L'intelligence artificielle arrive dans la production du groupe BMW

L’intelligence artificielle est devenue le nouveau défi du groupe BMW. Désormais, elle s’est implantée dans ses usines dans le but d’améliorer sa production.

L’intelligence artificielle arrive dans la production du groupe BMW et il faut dire que cette technologie ne cesse de progresser dans le secteur automobile. Depuis 2018, le groupe allemand l’utilise dans plusieurs applications de la production en série. La première porte sur la reconnaissance d’images, où l’intelligence artificielle les évalue et les compare en quelques millisecondes. Ainsi, l’application d’IA détermine les écarts éventuels en temps réel.

Selon Christian Patron, responsable de l’innovation, de la numérisation et de l’analyse des données du groupe de production de BMW, cette technologie innovante est rapide, fiable et, surtout, facile à utiliser. « L’intelligence artificielle offre un grand potentiel. Elle nous aide à maintenir nos normes de qualité élevées tout en libérant nos collaborateurs des tâches répétitives ».

Il est important de souligner que, dans le groupe allemand, les applications flexibles, rentables et fondées sur l’intelligence artificielle remplacent les portiques de caméras installés en permanence. L’IA peut également être configurée rapidement. Les employés photographient le composant et signalent les écarts possibles. On constitue ainsi une base de données d’images destinée à créer un réseau neuronal capable d’évaluer les images sans intervention humaine.

https://www.youtube.com/watch?v=V6MmMYjXScI

Le nouveau défi de BMW : l’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle peut également effectuer des tâches d’inspection plus exigeantes. Dans la zone d’inspection finale de l’usine de Dingolfing de la marque, une application compare les données de commande du véhicule avec une image en direct de la désignation du modèle produit.

Si l’image en direct et les données de commande ne correspondent pas, l’équipe d’inspection finale est alertée. Christian Patron a tenu à ajouter : « Nous faisons entièrement confiance à l’expérience de nos collaborateurs dans ces efforts. Ils peuvent mieux juger à quelles étapes de production une application d’IA peut améliorer la qualité et l’efficacité. Nous avons volontairement gardé la configuration et la mise en œuvre de ces applications simples. Leur utilisation ne nécessite pas de compétences informatiques avancées ».

Dans l’atelier de presse, les pièces en tôle plate deviennent des composants de haute précision pour la carrosserie automobile. Les particules de poussière ou les résidus d’huile qui restent sur les composants après le formage peuvent facilement être confondus avec des fissures très fines, qui se produisent dans de rares cas au cours du processus. Les systèmes de contrôle qualité fondés sur des caméras, précédemment utilisés dans l’usine du groupe BMW à Dingolfing, en Allemagne, signalaient aussi parfois ces pseudo-défauts : des écarts par rapport à la cible, alors qu’il n’existait aucun défaut réel.

Avec la nouvelle application d’IA, ces pseudo-défauts ne se produisent plus, car le réseau neuronal peut accéder à environ 100 images réelles par caractéristique, c’est-à-dire environ 100 images du composant parfait, 100 images avec des particules de poussière, et 100 autres images avec des gouttes d’huile sur le composant.

https://www.youtube.com/watch?v=HomqovOH0sc

Intelligence artificielle, intégration dans le contrôle des installations

La première application intelligente de contrôle par intelligence artificielle du groupe BMW a été mise en service dans l’usine de Steyr du groupe BMW. Cette application accélère les processus logistiques en évitant les transports inutiles de contenants vides sur les convoyeurs. Pour cela, les contenants passent devant une station à caméra. En utilisant les données d’image enregistrées et annotées par les employés, l’application d’IA reconnaît si le contenant doit être arrimé sur une palette ou si, dans le cas de grandes caisses stables, aucune sécurisation supplémentaire n’est nécessaire.

Si aucun arrimage n’est requis, l’application d’IA dirige le contenant par le chemin le plus court vers la station de dépalettisation du chariot élévateur. En revanche, les contenants qui doivent être sécurisés supplémentaires sont directement guidés vers la section du convoyeur équipée du système d’arrimage, puis seulement vers la station d’extraction située en aval. Auparavant, tous les contenants devaient être acheminés vers la station de retrait pour les grands contenants. De là, les contenants nécessitant une sécurisation supplémentaire devaient être renvoyés et n’atteignaient l’installation d’arrimage, puis la bonne station d’extraction, qu’après ce détour.

Une tendance claire se dessine déjà vers l’utilisation d’applications d’IA dans les usines du groupe BMW. L’intégration croissante des analyses de données intelligentes, de la technologie de mesure de pointe et de l’intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives dans la gestion de la production.