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Audi optimiert Qualit├Ątspr├╝fung im Presswerk mit K├╝nstlicher Intelligenz – Tuner-TV – Das Autofernsehen

Audi optimiert Qualit├Ątspr├╝fung im Presswerk mit K├╝nstlicher Intelligenz

15.10.2018. Als einer der ersten Automobilhersteller weltweit will Audi Machine Learning (ML) k├╝nftig in der Serienproduktion einsetzen. Die selbst entwickelte Software erkennt und markiert feinste Risse in Blechteilen ÔÇô automatisiert, zuverl├Ąssig und in Sekundenschnelle. Mit dem Projekt f├Ârdert Audi K├╝nstliche Intelligenz im Unternehmen und revolutioniert den Pr├╝fprozess im Produktionsablauf.

Aufgrund des immer anspruchsvolleren Designs der Autos und der hohen Qualit├Ątsstandards bei Audi ├╝berpr├╝ft das Unternehmen alle Bauteile direkt nach der Herstellung im Presswerk. Neben der Sichtpr├╝fung durch Mitarbeiter sind dazu mehrere kleine Kameras direkt in den Pressen verbaut. Diese werten die aufgenommenen Bilder mit Hilfe von Bilderkennungs-Software aus. Dieser Vorgang soll bald durch ein ML-Verfahren abgel├Âst werden. Im Hintergrund dieses innovativen Verfahrens arbeitet eine Software, deren Basis ein komplexes k├╝nstliches neuronales Netz ist. Die Software erkennt mit h├Âchster Pr├Ązision feinste Risse in Blechen und markiert die Stelle zuverl├Ąssig.

ÔÇ×Unsere automatisierte Bauteilpr├╝fung erproben wir derzeit in unserem Ingolst├Ądter Presswerk f├╝r den Serieneinsatz. Die Methode unterst├╝tzt unsere Mitarbeiter und ist f├╝r Audi ein weiterer wichtiger Schritt beim Wandel der Produktion zur modernen Smart FactoryÔÇť, sagt J├Ârg Spindler, Leiter des Kompetenzcenters Anlagen- und Umformtechnik.

Die L├Âsung basiert auf Deep Learning, einer Sonderform des Machine Learning, die mit sehr unstrukturierten und hochdimensionalen Datenmengen wie beispielsweise bei Bildern arbeiten kann. Mit mehreren Millionen Pr├╝fbildern hat das Team ├╝ber Monate das k├╝nstliche neuronale Netz trainiert. Die gr├Â├čten Herausforderungen waren zum einen das Aufbauen einer ausreichend gro├čen Datenbasis und zum anderen das so genannte Labeln der Bilder. Dabei markierte das Team pixelgenau Risse in den Beispielbildern ÔÇô hier war h├Âchste Genauigkeit gefordert. Der Aufwand hat sich gelohnt, denn anhand der Beispiele lernt das neuronale Netz nun selbst┬şst├Ąndig und erkennt Risse auch bei neuen, bislang unbekannten Bildern. Mehrere Terabyte an Pr├╝fbildern aus sieben Pressen am Audi-Standort Ingolstadt und von mehreren Volkswagen-Standorten bilden die Datenbasis.

ÔÇ×K├╝nstliche Intelligenz und Machine Learning sind zentrale Zukunftstechnolgien f├╝r Audi. Mit ihrer Hilfe treiben wir die digitale Transformation des Unternehmens weiter nachhaltig voranÔÇť, betont Frank Loydl, Chief Information Officer (CIO) der AUDI AG. ÔÇ×Bei diesem gesch├Ąftsbereichs┬ş├╝bergreifenden Projekt entwickeln wir gemeinsam eine serienreife L├Âsung, die Audi exklusiv im Unternehmen einsetzen wird und auf dem Markt einzigartig ist.ÔÇť Die Software entstand ├╝berwiegend in-house, von der Idee bis hin zum fertigen Prototyp. So arbeitet die Innovationsabteilung der Audi IT seit Mitte 2016 Hand in Hand mit dem Bereich Produktionstechnologie aus dem Kompetenzcenter f├╝r Anlagen- und Umformtechnik.

In Zukunft soll die Qualit├Ątspr├╝fung mittels ML die bisher eingesetzte optische Risserkennung mit Smart-Kameras abl├Âsen. Diese ist mit hohem manuellen Aufwand verbunden. Ob T├╝ren, Motorhauben oder Kotfl├╝gel ÔÇô f├╝r jedes neue Bauteil, das im Presswerk hergestellt wird, muss die Kamera bislang neu konfiguriert werden. Zudem kommt es regelm├Ą├čig zu Fehl-Erkennungen, da die simplen Algorithmen des Bildverarbeitungsprogramms stark von Umwelteinfl├╝ssen wie Lichtverh├Ąltnissen oder der Oberfl├Ąchenbeschaffenheit abh├Ąngig sind.

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Der ML-Ansatz l├Ąsst sich k├╝nftig auch bei anderen optischen Qualit├Ątspr├╝fungen einsetzen. Liegt eine ausreichend gro├če Zahl gelabelter Datens├Ątze vor, kann die L├Âsung beispielsweise auch in Lackiererei oder Montage unterst├╝tzen.

Audi optimiert Qualit├Ątspr├╝fung im Presswerk mit K├╝nstlicher Intelligenz

Audi optimiert Qualit├Ątspr├╝fung im Presswerk mit K├╝nstlicher Intelligenz
(Foto: AUDI AG)

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