Gyors, hatékony, megbízható: a mesterséges intelligencia térnyerése a BMW Group tömegtermelési folyamataiban

A müncheni központú vállalatcsoport a sorozatgyártás egyre több területén kamatoztatja az intelligens technológiát, amely leveszi a munkatársak válláról az ismétlődő feladatok terhét.

A mesterséges intelligencia az autógyártás egyre több területén jelenik meg biztonsági, felülellenőrzési vagy már kifejezetten folyamatirányítási célból. 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.

Az innovatív technológia gyors, megbízható, és legfőképpen könnyen használható. „A mesterséges intelligenciában óriási lehetőségek rejlenek, miközben abban is segít nekünk, hogy fenntartsuk prémium minőségű sorozatgyártási szabványainkat úgy, hogy levesszük munkatársaink válláról az ismétlődő feladatok terhét” – fogalmazott Christian Patron, a BMW Group nemzetközi gyártási hálózatának innováció-alkalmazásért, digitalizációért és adatelemzésért felelős részlegvezetője.

A BMW Group 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 BMW Group kivételesen magas gyártási szabványainak.

Az intelligens technológia még a folyamatosan mozgó tárgyakat is képes tökéletesen leképezni, függetlenül az adott gyárterület fényviszonyaitól és a mini kamera pozíciójától. 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.

A mesterséges intelligencia egyre összetettebb feladatok elvégzésére képes

A BMW Group dingolfingi gyárának 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.

„Teljes mértékben munkatársaink tapasztalatára és szakértelmére támaszkodunk e téren. Ők tudják leginkább megítélni, hogy a mesterséges intelligencia mely folyamatokban és mely fázisoknál tud a legjobb minőségben, a leghatékonyabban közreműködni. Szándékosan nem bonyolítjuk az intelligens technológia alkalmazhatóságát, használatuk semmiféle átfogó IT-jártasságot nem igényel” – mondta Christian Patron.

A mesterséges intelligencia az álhibajelzéseket is kiküszöböli

A présüzemben a lapos lemezekből magas precizitással megformált karosszériaelemek készülnek. Néhány esetben előfordul, hogy a megformált elemeken porszemcsék vagy olajmaradványok maradnak, amelyeket a BMW Group dingolfingi gyárában korábban alkalmazott, kamera-alapú alkatrész-felülellenőrző technológiák eltérésként érzékeltek: a technológia ez esetekben annak ellenére is álhibajelzésekkel értesítette a munkatársakat, hogy valójában tökéletesen formált alkatrészek készültek. A mesterséges intelligencia használatával ez már nem fordulhat elő, hiszen az adott alkatrész neurális hálózatába a munkatársak korábban nem csupán a tökéletesen tiszta alkatrészről, de a porszemcsékkel és olajmaradvánnyal hagyott alkatrészekről is mintegy száz fényképet tápláltak be az adatbázisba, kiküszöbölve ezzel az álhibajelzéseket.

A BMW Group Steyr-i üzemében a vállalatcsoport adatelemző részlege ugyancsak sikeresen alkalmazza az álhibajelzéseket kiküszöbölő technológiát. A hidegen járatott motorok nyomatékmérő tesztelése során jelentkező eseti eltérések rövid időn belül eltűnnek, a mesterséges intelligencia alkalmazása előtt azonban minden ilyen esetben az erőforrást összetett manuális ellenőrzésnek, további teszteknek és valós, üzemanyaggal hajtott bemelegítési próbáknak vetették alá. Az intelligens technológia speciális ellenőrző szoftverébe számos nyomatékmérő teszt folyamatát táplálták be, a mesterséges intelligencia így képes különbséget tenni a tényleges és az álhibajelzések között.

A mesterséges intelligencia, mint folyamatirányító

A BMW Group elsőként Steyr-i 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.

A BMW Group azonban nem csupán Steyr-i üzemében alkalmazza logisztikai célokra a mesterséges intelligenciát. A technológia képes külön-külön kezelni a nagyfelbontású háromdimenziós szkenneléssel digitalizált tárgyakat, és mint ilyen, kiváló virtuális tervezési lehetőségeket garantál. Az intelligens technológia képes megkülönböztetni egymástól az épületeket, a falakat, a tárolóegységeket és a gépeket, folyamatfejlesztéskor a mérnökök így első ízben digitálisan, milliméterre pontosan végezhetik el a tervezett módosításokat.

Létesítményeiben a BMW Group a mesterséges intelligencia számos eltérő alkalmazási lehetőségét vetíti előre. 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.