アウディは、生産における人工知能（AI-人工知能）の使用に関する別のパイロットプロジェクトに署名しています。 ネッカーズルムの施設で実施されたプロジェクトでは、大量生産におけるスポット溶接の品質は人工知能によって制御されています。
このシステムは、フォルクスワーゲン グループがシーメンスおよびアマゾン ウェブ サービス (AWS) と共同で開発したインダストリアル クラウドの一部として動作し、今後他の分野でも使用される予定であり、同社の施設内で新しいパイロット プロジェクトに署名しています。 このプロジェクトは、生産量の多いモデルにおける人工知能によるスポット溶接の品質管理に基づいています。 アウディ A6 のボディを構成する部品は、約 5 個のスポット溶接によって接合されています。 これまで、これらの点溶接の制御は、ランダム分析と手動の超音波手法を使用して、生産担当者によって実行されていました。 新しいプロジェクトでは、生産、イノベーション管理、デジタル化計画、IT の分野の専門家が、スポット溶接の品質を判断するためのよりスマートかつ迅速な方法をテストしています。 ネッカースウルム施設での「WPS Analytics」パイロットプロジェクトの一環として、Mathias Mayer 氏と Andreas Rieker 氏が率いるチームは、人工知能 (AI) を使用して、品質の異常を自動的かつリアルタイムで検出します。生産および物流のデジタル化責任者、Michael Haeffner 氏は次のように述べています。 AUDI AGのデリバリーマネジメント担当者は、「フォルクスワーゲングループにおけるデジタル生産と物流のパイロットプラントとして、私たちの目的は、量産段階で使用されるデジタルソリューションを開発し、テストすることです。 私たちは AI を利用して、アウディとその地位を将来にふさわしいものにする重要な主要テクノロジーをここでテストしています。」 このプロジェクトの基礎となるアルゴリズムには、現在もネッカースウルム施設で生産されているアウディ A300/A6 モデルのボディ生産で試行されており、グラフィカル ユーザー インターフェイスと品質分析に使用されるアプリケーションが含まれています。 このプロジェクトでは、将来的にはこのアルゴリズムが車体製造中に行われるほぼすべての溶接点を分析することを目指しています。 したがって、溶接プロセスの品質を自動的に制御し、将来的に継続的に最適化できるようにすることも目的としています。
WPSは予防保守の機会も提供します
本番環境でのAIの使用にXNUMX年間取り組んできたと述べたマティアス・マイヤーは、次のように述べています。「WPSAnalyticsの使用はエキサイティングな機会です。 このアルゴリズムは、本番環境で接続されている他のアプリケーションの青写真としても機能します。 また、「予知保全」などの既存のデジタルソリューションを進歩させることもできます。」 言った。
ソリューションはフォルクスワーゲングループ全体で利用可能です
アウディは、フォルクスワーゲン グループのインダストリアル クラウドの一環として、この方向への先頭に立って取り組んでいます。 このシステムの主な目的は効率の向上とコストの削減であり、世界中のグループの工場からの生産データを単一の強力なデジタル プラットフォームに統合します。 接続された各サイトは、アプリケーション ストアと同様に、その機械、ツール、システムに必要なアプリケーションを Industrial Cloud から直接ダウンロードできるため、製品をさらに効率的に生産できます。 ネッカースウルムでの「WPS Analytics」アルゴリズムとパネルの成功を受けて、グループ全体の複数の工場に導入される予定です。 アウディは、生産プロセスをより効率化するアルゴリズムを使用する別のアプリケーションを、来年初めにインゴルシュタットのプレス工場で導入する予定だ。 人工知能を活用して車体のひび割れなどの品質欠陥を検出する。 このプロジェクトは、デジタルファクトリーの変革とイノベーションのためのアウディのグローバルコンピテンシーネットワークであるオートモーティブイニシアチブ 2025 (AI25) の模範となるでしょう。 アウディの最終目標は、デジタル化を通じて生産と物流をより柔軟かつ効率的にすることであり、また、革新的なテクノロジーで従業員を疲れる肉体的作業や単調な手作業から解放することも支援しています。
最初にコメントする