L'intelligenza artificiale arriva nella produzione del gruppo BMW

L’intelligenza artificiale è diventata la nuova sfida del gruppo BMW. Ora è stata introdotta nei suoi stabilimenti con l’obiettivo di migliorare la produzione.

L’intelligenza artificiale arriva nella produzione del gruppo BMW e questa tecnologia continua a crescere nel settore automobilistico. Dal 2018, il gruppo tedesco la utilizza in diverse applicazioni nella produzione in serie. Il primo ambito riguarda il riconoscimento delle immagini, in cui l’intelligenza artificiale le valuta e le confronta in millisecondi. In questo modo, l’applicazione di AI individua in tempo reale le possibili deviazioni.

Secondo Christian Patron, responsabile di Innovazione, Digitalizzazione e Analisi dei Dati del gruppo produttivo di BMW, la tecnologia innovativa è rapida, affidabile e, soprattutto, facile da usare. “L’intelligenza artificiale offre un grande potenziale. Ci aiuta a mantenere i nostri elevati standard di qualità e allo stesso tempo libera le nostre persone da compiti ripetitivi”.

È importante sottolineare che nel gruppo tedesco le applicazioni flessibili, economicamente vantaggiose e basate sull’intelligenza artificiale stanno sostituendo i portali con telecamere installati in modo permanente. L’AI può inoltre essere configurata rapidamente. I dipendenti fotografano il componente e segnalano le possibili deviazioni. In questo modo si crea una banca dati di immagini per costruire una cosiddetta rete neurale in grado di valutare le immagini senza intervento umano.

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La nuova sfida di BMW, l’intelligenza artificiale

La intelligenza artificiale può anche svolgere compiti di ispezione più impegnativi. Nell’area di ispezione finale dello stabilimento di Dingolfing del marchio, un’applicazione confronta i dati dell’ordine del veicolo con un’immagine in tempo reale della designazione del modello prodotto.

Se l’immagine in tempo reale e i dati dell’ordine non corrispondono, il team di ispezione finale riceve una notifica. Christian Patron ha voluto aggiungere che “ci affidiamo pienamente all’esperienza dei nostri dipendenti in questi sforzi. Possono valutare meglio in quali fasi produttive un’applicazione di AI può migliorare la qualità e l’efficienza. Manteniamo deliberatamente semplici la configurazione e l’implementazione di tali applicazioni. Il loro funzionamento non richiede una conoscenza avanzata di informatica”.

Nel reparto presse, i pezzi di lamiera piana diventano componenti di alta precisione per la carrozzeria dell’automobile. Le particelle di polvere o i residui di olio che restano sui componenti dopo la formatura possono facilmente essere confusi con crepe molto sottili, che si verificano in rari casi durante il processo. I sistemi di controllo qualità basati su telecamere precedenti nello stabilimento del gruppo BMW a Dingolfing, in Germania, segnalavano occasionalmente anche questi pseudo difetti: deviazioni dall’obiettivo, anche se non c’erano guasti reali.

Con la nuova applicazione di AI, questi pseudo difetti non si verificano più, perché la rete neurale può accedere a circa 100 immagini reali per caratteristica, ossia circa 100 immagini del componente perfetto, 100 immagini con particelle di polvere, altre 100 immagini con gocce d’olio sul componente.

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Intelligenza artificiale, integrazione nel controllo degli impianti

La prima applicazione intelligente di controllo basata sull’intelligenza artificiale del gruppo BMW ha debuttato nello stabilimento di Steyr del gruppo BMW. Questa applicazione accelera i processi logistici evitando trasporti inutili di contenitori vuoti sui nastri trasportatori. Per farlo, i contenitori passano davanti a una stazione con telecamera. Utilizzando i dati d’immagine memorizzati e contrassegnati dai dipendenti, l’applicazione di AI riconosce se il contenitore deve essere fissato a un pallet o se, nel caso di casse grandi e stabili, non è necessaria una protezione aggiuntiva.

Se non è richiesto il fissaggio, l’applicazione di AI indirizza un contenitore lungo il percorso più breve verso la stazione di prelievo del carrello elevatore. Al contrario, i contenitori che devono essere assicurati ulteriormente vengono guidati direttamente alla sezione del nastro con il sistema di fissaggio e solo successivamente alla stazione di prelievo situata dopo. In precedenza, tutti i contenitori dovevano essere trasportati alla stazione di prelievo per i contenitori grandi. Da lì, i contenitori che richiedevano una sicurezza aggiuntiva dovevano essere rispediti e raggiungevano l’impianto di fissaggio, e infine la corretta stazione di prelievo, solo dopo aver compiuto questa deviazione.

Esiste già una chiara tendenza verso l’uso di applicazioni di IA negli stabilimenti del gruppo BMW. La crescente integrazione di analisi intelligenti dei dati, della tecnologia di misurazione all’avanguardia e dell’intelligenza artificiale apre nuove opportunità nella gestione della produzione.