寶馬新開發(fā)AI粉塵分析技術提高汽車噴漆質量
寶馬(BMW)慕尼黑工廠油漆車間的最新的一個試驗項目表明,人工智能可以被用于提高汽車生產(chǎn)中高敏感系統(tǒng)的操作精密度。
寶馬表示,盡管已經(jīng)采用了最先進的過濾技術,在汽車噴漆線中,細微灰塵顆粒含量還是會隨著周邊空氣的吸入而變化。如果粉塵含量超過閾值,未干的油漆可能會沾上顆粒,從而在視覺上損害油漆表面。
來自慕尼黑工廠以及被寶馬稱為“中央計劃”項目組的AI專家現(xiàn)在找到了一種完全避免這種情況的方法,那就是每一輛新噴漆的車身都必須在噴漆車間接受自動表面檢查。
專家們會利用在這些檢查中收集的數(shù)據(jù)開發(fā)一個用于塵埃顆粒分析的綜合數(shù)據(jù)庫。目前,他們正在使用AI算法將這個數(shù)據(jù)庫同噴漆間和烘干機內安裝的灰塵顆粒傳感器傳來的的實時數(shù)據(jù)進行比較。
BWM集團車身涂裝處理與表層技術的高級副總裁Albin Dirndorfer表示:“基于數(shù)據(jù)的解決方案能夠幫助我們確保并進一步加強質量要求,使客戶受益。”
“在進行流程改進時,智能數(shù)據(jù)分析和人工智能是我們團隊的關鍵決策輔助工具。我們已經(jīng)為這項創(chuàng)新的塵埃顆粒分析技術申請了多項專利!
有具體的例子能夠體現(xiàn)這種新型人工智能解決方案的好處。當粉塵含量由于季節(jié)或長期干燥而升高時,算法可以及時檢測出這種趨勢并做出決策,例如提前更換過濾器。寶馬集團的人工智能專家表示,他們看到了“灰塵顆粒分析技術的巨大發(fā)展?jié)摿Α薄?/span>
該公司表示,有來自大量傳感器的信息和表面檢測數(shù)據(jù)作為分析基礎,該算法可以同時監(jiān)控與車身有關的160多個特征,能夠非常準確地預測出涂漆的質量如何。
當研發(fā)人員能為這種算法開發(fā)出更廣泛的數(shù)據(jù)庫時,這種AI解決方案將適合在更多生產(chǎn)中應用。目前,它的進一步開發(fā)需要更多的測量點,以及來自車身清洗車間更精確的傳感器數(shù)據(jù)。一旦慕尼黑工廠的試點項目完成,這項技術很快就會被應用到各地的生產(chǎn)車間內。

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