до 36 месяцев или меньше. В Volkswagen заявляют, что ИИ должен применяться во всех основных процессах, где это возможно.

Роботы берут на себя тяжелые операции

BMW также включила искусственный интеллект в план реструктуризации. Его собираются внедрять в разработку, закупки, производство, продажи, маркетинг и послепродажное обслуживание. На заводе компании в Спартанберге в США в 2025 году испытали человекоподобного робота Figure 02. Он перемещал металлические детали кузова и устанавливал их в нужное положение перед сваркой.

За десять месяцев робот перенес более 90 тыс. деталей и проработал около 1250 часов. Его использовали при выпуске свыше 30 тыс. кроссоверов BMW X3. В BMW подчеркивают, что такие машины должны прежде всего избавить сотрудников от монотонной и физически тяжелой работы.

Renault применяет нейросети для поиска дефектов окраски, нарушений геометрии кузова и других проблем, которые сложно заметить при обычном осмотре. Раньше сотрудники тратили около 80% времени на обнаружение неисправностей и только 20% — на их устранение. После автоматизации проверок специалисты могут сосредоточиться непосредственно на исправлении найденных дефектов.

Французский концерн также готовится расширить использование человекоподобных роботов. Вместе с Wandercraft Renault разработала робота Calvin, способного переносить тяжелые детали и адаптироваться к разным производственным задачам. К концу 2026 года компания рассчитывает разместить на предприятиях около десяти таких роботов, а к концу 2027-го — увеличить их число до 350. Они будут работать на заводах во Франции и Испании.

Hyundai готовит роботов для опасных задач

Hyundai совместно с Boston Dynamics разрабатывает человекоподобного робота Atlas. Он способен перемещаться по производству, взаимодействовать с предметами и осваивать новые операции с помощью ИИ. Максимальная масса груза, которую может поднимать робот, составляет 50 кг.

На заводах Hyundai Atlas начнут использовать в 2028 году. На первом этапе ему поручат раскладывать автомобильные компоненты в последовательности, необходимой для сборки. К 2030 году список операций планируют расширить, передав роботам тяжелые и потенциально опасные для людей задачи.

Таким образом, автопроизводители рассматривают ИИ не только как замену отдельным ручным операциям. Нейросети ускоряют проектирование и контроль качества, а роботы берут на себя физически сложную работу. При этом автоматизация затрагивает и квалифицированные профессии: часть задач дизайнеров и инспекторов постепенно переходит к алгоритмам, а сотрудникам остается больше функций по настройке процессов, анализу результатов и устранению проблем.