BMW дает представление о том, как она использует искусственный интеллект в производстве

Искусственный интеллект (ИИ) находится на подъеме в автомобильном производстве. С 2018 года BMW Group использует различные приложения ИИ в серийном производстве.

Одним из направлений является автоматическое распознавание изображений:в этих процессах искусственный интеллект оценивает изображения компонентов в процессе производства и за миллисекунды сравнивает их с сотнями других изображений той же последовательности.

Таким образом, приложение ИИ в режиме реального времени определяет отклонения от стандарта и проверяет, например, все ли необходимые детали смонтированы и установлены ли они в нужном месте.

Инновационная технология быстра, надежна и, самое главное, проста в использовании.

Кристиан Патрон, руководитель отдела инноваций, цифровизации и анализа данных в BMW Group Production:«Искусственный интеллект предлагает большой потенциал. Это помогает нам поддерживать высокие стандарты качества и в то же время освобождает наших сотрудников от повторяющихся задач».

В BMW Group гибкие, экономичные приложения на основе искусственного интеллекта постепенно заменяют постоянно установленные порталы камер. Реализация довольно проста.

Стандартная мобильная камера — это все, что нужно для получения соответствующих снимков в процессе производства. Решение с искусственным интеллектом также можно быстро настроить:сотрудники фотографируют компонент с разных ракурсов и отмечают на изображениях возможные отклонения.

Таким образом они создают базу данных изображений, чтобы построить так называемую нейронную сеть, которая впоследствии сможет оценивать изображения без вмешательства человека.

Сотрудникам не нужно писать код; алгоритм делает это практически сам по себе. На этапе обучения, который может длиться всю ночь, высокопроизводительный сервер вычисляет нейронную сеть примерно по 100 изображениям, и сеть немедленно начинает оптимизацию.

После пробного запуска и, возможно, некоторых корректировок надежность достигает 100 процентов. Процесс обучения завершен, и теперь нейронная сеть может самостоятельно определять, соответствует ли компонент спецификациям.

Даже движущиеся объекты надежно идентифицируются в значительной степени независимо от таких факторов, как освещение в производственной зоне или точное положение камеры. Это открывает широкий спектр потенциальных приложений по всей автомобильной технологической цепочке, включая логистику.

Во многих случаях технология искусственного интеллекта освобождает сотрудников от повторяющихся монотонных задач, таких как проверка того, находится ли знак аварийной остановки в нужном месте в багажнике или надет ли колпачок стеклоочистителя.

Искусственный интеллект также может выполнять более сложные задачи проверки

В зоне окончательной проверки на заводе BMW Group в Дингольфинге приложение ИИ сравнивает данные заказа автомобиля с изображением обозначения модели нового автомобиля в режиме реального времени.

Обозначения моделей и другие идентификационные таблички, такие как «xDrive» для полноприводных автомобилей, а также все общепринятые комбинации хранятся в базе данных изображений.

Если живое изображение и данные заказа не совпадают, например, если отсутствует обозначение, группа окончательной проверки получает уведомление.

Кристиан Патрон:«В этих усилиях мы полностью полагаемся на опыт и знания наших сотрудников. Они могут лучше всего определить, на каких этапах производства приложение ИИ может улучшить качество и эффективность. Мы намеренно делаем установку и реализацию таких приложений простыми. Для их работы не требуются продвинутые знания в области ИТ».

ИИ устраняет псевдодефекты

В прессовом цехе плоские детали из листового металла превращаются в высокоточные детали для кузова автомобиля. Частицы пыли или остатки масла, которые остаются на компонентах после формовки, легко спутать с очень мелкими трещинами, которые в редких случаях возникают в процессе.

Предыдущие системы контроля качества на основе камер на заводе BMW Group в Дингольфинге, Германия, иногда также отмечали эти псевдодефекты:отклонения от цели, даже если на самом деле ошибки не было.

С новым приложением искусственного интеллекта эти псевдодефекты больше не возникают, потому что нейронная сеть может получить доступ примерно к 100 реальным изображениям для каждой функции, то есть примерно к 100 изображениям идеального компонента, 100 изображениям с частицами пыли, еще 100 изображениям с каплями масла на компоненте. и т. д.

Это особенно актуально в случае визуально близких вызовов, которые ранее приводили к псевдодефектам.

Завод Steyr концерна BMW Group и группа аналитики данных BMW Group также успешно работают над устранением псевдодефектов. Предполагаемые отклонения в измерении крутящего момента при холодном испытании двигателя впоследствии часто оказываются незначительными.

Однако до внедрения решения ИИ такие результаты приводили к сложным ручным проверкам и дальнейшим тестовым прогонам, вплоть до горячих испытаний с топливом.

Программное обеспечение для анализа было обучено на основе множества записанных прогонов тестов и, таким образом, научилось различать фактические и предполагаемые ошибки.

Искусственный интеллект под контролем:интеграция искусственного интеллекта с системами управления объектами и роботами

Премьера первого интеллектуального приложения для управления искусственным интеллектом в BMW Group состоялась на заводе BMW Group в Штайре. Это приложение ускоряет логистические процессы, предотвращая ненужную транспортировку тары на ленточных конвейерах. Для этого контейнеры проходят через камеру.

Используя сохраненные данные изображения, отмеченные сотрудниками, приложение AI распознает, нужно ли прикрепить контейнер к поддону или, в случае больших и устойчивых ящиков, дополнительное крепление не требуется.

Если крепление не требуется, приложение ИИ направляет контейнер по кратчайшему маршруту на станцию ​​вывоза для вилочного погрузчика.

Контейнеры, которые должны быть дополнительно закреплены, с другой стороны, направляются непосредственно к конвейерной секции с помощью системы крепления и только затем к расположенной позади станции удаления. Раньше все контейнеры приходилось перевозить на станцию ​​вывоза крупногабаритных контейнеров.

Оттуда контейнеры, которые требовали дополнительного крепления, должны были быть отправлены вперед, и только после этого обходного пути они попадут на место крепления и, наконец, на правильную станцию ​​​​выгрузки.

Помимо применения в Steyr, искусственный интеллект стоит за множеством других логистических инноваций в BMW Group. Он также поддерживает планирование виртуального макета, что позволяет создавать 3D-сканы зданий и фабрик с высоким разрешением.

Искусственный интеллект в конечном итоге способствует распознаванию отдельных объектов на 3D-скане, таких как контейнеры, строительные конструкции или машины.

Это позволяет инженерам удалять отдельные объекты из 3D-сканирования в программе 3D-планирования и изменять их по отдельности, что упрощает моделирование и понимание адаптации в цеху.

На заводах BMW Group уже наблюдается отчетливая тенденция к использованию приложений ИИ. Растущая интеграция интеллектуальной аналитики данных, передовых технологий измерения и искусственного интеллекта открывает новые возможности в управлении производством.

Например, в кузовном цехе на изображениях окончательной проверки может быть видно, что металл сварного шва распыляется в одной и той же точке сварки на нескольких кузовах автомобилей.

Таким образом, с помощью ИИ можно замкнуть контур управления, а циклы управления или обслуживания системы настроить еще быстрее и эффективнее.

В покрасочных цехах приложения ИИ и аналитики позволяют обнаруживать источники ошибок на такой ранней стадии, что ошибки уже практически не возникают:если перед покраской кузов автомобиля не оседает на пыль, полировать ничего не нужно. выключить позже.