BMW enthüllt KI-Innovationen für effizientere Produktion

Künstliche Intelligenz in der Serienfertigung seit 2018

Künstliche Intelligenz (KI) hält Einzug in die Automobilproduktion. Seit 2018 setzt die BMW Group verschiedene KI-Anwendungen in der Serienfertigung ein.

Fokus: Automatisierte Bilderkennung

Ein Schwerpunkt liegt auf automatisierter Bilderkennung: Dabei bewertet KI Bauteilbilder laufender Produktion und vergleicht sie in Millisekunden mit hunderten Referenzbildern desselben Arbeitsschritts.

So erkennt die KI-Anwendung Abweichungen vom Standard in Echtzeit und prüft beispielsweise, ob alle erforderlichen Teile verbaut sind und an der richtigen Position sitzen.

Schnell, zuverlässig und einfach anwendbar

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

Christian Patron, Leiter Innovation, Digitalisierung und Data Analytics in der BMW Group Produktion: „Künstliche Intelligenz bietet großes Potenzial. Sie hilft uns, unsere hohen Qualitätsstandards zu halten und entlastet unsere Mitarbeiter gleichzeitig von repetitiven Aufgaben.“

Mobile Kameras statt fest installierter Portale

Bei der BMW Group ersetzen flexible, kosteneffiziente KI-basierte Anwendungen nach und nach fest installierte Kameraportale. Die Implementierung ist simpel.

Ein mobiles Standardkamera genügt, um relevante Bilder in der Produktion aufzunehmen. Die KI-Lösung lässt sich schnell einrichten: Mitarbeiter fotografieren das Bauteil aus verschiedenen Winkeln und markieren potenzielle Abweichungen auf den Bildern.

Neuronales Netz lernt über Nacht

So erstellen sie eine Bilddatenbank zum Aufbau eines neuronalen Netzes, das später Bilder ohne menschliches Eingreifen auswerten kann.

Mitarbeiter müssen keinen Code schreiben; der Algorithmus erledigt das nahezu selbstständig. In der Trainingsphase, die über Nacht dauern kann, berechnet ein Hochleistungsserver das neuronale Netz aus rund 100 Bildern, und das Netz beginnt sofort zu optimieren.

100-prozentige Zuverlässigkeit nach Testlauf

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

Sogar bewegte Objekte werden zuverlässig erkannt, weitgehend unabhängig von Faktoren wie Beleuchtung im Produktionsbereich oder exakter Kameraposition. Das eröffnet vielfältige Anwendungsmöglichkeiten entlang der gesamten automobilen Prozesskette, einschließlich Logistik.

Entlastung von monotonen Prüfaufgaben

In vielen Fällen entlastet die KI-Technologie Mitarbeiter von repetitiven, monotonen Aufgaben wie der Prüfung, ob das Warndreieck im Kofferraum richtig liegt oder ob der Scheibenwischerdeckel aufgesetzt wurde.

KI meistert auch anspruchsvolle Prüfaufgaben

In der Endkontrolle im BMW Group Werk Dingolfing vergleicht eine KI-Anwendung Fahrzeugauftragsdaten mit einem Live-Bild der Modellbezeichnung des neu produzierten Autos.

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

Stimmen Live-Bild und Auftragsdaten nicht überein, beispielsweise fehlt eine Bezeichnung, erhält das Endkontrollteam eine Benachrichtigung.

Christian Patron: „Wir vertrauen vollständig auf die Erfahrung und Expertise unserer Mitarbeiter. Sie beurteilen am besten, an welchen Produktionsschritten eine KI-Anwendung Qualität und Effizienz verbessern kann. Wir halten Einrichtung und Implementierung solcher Anwendungen bewusst einfach. Ihre Bedienung erfordert keine fortgeschrittenen IT-Kenntnisse.“

KI eliminiert Pseudofehler im Presswerk

Im Presswerk werden Flachbleche zu hochpräzisen Karosseriebauteilen umgeformt. Staubpartikel oder Ölrückstände, die nach dem Umformen auf den Bauteilen verbleiben, können leicht mit feinsten Rissen verwechselt werden, die in seltenen Fällen während des Prozesses entstehen.

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

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

Dies ist besonders bei optisch knappen Entscheidungen relevant, die zuvor zu Pseudofehler führten.

Auch im Motorenwerk Steyr erfolgreich

Das BMW Group Werk Steyr und das BMW Group Data Analytics Team arbeiten ebenfalls erfolgreich an der Beseitigung von Pseudofehlern. Vermutete Unregelmäßigkeiten im Drehmoment beim Motorkalttest erweisen sich später oft als unbedeutend.

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

Die Analysesoftware wurde auf Basis vieler aufgezeichneter Testläufe trainiert und lernte so, zwischen tatsächlichen und vermuteten Fehlern zu unterscheiden.

KI „am Steuer“: Integration in Anlagen- und Robotersteuerung

Die erste intelligente KI-Steueranwendung der BMW Group feierte Premiere im Werk Steyr. Diese Anwendung beschleunigt Logistikprozesse, indem sie unnötige Leerguttransporte auf Förderbändern verhindert. Dazu durchlaufen die Behälter eine Kamerastation.

Anhand gespeicherter, von Mitarbeitern markierter Bilddaten erkennt die KI-Anwendung, ob der Behälter auf eine Palette geschnallt werden muss oder – bei großen, stabilen Boxen – keine zusätzliche Sicherung nötig ist.

Fällt keine Sicherung an, steuert die KI den Behälter auf dem kürzesten Weg zur Entnahmestation für den Gabelstapler.

Behälter, die zusätzlich gesichert werden müssen, werden direkt zum Förderabschnitt mit dem Schnallsystem und erst dann zur dahinter liegenden Entnahmestation geleitet. Zuvor mussten alle Behälter zur Entnahmestation für Großbehälter transportiert werden.

Von dort wurden Behälter, die zusätzliche Sicherung benötigten, weitergeleitet – und erreichten das Schnallsystem und schließlich die korrekte Entnahmestation erst nach diesem Umweg.

Weitere Logistikinnovationen durch KI

Neben der Anwendung in Steyr steckt KI hinter zahlreichen weiteren Logistikinnovationen der BMW Group. Sie unterstützt auch virtuelles Layoutplaning, das hochauflösende 3D-Scans von Gebäuden und Fabriken erstellt.

KI trägt letztlich zur Erkennung einzelner Objekte im 3D-Scan bei, wie Behältern, Baustrukturen oder Maschinen.

Dies ermöglicht Ingenieuren, einzelne Objekte im 3D-Planungssoftware aus dem 3D-Scan zu entfernen und individuell zu modifizieren, was die Simulation und das Verständnis von Anpassungen auf dem Shopfloor erleichtert.

Trend zu KI-Anwendungen in BMW Werken

In den BMW Group Werken zeichnet sich ein klarer Trend zum Einsatz von KI-Anwendungen ab. Die zunehmende Integration smarter Data Analytics, modernster Messtechnik und KI eröffnet neue Möglichkeiten im Produktionsmanagement.

Im Karosseriebau können beispielsweise Bilder der Endkontrolle zeigen, dass an derselben Schweißstelle bei mehreren Karosserien Schweißmetall ausgespritzt ist.

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

In Lackierereien bieten KI- und Analytics-Anwendungen das Potenzial, Fehlerquellen so früh zu erkennen, dass Fehler kaum noch auftreten: Wenn sich gar kein Staub vor dem Lackieren auf der Karosserie festsetzt, muss später keiner poliert werden.