BMW gibt Einblick, wie es künstliche Intelligenz in der Produktion einsetzt

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Automobilproduktion auf dem Vormarsch. Seit 2018 setzt die BMW Group verschiedene KI-Anwendungen in der Serienproduktion ein.

Ein Schwerpunkt ist die automatisierte Bilderkennung:Bei diesen Verfahren wertet künstliche Intelligenz Bauteilbilder in der laufenden Produktion aus und vergleicht sie in Millisekunden mit hunderten anderen Bildern derselben Sequenz.

So stellt die KI-Anwendung in Echtzeit Abweichungen vom Standard fest und prüft beispielsweise, ob alle erforderlichen Teile montiert wurden und ob sie an der richtigen Stelle montiert sind.

Die innovative Technologie ist schnell, zuverlässig und vor allem einfach zu bedienen.

Christian Patron, Leiter Innovation, Digitalisierung und Data Analytics der BMW Group Produktion:„Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial. Es hilft uns, unsere hohen Qualitätsstandards aufrechtzuerhalten und entlastet gleichzeitig unsere Mitarbeiter von sich wiederholenden Aufgaben.“

Bei der BMW Group lösen flexible, kostengünstige, KI-basierte Anwendungen nach und nach fest installierte Kameraportale ab. Die Implementierung ist ziemlich einfach.

Eine mobile Standardkamera genügt, um die entsprechenden Bilder in der Produktion aufzunehmen. Auch die KI-Lösung ist schnell eingerichtet:Mitarbeiter fotografieren das Bauteil aus verschiedenen Blickwinkeln und markieren mögliche Abweichungen auf den Bildern.

Auf diese Weise erstellen sie eine Bilddatenbank, um ein sogenanntes neuronales Netz aufzubauen, das die Bilder später ohne menschliches Zutun auswerten kann.

Mitarbeiter müssen keinen Code schreiben; der Algorithmus macht das quasi von alleine. In der Trainingsphase, das heißt über Nacht, berechnet ein Hochleistungsserver aus rund 100 Bildern das neuronale Netz und das Netz beginnt sofort mit der Optimierung.

Nach einem Testlauf und eventuell einigen Anpassungen erreicht die Zuverlässigkeit 100 Prozent. Der Lernprozess ist abgeschlossen und das neuronale Netz kann nun selbstständig feststellen, ob ein Bauteil den Spezifikationen entspricht oder nicht.

Selbst sich bewegende Objekte werden weitgehend unabhängig von Faktoren wie der Beleuchtung im Produktionsbereich oder der genauen Kameraposition zuverlässig identifiziert. Dies eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten entlang der gesamten automobilen Prozesskette inklusive Logistik.

In vielen Fällen entlastet die KI-Technologie die Mitarbeiter von repetitiven, monotonen Aufgaben wie der Kontrolle, ob das Warndreieck im Kofferraum an der richtigen Stelle sitzt oder ob die Scheibenwischerkappe aufgesetzt ist.

Künstliche Intelligenz kann auch anspruchsvollere Inspektionsaufgaben übernehmen

In der Endkontrolle des BMW Group Werks Dingolfing vergleicht eine KI-Anwendung die Auftragsdaten des Fahrzeugs mit einem Live-Bild der Modellbezeichnung des neu produzierten Autos.

Modellbezeichnungen und andere Typenschilder wie „xDrive“ für Allradfahrzeuge sowie alle allgemein zugelassenen Kombinationen sind in der Bilddatenbank hinterlegt.

Stimmen Livebild und Auftragsdaten nicht überein, zum Beispiel fehlt eine Bezeichnung, erhält die Endkontrolle eine Benachrichtigung.

Christian Patron:„Dabei setzen wir voll und ganz auf die Erfahrung und Kompetenz unserer Mitarbeiter. Sie können am besten beurteilen, bei welchen Produktionsschritten eine KI-Anwendung Qualität und Effizienz verbessern kann. Die Einrichtung und Implementierung solcher Anwendungen halten wir bewusst einfach. Ihr Betrieb erfordert keine fortgeschrittenen IT-Kenntnisse.“

KI beseitigt Pseudofehler

Im Presswerk werden aus flachen Blechteilen hochpräzise Komponenten für die Karosserie. Staubpartikel oder Ölrückstände, die nach dem Umformen auf den Bauteilen verbleiben, können leicht mit sehr feinen Rissen verwechselt werden, die in seltenen Fällen während des Prozesses entstehen.

Frühere kamerabasierte Qualitätskontrollsysteme im BMW Group Werk Dingolfing markierten gelegentlich auch diese Pseudofehler:Abweichungen vom Soll, obwohl kein Fehler vorlag.

Mit der neuen KI-Anwendung treten diese Pseudofehler nicht mehr auf, weil das neuronale Netz auf rund 100 Echtbilder pro Merkmal zugreifen kann – also rund 100 Bilder des perfekten Bauteils, 100 Bilder mit Staubpartikeln, weitere 100 Bilder mit Öltröpfchen auf dem Bauteil usw.

Dies ist insbesondere bei den visuell nahen Aufrufen relevant, die bisher zu Pseudo-Defekten geführt haben.

Auch das BMW Group Werk Steyr und das BMW Group Data Analytics Team arbeiten erfolgreich an der Behebung von Pseudofehlern. Vermutete Unregelmäßigkeiten bei der Drehmomentmessung im Motorkalttest erweisen sich später oft als unbedeutend.

Vor der Einführung der KI-Lösung führten solche Ergebnisse jedoch zu aufwendigen manuellen Prüfungen und weiteren Testläufen bis hin zu Heißtests mit Treibstoff.

Die Analysesoftware wurde anhand vieler aufgezeichneter Testläufe trainiert und lernte so, zwischen tatsächlichen und vermeintlichen Fehlern zu unterscheiden.

KI „unter Kontrolle“:Integration künstlicher Intelligenz in Anlagen- und Robotersteuerungssysteme

Die erste smarte KI-Steuerungsanwendung der BMW Group feierte Premiere im BMW Group Werk Steyr. Diese Anwendung beschleunigt Logistikprozesse, indem unnötige Leerguttransporte auf Förderbändern vermieden werden. Dazu durchlaufen die Container eine Kamerastation.

Anhand gespeicherter, von Mitarbeitern markierter Bilddaten erkennt die KI-Anwendung, ob der Container auf einer Palette verzurrt werden muss oder ob bei großen, stabilen Kartons keine zusätzliche Sicherung erforderlich ist.

Ist kein Verzurren erforderlich, dirigiert die KI-Anwendung einen Container auf dem kürzesten Weg zur Entnahmestation für den Gabelstapler.

Behälter, die zusätzlich gesichert werden müssen, werden hingegen direkt auf die Förderstrecke mit dem Verzurrsystem und erst dann auf die dahinter liegende Entnahmestation geleitet. Bisher mussten alle Container zur Entnahmestation für Großcontainer transportiert werden.

Von dort mussten die zusätzlich zu sichernden Container weiterbefördert werden – und erreichten erst über diesen Umweg die Laschanlage und schließlich die richtige Abtransportstation.

Neben der Anwendung in Steyr steckt KI hinter zahlreichen weiteren Logistik-Innovationen bei der BMW Group. Es unterstützt auch die virtuelle Layoutplanung, die hochauflösende 3D-Scans von Gebäuden und Fabriken erstellt.

Künstliche Intelligenz trägt letztlich dazu bei, einzelne Objekte im 3D-Scan zu erkennen, wie beispielsweise Container, Gebäudestrukturen oder Maschinen.

Dadurch können Ingenieure einzelne Objekte aus dem 3D-Scan in der 3D-Planungssoftware herausnehmen und individuell modifizieren, was die Simulation und Nachvollziehbarkeit von Anpassungen im Shopfloor erleichtert.

Bereits heute zeichnet sich ein deutlicher Trend zum Einsatz von KI-Anwendungen in den Werken der BMW Group ab. Die zunehmende Integration von Smart Data Analytics, modernster Messtechnik und KI eröffnet neue Möglichkeiten im Produktionsmanagement.

Im Karosseriebau können beispielsweise Bilder von der Endkontrolle zeigen, dass an mehreren Karosserien an derselben Schweißstelle Schweißgut herausgespritzt ist.

Mittels KI kann so der Regelkreis geschlossen und die Anlagensteuerung oder Wartungszyklen noch schneller und effizienter angepasst werden.

In den Lackierereien bieten KI- und Analytics-Anwendungen das Potenzial, Fehlerquellen so früh zu erkennen, dass Fehler kaum noch auftreten können:Wenn sich vor der Lackierung überhaupt kein Staub an der Karosserie festsetzt, muss auch keiner poliert werden später aus.