Audi optimiert Qualitätsprüfung

Künstliche Intelligenz in der Autoproduktion

Der Automobilhersteller Audi will Machine Learning (ML) künftig in der Serienproduktion einsetzen. Die selbst entwickelte Software erkennt und markiert automatisiert feinste Risse in Blechteilen. Mit dem Projekt fördert der Konzern Künstliche Intelligenz im Unternehmen und erneuert den Prüfprozess im Produktionsablauf.

Künstliche Intelligenz in der Autoproduktion

Der Automobilhersteller Audi setzt künftig in der Serienproduktion Deep Learning, eine Sonderform des Machine Learning, ein.

Aufgrund des immer komplexeren Designs der Autos und der Qualitätsstandards überprüft das Unternehmen alle Bauteile direkt nach der Herstellung im Presswerk. Neben der Sichtprüfung durch Mitarbeiter sind dazu mehrere kleine Kameras direkt in den Pressen verbaut. Diese werten die aufgenommenen Bilder mithilfe von Bilderkennungs-Software aus. Dieser Vorgang soll bald durch ein ML-Verfahren abgelöst werden. Im Hintergrund dieses Verfahrens arbeitet eine Software, deren Basis ein komplexes künstliches neuronales Netz ist. Die Software erkennt mit höchster Präzision feinste Risse in Blechen und markiert die Stelle.

Die Lösung 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 Prüfbildern habe das Team über Monate das künstliche neuronale Netz trainiert. Die größten Herausforderungen seien zum einen das Aufbauen einer ausreichend großen Datenbasis und zum anderen das so genannte Labeln der Bilder gewesen. Dabei markierte das Team pixelgenau Risse in den Beispielbildern – hier war große Genauigkeit gefordert. Der Aufwand habe sich gelohnt, denn anhand der Beispiele lernt das neuronale Netz nun selbstständig und erkennt Risse auch bei neuen, bislang unbekannten Bildern. Mehrere Terabyte an Prüfbildern aus sieben Pressen am Standort Ingolstadt und von mehreren Volkswagen-Standorten bilden die Datenbasis.

Die Software sei überwiegend in-house entstanden, 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 Kompetenz-Center für Anlagen- und Umformtechnik.

In Zukunft soll die Qualitätsprüfung mittels ML die bisher eingesetzte optische Risserkennung mit Smart-Kameras ablösen. Diese ist mit hohem manuellen Aufwand verbunden. Ob Türen, Motorhauben oder Kotflügel – für jedes neue Bauteil, das im Presswerk hergestellt wird, müsse die Kamera bislang neu konfiguriert werden. Zudem komme es regelmäßig zu Fehlerkennungen, da die simplen Algorithmen des Bildverarbeitungsprogramms stark von Umwelteinflüssen wie Lichtverhältnissen oder der Oberflächenbeschaffenheit abhängig sind.

Der ML-Ansatz lässt sich künftig auch bei anderen optischen Qualitätsprüfungen einsetzen. Liegt eine ausreichend große Zahl gelabelter Datensätze vor, kann die Lösung beispielsweise auch in Lackiererei oder Montage unterstützen.

Bildquelle: Audi AG

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