BMW Ungkap Inovasi AI yang Mendorong Efisiensi Produksi

Kecerdasan buatan (AI) semakin meningkat dalam produksi otomotif. Sejak 2018, BMW Group telah menggunakan berbagai aplikasi AI dalam produksi seri.

Salah satu fokus adalah pengenalan gambar otomatis: Dalam proses ini, kecerdasan buatan mengevaluasi gambar komponen dalam produksi berkelanjutan dan membandingkannya dalam milidetik dengan ratusan gambar lain dari urutan yang sama.

Dengan cara ini, aplikasi AI menentukan penyimpangan dari standar secara real-time dan memeriksa, misalnya, apakah semua bagian yang diperlukan telah dipasang dan apakah mereka dipasang di tempat yang tepat.

Teknologi inovatif ini cepat, andal, dan yang terpenting, mudah digunakan.

Christian Patron, Kepala Inovasi, Digitalisasi, dan Analitik Data di BMW Group Production: “Kecerdasan buatan menawarkan potensi yang besar. Ini membantu kami mempertahankan standar kualitas tinggi dan pada saat yang sama melepaskan orang kami dari tugas-tugas yang berulang.”

Di BMW Group, aplikasi AI yang fleksibel, hemat biaya, secara bertahap menggantikan portal kamera yang terpasang secara permanen. Implementasinya cukup sederhana.

Hanya kamera standar seluler yang dibutuhkan untuk mengambil gambar yang relevan dalam produksi. Solusi AI juga dapat diatur dengan cepat: Karyawan mengambil gambar komponen dari berbagai sudut dan menandai potensi penyimpangan pada gambar.

Dengan cara ini, mereka membuat database gambar untuk membangun jaringan saraf buatan, yang nanti dapat mengevaluasi gambar tanpa intervensi manusia.

Karyawan tidak perlu menulis kode; algoritma melakukan itu secara sendirinya. Pada tahap pelatihan, yang mungkin berarti selama semalam, server berkinerja tinggi menghitung jaringan saraf dari sekitar 100 gambar, dan jaringan segera mulai mengoptimalkan.

Setelah tes percobaannya dan mungkin beberapa penyesuaian, keandalan mencapai 100 persen. Proses pembelajaran selesai dan jaringan saraf sekarang dapat menentukan sendiri apakah suatu komponen memenuhi spesifikasi atau tidak.

Bahkan objek yang bergerak dapat diidentifikasi dengan andal besarnya tidak bergantung pada faktor seperti pencahayaan di area produksi atau posisi kamera yang tepat. Ini membuka berbagai potensi aplikasi di seluruh rantai proses otomotif, termasuk logistik.

Dalam banyak kasus, teknologi AI melepaskan karyawan dari tugas-tugas yang berulang dan monoton seperti memeriksa apakah segitiga peringatan ada di tempat yang tepat di bak mobil atau apakah tutup penyapu kaca telah dipasang.

Kecerdasan buatan juga dapat melakukan tugas inspeksi yang lebih menuntut

Di area inspeksi akhir di pabrik Dingolfing BMW Group, aplikasi AI membandingkan data pesanan kendaraan dengan gambar langsung dari penyebut model mobil baru yang diproduksi.

Penyebut model dan plat identifikasi lain seperti “xDrive” untuk kendaraan roda empat serta semua kombinasi yang disetujui secara umum disimpan dalam database gambar.

Jika gambar langsung dan data pesanan tidak sesuai, misalnya jika penyebut hilang, tim inspeksi akhir menerima pemberitahuan.

Christian Patron: “Kami sepenuhnya bergantung pada pengalaman dan keahlian karyawan kami dalam upaya ini. Mereka dapat menilai paling baik pada langkah produksi mana aplikasi AI dapat meningkatkan kualitas dan efisiensi. Kami dengan sengaja menjaga pengaturan dan implementasi aplikasi semacam ini tetap sederhana. Operasinya tidak memerlukan keahlian IT lanjutan.”

AI menghilangkan cacat palsu

Di bengkel press, bagian logam pipih ditransformasikan menjadi komponen presisi tinggi untuk badan mobil. Partikel debu atau sisa minyak yang tertinggal pada komponen setelah pembentukan dapat dengan mudah dipertukarkan dengan retakan sangat halus, yang terjadi dalam kasus jarang selama proses.

Sistem kontrol kualitas berbasis kamera sebelumnya di pabrik BMW Group di Dingolfing, Jerman, kadang-kadang juga menandai cacat palsu ini: penyimpangan dari sasaran, meskipun tidak ada kesalahan sebenarnya.

Dengan aplikasi AI baru, cacat palsu ini tidak lagi terjadi karena jaringan saraf dapat mengakses sekitar 100 gambar asli per fitur – yaitu sekitar 100 gambar komponen sempurna, 100 gambar dengan partikel debu, 100 gambar lainnya dengan titik minyak pada komponen, dan seterusnya.

Ini sangat relevan dalam kasus pemanggilan visual yang dekat yang sebelumnya telah menyebabkan cacat palsu.

Pabrik Steyr BMW Group dan Tim Analitik Data BMW Group juga bekerja dengan sukses untuk menghilangkan cacat palsu. Ketidakteraturan yang diduga dalam pengukuran torsi dalam tes mesin dingin nanti sering kali ternyata tidak signifikan.

Namun sebelum memperkenalkan solusi AI, hasil semacam ini mengakibatkan inspeksi manual yang kompleks dan tes lanjutan, hingga tes panas dengan bahan bakar.

Perangkat lunak analisis dilatih berdasarkan banyak tes yang direkam dan belajar untuk membedakan antara kesalahan aktual dan kesalahan yang diduga.

AI ‘in control’: Mengintegrasikan kecerdasan buatan dengan sistem kontrol fasilitas dan robot

Aplikasi kontrol AI pintar pertama di BMW Group merayakan premiere-nya di pabrik Steyr BMW Group. Aplikasi ini mempercepat proses logistik dengan mencegah pengangkutan kosong yang tidak perlu pada belt konveyor. Untuk itu, wadah melewati stasiun kamera.

Menggunakan data gambar yang disimpan dan ditandai oleh karyawan, aplikasi AI mengenali apakah wadah perlu diikat pada palet atau – dalam kasus kotak besar dan stabil – tidak perlu pengamanan tambahan.

Jika tidak perlu ikatan, aplikasi AI mengarahkan wadah melalui rute terpendek ke stasiun pengambilan untuk forklift.

Wadah yang harus diamankan tambahan, di sisi lain, diarahkan langsung ke bagian konveyor dengan sistem ikatan dan baru kemudian ke stasiun pengambilan yang terletak di belakangnya. Sebelumnya, semua wadah harus diangkut ke stasiun pengambilan untuk kotak besar.

Dari sana, wadah yang memerlukan pengamanan tambahan harus diteruskan – dan baru akan mencapai fasilitas ikatan dan akhirnya stasiun pengambilan yang benar setelah mengambil jalan lengkok ini.

Selain aplikasi di Steyr, AI di balik banyak inovasi logistik lainnya di BMW Group. Ini juga mendukung perencanaan tata letak virtual, yang membuat skan 3D resolusi tinggi dari gedung dan pabrik.

Kecerdasan buatan pada akhirnya berkontribusi pada pengenalan objek individual dalam skan 3D, seperti wadah, struktur gedung, atau mesin.

Ini memungkinkan insinyur untuk menghapus objek individual dari skan 3D dalam perangkat lunak perencanaan 3D dan memodifikasi masing-masing, yang memudahkan untuk mensimulasikan dan memahami adaptasi di lantai produksi.

Sudah ada tren yang jelas terhadap penggunaan aplikasi AI di pabrik BMW Group. Integrasi yang semakin meningkat analitik data pintar, teknologi pengukuran terbaru, dan AI membuka peluang baru dalam manajemen produksi.

Di bengkel badan, misalnya, gambar dari inspeksi akhir mungkin menunjukkan bahwa logam las telah melesat di titik las yang sama di beberapa badan mobil.

Menggunakan AI, loop kontrol dapat ditutup dan kontrol sistem atau siklus pemeliharaan dapat disesuaikan lebih cepat dan lebih efisien.

Di bengkel cat, aplikasi AI dan analitik menawarkan potensi untuk mendeteksi sumber kesalahan sejak dini sehingga kesalahan hampir tidak dapat terjadi lagi: Jika tidak ada debu yang menempel pada badan mobil sebelum cat dari awal, tidak ada yang perlu dikilap nanti.