A-Tech Gyeongju автоматизировала производство на 970 млн вон: как ИИ-агент интегрировал литьё и логистику роботов

Производство автокомпонентов, особенно таких сложных, как шины для электромобилей, требует безупречной точности и непрерывности. До недавнего времени A-Tech Gyeongju, крупный южнокорейский производитель, сталкивался с разрозненностью процессов после литья под давлением, что замедляло производство и влияло на качество. Внедрение комплексной системы автоматизации на базе ИИ-агентов, стоимостью 970 миллионов вон, позволило интегрировать все этапы — от выравнивания деталей до их инспекции и логистики — в единый бесшовный поток, значительно повысив общую эффективность.

В современном производстве каждый разрыв между этапами, это не просто задержка, а потенциальный источник брака, дополнительных затрат и снижения конкурентоспособности. Ручное перемещение деталей, визуальный контроль, несинхронизированные станки — всё это кажется мелкой проблемой, пока не подсчитаешь, сколько времени и денег уходит на исправление ошибок и простой оборудования. Решение уже есть, и оно позволяет сделать производство единым организмом без потери времени и качества.

Разрозненность процессов: где терялись время и качество

A-Tech Gyeongju специализируется на производстве пластиковых деталей для автомобильной промышленности, включая критически важные компоненты для электромобилей, такие как шины (busbars). Производство этих деталей включает в себя несколько этапов после литья под давлением: выравнивание продукта, механическую обработку и тщательную инспекцию. Исторически эти этапы выполнялись как отдельные операции, часто вручную или с использованием разрозненных, неинтегрированных систем.

Такой подход приводил к нескольким проблемам:

• Низкая скорость потока. Передача деталей между станками и ручной контроль создавали «бутылочные горлышки».
• Человеческий фактор. Визуальная инспекция и ручное выравнивание увеличивали риск ошибок и брака.
• Неэффективная логистика. Перемещение паллет с готовой продукцией или заготовками требовало участия операторов, отвлекая их от более сложных задач.
• Сложность масштабирования. Увеличение объемов производства требовало непропорционального роста числа сотрудников и оборудования, а не оптимизации существующих мощностей.

В условиях растущего спроса на компоненты для электромобилей, эти проблемы становились критическими, ограничивая потенциал роста компании и угрожая её конкурентоспособности.

Путь к ИИ-агенту: от автоматизации отдельных станков к единой системе

Компания уже использовала отдельные элементы автоматизации, но они не решали проблему комплексной интеграции. Существующие решения были ориентированы на конкретные станки или операции, но не могли обеспечить сквозной контроль и координацию между ними. A-Tech Gyeongju осознала, что для достижения по-настоящему высокой производительности и качества необходим инструмент, способный не просто автоматизировать отдельные звенья, но и объединить их в единую, интеллектуально управляемую систему.

Пришли к решению о внедрении ИИ-агента, который способен не только координировать работу различных роботизированных систем, но и обучаться, адаптироваться к изменениям и принимать решения в реальном времени, минимизируя участие человека. Целью было создание «умного завода», где все процессы синхронизированы и оптимизированы.

Как проектировали ИИ-агента для производства

Разработанный ИИ-агент был задуман как центральный мозг производственной линии. Его основные задачи включали:

• Интеграция пост-литейных процессов. Агент должен был обеспечить бесшовную координацию между этапами выравнивания продукта, механической обработки и инспекции. Это означало, что решение о переходе детали с одного этапа на другой принималось бы автоматически, на основе данных о готовности и качестве.
• Автоматизация логистики паллет. Для перемещения деталей между станками и на склад были задействованы автономные мобильные роботы (AMR). ИИ-агент должен был управлять парком этих роботов, оптимизируя их маршруты и расписание, чтобы избежать простоев и заторов.
• Адаптация к производственной среде. Система была спроектирована таким образом, чтобы учитывать специфику производственных помещений A-Tech Gyeongju, включая расположение оборудования и особенности потоков.
• Комплексное управление. ИИ-агент должен был не просто управлять отдельными роботами, но и обеспечивать их совместную работу, как единого оркестра, для достижения общей цели — производства высококачественной продукции с максимальной эффективностью.

В основе системы лежали технологии автономной навигации и интегрированного управления парком разнородных роботов. Это позволило ИИ-агенту не только координировать действия роботов, но и собирать данные о ходе производства, анализировать их и принимать решения для дальнейшей оптимизации.

Внедрение: поэтапный переход к интеллектуальному производству

Внедрение системы автоматизации в A-Tech Gyeongju было реализовано поэтапно, чтобы минимизировать риски и обеспечить плавный переход. На первом этапе была проведена детальная оценка существующей производственной линии и разработана архитектура ИИ-агента, учитывающая все нюансы.

Далее, постепенно интегрировались отдельные модули:

• Автоматизация перемещения паллет. Первыми были запущены автономные мобильные роботы (AMR), управляемые ИИ-агентом, для оптимизации логистики. Это позволило сократить ручной труд и повысить скорость перемещения деталей.
• Интеграция обработки и инспекции. Затем последовали этапы выравнивания, механической обработки и инспекции, которые были синхронизированы с помощью ИИ-агента.
• Обучение персонала. Сотрудники A-Tech Gyeongju прошли обучение работе с новой системой, что позволило им перейти от выполнения рутинных операций к контролю и обслуживанию роботизированных комплексов.

Проект занял несколько месяцев, но уже на промежуточных этапах были заметны улучшения в эффективности. Компания активно участвовала в процессе, предоставляя обратную связь и помогая адаптировать систему к своим уникальным потребностям.

Результаты: рост производительности и качества

Внедрение ИИ-агента привело к трансформации производственных процессов A-Tech Gyeongju. Компания ожидает значительного повышения производительности и улучшения качества продукции, особенно для критически важных компонентов электромобилей. Автоматизация не только сократила ручной труд, но и минимизировала количество ошибок, обеспечивая стабильно высокое качество на всех этапах.

Как перенести это на ваш бизнес

Кейс A-Tech Gyeongju демонстрирует, что ИИ-агенты могут стать ключевым фактором успеха в производстве, особенно там, где требуется высокая точность, скорость и интеграция сложных процессов. Если у вас есть схожие проблемы, вот с чего можно начать:

• Определите «бутылочные горлышки». Выявите этапы производства, где происходят задержки, ручной труд или высокий процент брака. Именно эти участки являются идеальными кандидатами для автоматизации.
• Оцените возможности интеграции. Подумайте, можно ли объединить разрозненные процессы (например, после литья, обработки, инспекции, упаковки) в единый автоматизированный поток под управлением ИИ-агента.
• Рассмотрите автономную логистику. Если перемещение материалов или готовой продукции требует значительных усилий, внедрение AMR, управляемых ИИ-агентом, может существенно оптимизировать этот процесс.
• Начните с пилотного проекта. Не пытайтесь автоматизировать всё сразу. Выберите один, наиболее проблемный участок и внедрите ИИ-агента там, чтобы оценить его эффективность и адаптировать под свои нужды.

Если этот кейс похож на то, что происходит у вас, наш менеджер поможет разобраться: бесплатно проанализирует ваш бизнес и нишу и подскажет, где ИИ-агент даст реальный результат именно в вашем случае. Написать менеджеру