BMW revela inovações em IA impulsionando eficiência na produção

A inteligência artificial (IA) está em ascensão na produção automotiva. Desde 2018, o Grupo BMW tem usado várias aplicações de IA em produção em série.

Foco no reconhecimento automatizado de imagens

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

Desta forma, a aplicação de IA 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.

Tecnologia rápida, confiável e fácil de usar

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

Christian Patron, Chefe de Inovação, Digitalização e Análise de Dados na Produção do Grupo BMW: "A inteligência artificial oferece grande potencial. Ela nos ajuda a manter nossos altos padrões de qualidade e, ao mesmo tempo, alivia nossas pessoas de tarefas repetitivas."

Substituição de portais de câmera fixos

No Grupo BMW, aplicações flexíveis e econômicas baseadas em IA estão gradualmente substituindo portais de câmera permanentemente instalados. A implementação é bastante simples.

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

Criação de rede neural sem programação

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

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 possíveis ajustes, a confiabilidade atinge 100%. O processo de aprendizagem é concluído e a rede neural pode agora determinar por conta própria se um componente atende às especificações ou não.

Identificação robusta de objetos em movimento

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

Alívio de tarefas monótonas

Em muitos casos, a tecnologia de IA alivia 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.

Inteligência artificial também realiza tarefas de inspeção mais exigentes

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

Designações de modelos e outras placas de identificação, como "xDrive" para veículos de 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 uma designação estiver faltando, a equipe de inspeção final recebe uma notificação.

Christian Patron: "Confiamos inteiramente na experiência e expertise de nossos funcionários nestes esforços. Eles podem julgar melhor em quais etapas de produção uma aplicação de IA pode melhorar qualidade e eficiência. Mantemos deliberadamente a configuração e implementação de tais aplicações simples. Sua operação não requer proficiência avançada em TI."

IA elimina pseudo-defeitos

Na prensa, chapas planas de metal são transformadas em componentes de alta precisão para a carroceria. Partículas de poeira ou resíduos de óleo que permanecem nos componentes após a conformação podem ser facilmente confundidos com fissuras muito finas, que ocorrem em casos raros durante o processo.

Sistemas anteriores de controle de qualidade baseados em câmera na fábrica do Grupo BMW em Dingolfing, Alemanha, ocasionalmente também marcavam estes pseudo-defeitos: desvios do alvo, mesmo sem falha real.

Com a nova aplicação de IA, estes pseudo-defeitos não ocorrem mais porque a rede neural pode acessar cerca de 100 imagens reais por característica – ou seja, cerca de 100 imagens do componente perfeito, 100 imagens com partículas de poeira, outras 100 imagens com gotas de óleo no componente, etc.

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

A fábrica de Steyr do Grupo BMW e a Equipe de Análise de Dados do Grupo BMW também estão trabalhando com sucesso na eliminação de pseudo-defeitos. Presumidas irregularidades na medição de torque no teste a frio do motor frequentemente se revelam insignificantes.

Antes da introdução da solução de IA, tais resultados levavam a inspeções manuais complexas e mais rodadas de teste, até incluindo testes a quente com combustível.

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

IA 'no controle': Integração da inteligência artificial com sistemas de controle de instalações e robôs

A primeira aplicação de controle inteligente de IA no Grupo BMW estreou na fábrica de Steyr. Esta aplicação acelera processos logísticos ao prevenir transportes desnecessários de vazios em esteiras transportadoras. Para isso, os contêineres passam por uma estação de câmera.

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

Se nenhuma amarração for necessária, a aplicação de IA direciona um contêiner pela rota mais curta para a estação de remoção para a empilhadeira.

Contêineres que devem ser adicionalmente fixados, por outro lado, são guiados diretamente para a seção da esteira 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 para contêineres grandes.

Dali, os contêineres que requeriam fixação adicional tinham que ser encaminhados – e só alcançavam a instalação de amarração e finalmente a estação de remoção correta após este desvio.

Outras inovações logísticas com IA

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

A inteligência artificial contribui, em última análise, para o reconhecimento de objetos individuais no scan 3D, como contêineres, estruturas de edifícios ou máquinas.

Isso permite que engenheiros removam objetos individuais do scan 3D no software de planejamento 3D e os modifiquem individualmente, o que facilita simular e entender adaptações no chão de fábrica.

Tendência crescente e fechamento do ciclo de controle

Já existe uma tendência distinta para o uso de aplicações de IA nas fábricas do Grupo BMW. A integração crescente de analytics de dados inteligentes, tecnologia de medição de ponta e IA abre novas oportunidades na gestão de produção.

Na oficina de carroceria, por exemplo, imagens da inspeção final podem mostrar que metal de solda espirrou no mesmo ponto de solda em várias carrocerias.

Usando IA, o ciclo de controle pode assim ser fechado e o controle do sistema ou ciclos de manutenção ajustados ainda mais rápido e eficientemente.

Nas oficinas de pintura, aplicações de IA e analytics oferecem o potencial de detectar fontes de erro em estágio tão precoce que dificilmente erros podem ocorrer: se nenhuma poeira adere à carroceria antes da pintura, nenhuma precisa ser polida depois.