BMW fornece informações sobre como usa inteligência artificial na produção

A inteligência artificial (IA) está em ascensão na produção automotiva. Desde 2018, o BMW Group usa vários aplicativos de IA na produção em série.

Um foco é o reconhecimento automatizado de imagens:nesses processos, a inteligência artificial avalia imagens de componentes em produção em andamento e as compara em milissegundos com centenas de outras imagens da mesma sequência.

Dessa forma, o aplicativo AI determina desvios do padrão em tempo real e verifica, por exemplo, se todas as peças necessárias foram montadas e se estão montadas no lugar certo.

A tecnologia inovadora é rápida, confiável e, mais importante, fácil de usar.

Christian Patron, chefe de inovação, digitalização e análise de dados da BMW Group Production:“A inteligência artificial oferece um grande potencial. Isso nos ajuda a manter nossos altos padrões de qualidade e, ao mesmo tempo, alivia nosso pessoal de tarefas repetitivas.”

No BMW Group, aplicativos flexíveis, econômicos e baseados em IA estão substituindo gradualmente os portais de câmeras instalados permanentemente. A implementação é bastante simples.

Uma câmera padrão móvel é tudo o que é necessário para tirar as fotos relevantes na produção. A solução de IA também pode ser configurada rapidamente:os funcionários tiram fotos do componente de diferentes ângulos e marcam possíveis desvios nas imagens.

Dessa forma, eles criam um banco de dados de imagens para construir a chamada rede neural, que pode posteriormente avaliar as imagens sem intervenção humana.

Os funcionários não precisam escrever código; o algoritmo faz isso virtualmente por conta própria. Na fase de treinamento, que pode significar durante a noite, um servidor de alto desempenho calcula a rede neural a partir de cerca de 100 imagens e a rede começa a otimizar imediatamente.

Após um teste e possivelmente alguns ajustes, a confiabilidade chega a 100%. O processo de aprendizado é concluído e a rede neural agora pode determinar por conta própria se um componente atende ou não às especificações.

Até mesmo objetos em movimento são identificados de forma confiável, independentemente de fatores como iluminação na área de produção ou a posição exata da câmera. Isso abre uma ampla gama de aplicações potenciais ao longo de toda a cadeia de processos automotivos, incluindo logística.

Em muitos casos, a tecnologia de IA alivia os funcionários de tarefas repetitivas e monótonas, como verificar se o triângulo de advertência está no lugar certo no porta-malas ou se a tampa do limpador de para-brisa foi colocada.

A inteligência artificial também pode realizar tarefas de inspeção mais exigentes

Na área de inspeção final na fábrica de Dingolfing do BMW Group, um aplicativo de IA compara os dados do pedido do veículo com uma imagem ao vivo da designação do modelo do carro recém-produzido.

As designações de modelo e outras placas de identificação, como “xDrive” para veículos com tração nas quatro rodas, bem como todas as combinações geralmente aprovadas, são armazenadas no banco de dados de imagens.

Se a imagem ao vivo e os dados do pedido não corresponderem, por exemplo, se faltar uma designação, a equipe de inspeção final recebe uma notificação.

Christian Patron:“Contamos inteiramente com a experiência e o conhecimento de nossos funcionários nesses esforços. Eles podem julgar melhor em quais etapas de produção um aplicativo de IA pode melhorar a qualidade e a eficiência. Nós deliberadamente mantemos a configuração e implementação de tais aplicativos simples. Sua operação não requer proficiência avançada em TI.”

IA elimina pseudo-defeitos

Na oficina de prensagem, as peças planas de chapa metálica são transformadas em componentes de alta precisão para a carroceria do carro. Partículas de poeira ou resíduos de óleo que permanecem nos componentes após a formação podem ser facilmente confundidas com trincas muito finas, que ocorrem em casos raros durante o processo.

Sistemas anteriores de controle de qualidade baseados em câmeras na fábrica do BMW Group em Dingolfing, Alemanha, ocasionalmente também marcavam esses pseudo-defeitos:desvios do alvo, mesmo que não houvesse falha real.

Com o novo aplicativo de IA, esses pseudo-defeitos não ocorrem mais porque a rede neural pode acessar cerca de 100 imagens reais por recurso – ou seja, cerca de 100 imagens do componente perfeito, 100 imagens com partículas de poeira, outras 100 imagens com gotículas de óleo no componente , etc

Isso é particularmente relevante no caso de chamadas visualmente próximas que anteriormente levaram a pseudo-defeitos.

A fábrica de Steyr do BMW Group e a equipe de análise de dados do BMW Group também estão trabalhando com sucesso na eliminação de pseudo-defeitos. Supostas irregularidades na medição de torque no teste a frio do motor mais tarde muitas vezes acabam sendo insignificantes.

Antes de introduzir a solução de IA, no entanto, esses resultados levaram a inspeções manuais complexas e outras execuções de teste, incluindo testes a quente com combustível.

O software de análise foi treinado com base em muitas execuções de teste gravadas e, assim, aprendeu a distinguir entre erros reais e presumidos.

IA ‘no controle’:integrando inteligência artificial com sistemas de controle de instalações e robôs

O primeiro aplicativo de controle inteligente de IA do BMW Group celebrou sua estreia na fábrica de Steyr do BMW Group. Esta aplicação agiliza os processos logísticos evitando o transporte desnecessário de vasilhames nas esteiras transportadoras. Para isso, os contêineres passam por uma estação de câmeras.

Usando dados de imagem armazenados marcados por funcionários, o aplicativo de IA reconhece se o contêiner precisa ser amarrado a um palete ou se – no caso de caixas grandes e estáveis ​​– não é necessária nenhuma proteção adicional.

Se nenhuma amarração for necessária, o aplicativo de IA direciona um contêiner pelo caminho mais curto para a estação de remoção da empilhadeira.

Os contêineres que devem ser fixados adicionalmente, por outro lado, são conduzidos diretamente para a seção de transporte com o sistema de amarração e só então para a estação de remoção localizada atrás. Anteriormente, todos os contêineres tinham que ser transportados para a estação de remoção de contêineres grandes.

A partir daí, os contêineres que necessitavam de segurança adicional tinham que ser encaminhados – e só chegariam à instalação de amarração e, finalmente, à estação de remoção correta após esse desvio.

Além da aplicação em Steyr, a IA está por trás de inúmeras outras inovações logísticas no BMW Group. Ele também suporta planejamento de layout virtual, que cria digitalizações 3D de alta resolução de edifícios e fábricas.

Em última análise, a inteligência artificial contribui para o reconhecimento de objetos individuais na digitalização 3D, como contêineres, estruturas de construção ou máquinas.

Isso permite que os engenheiros removam objetos individuais da digitalização 3D no software de planejamento 3D e os modifiquem individualmente, o que torna mais fácil simular e entender as adaptações no chão de fábrica.

Já existe uma tendência distinta para o uso de aplicativos de IA nas fábricas do BMW Group. A crescente integração de análise de dados inteligente, tecnologia de medição de última geração e IA abre novas oportunidades no gerenciamento de produção.

Na oficina, por exemplo, as imagens da inspeção final podem mostrar que o metal de solda foi pulverizado no mesmo ponto de soldagem em várias carrocerias de automóveis.

Usando a IA, o circuito de controle pode ser fechado e os ciclos de controle ou manutenção do sistema podem ser ajustados de forma ainda mais rápida e eficiente.

Nas oficinas de pintura, os aplicativos de IA e análise oferecem o potencial de detectar fontes de erro em um estágio tão inicial que os erros dificilmente podem ocorrer:se nenhuma poeira se prender à carroceria do carro antes da pintura, nenhuma precisa ser polida desligado mais tarde.