Mesterséges intelligencia

Teret nyert az AI a BMW-nél

Az autóipari nagyvállalat a sorozatgyártás egyre több területén használ olyan intelligens technológiákat, amelyek leveszik a dolgozóik válláról az ismétlődő feladatok terhét. 

hirdetés

Az AI (artifical intelligence/mesterséges intelligencia) az autógyártásban jelenleg három fő területen – a biztonsági, a felülellenőrzési vagy a folyamatirányításban – van jelen.

2018 óta a BMW Group az intelligens technológia számos válfaját alkalmazza tömegtermelési folyamataiban. Az egyik legfőbb ilyen terület az automatizált képfelismerés, amely során a mesterséges intelligencia a másodperc századrésze alatt veti össze az adott gyártási fázis megmunkált alapanyagainak és összeszerelt alkatrészeinek fényképét az adatbázisban eltárolt mintaképekkel. A technológia így valós időben képes kiszűrni a nem teljesen tökéletes alapanyagokat, egy hibásan összeszerelt alkatrész esetén pedig az eltéréseket is megmutatja.

Intelligens gyártási területek

Az autógyár tömegtermelési folyamataiban a rugalmasan alkalmazható, költséghatékony, mesterséges intelligenciára épülő technológia fokozatosan veszi át a telepített kamerák élőképeire támaszkodó megoldások feladatát. Az intelligens technológia alkalmazása meglehetősen egyszerű, használatához csupán egy hordozható mini kamerára és egy átfogó, előzetes adatbetáplálásra van szükség. A munkatársak egy adott alapanyagról vagy alkatrészről több szögből is fényképet készítenek, amelyeken bejelölik a lehetséges eltérések és meghibásodások helyét. A betáplált fényképekből így egy úgynevezett neurális hálózat épül fel, amelyre támaszkodva a mesterséges intelligencia a későbbiekben emberi közbeavatkozás nélkül képes a tökéletesen automatizált képfelismerésre. A munkatársaknak bonyolult kódokat sem kell írniuk, hiszen az algoritmus ezt is elvégzi helyettük. A technológia betanítási folyamata során – amely akár egy egész éjszakát is igénybe vehet – egy nagyteljesítményű szerver a körülbelül száz darab fényképből összeállítja az adott alapanyag vagy alkatrész neurális hálózatát, majd azonnali optimalizálásba kezd: néhány tesztfolyamat és utóhangolás után a technológia 100%-os megbízhatósággal működik. A betanítási folyamat végeztével és a neurális hálózat felépülésével a mesterséges intelligencia tökéletesen látja, hogy a tömegtermelési láncban érkező alapanyag vagy alkatrész megfelel-e a gyártási szabványainak.

Ellenőrzési folyamat az összeszerelés során (Forrás: BMW Group)
Ellenőrzési folyamat az összeszerelés során (Forrás: BMW Group)

Mindez végtelenül széles felhasználási területeken kínál óriási lehetőségeket, nem csupán a konkrét tömegtermelési folyamatokban, de a logisztika területén is. A mesterséges intelligencia számos esetben képes levenni a munkatársak válláról az olyan ismétlődő feladatok terhét, mint például az elakadásjelző háromszög precíz csomagtérbe szerelésének vagy az első ablaktörlő lapátok rögzítésének ellenőrzése.

Összeszerelést csak pontosan és szépen

A dingolfingi gyár végső jármű-összeszerelő csarnokában a mesterséges intelligencia segít a munkatársaknak összevetni a konkrét rendeléseket a gyártósoron érkező modellek típusjelzéseivel. A munkatársak több száz fénykép segítségével táplálták be az intelligens technológia adatbázisába az összes modellnevet, az „xDrive” felirathoz hasonló megjelöléseket, valamint az összes lehetséges típusjelzés-kombinációt, így a mesterséges intelligencia a gyártósoron érkező mindegyik új autót összeveti a rendelésekkel. Ha eltérést észlel, vagy azt tapasztalja, hogy az egyik autóról hiányzik a típusjelzés, a technológia értesítést küld a munkatársaknak.

Logisztika okosan

Elsőként steyri üzemében alkalmazta folyamatirányítóként a mesterséges intelligenciát. A technológia úgy gyorsítja fel a létesítmény logisztikai folyamatait, hogy egy kamera segítségével idő előtt megszűri a futószalagon érkező tárolódobozokat. Az adatbázisba korábban betáplált fényképek elemzésével a mesterséges intelligencia még becsomagolt állapotban képes eldönteni, hogy az adott tárolódobozt szükséges-e raklapon rögzíteni vagy – mérete és stabilitása okán – nincs szüksége további biztonsági intézkedésre. Ha az adott tárolódoboznak nincs szüksége rögzítésre, úgy azt a legrövidebb úton a targoncákhoz irányítja, ha azonban úgy ítéli meg, hogy az elemnek további rögzítésre van szüksége, a targoncák előtt azt a rögzítő fázishoz irányítja. A mesterséges intelligencia alkalmazását megelőzően mindegyik tárolódoboz közvetlenül a targoncákhoz érkezett, ahonnan a munkatársak kerülőúton küldték vissza a további rögzítést igénylő elemeket.

Az intelligens adatelemzés, a csúcstechnológiás mérési technológiák és a mesterséges intelligencia együttműködése a tömegtermelési folyamatok merőben új lehetőségeit váltja valóra. A technológia a végső jármű-összeszerelő folyamatból érkező autók legapróbb eltéréseit is képes kiszűrni, az egyes gépek karbantartási feladatait pedig nem az előzetes ütemterveknek megfelelően, hanem a valós használtság szerint állítja össze. A mesterséges intelligencia a karosszériafényezés utómunkálatait is segít csökkenteni, hiszen, ha idejekorán kiszűri a fényezésre váró elemeken található porszemcséket, utólag nem kell azokat kipolírozni a fényezésből.

(forrás: BMW/GyártásTrend)
hirdetés
Ha hozzá kíván szólni, jelentkezzen be!
 
hirdetés
hirdetés
hirdetés

Kiadónk társoldalai

hirdetés