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BMW Group steigert Qualität in Lackierereien dank künstlicher Intelligenz

+++Algorithmus analysiert permanent Staubanteil in der Lackierkabine+++Abgleich mit Datenbank zur Prognose der Lackqualität+++

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München. Künstliche Intelligenz kann hochsensible Anlagen in der Automobilproduktion noch präziser steuern. Das zeigt ein Pilotprojekt in der Lackiererei des BMW Group Werkes München.

Trotz modernster Filtertechnik schwankt der Anteil von feinsten Staubkörnern (Partikeln) in Lackierstraßen, in Abhängigkeit der angesaugten Umgebungsluft. Liegt die Staubbelastung über dem Grenzwert, könnte der noch feuchte Lack Partikel einschließen und so die lackierte Oberfläche optisch beeinträchtigen.

Zur Lackierung freigegebene, staubfreie Karosserie (03/2020)

Spezialisten für künstliche Intelligenz (KI) aus der Planungsabteilung und des Werkes München haben nun einen Weg gefunden, diese Situation zu vermeiden. Jede frisch lackierte Karosserie passiert in der Lackiererei eine automatische Oberflächeninspektion. Die Daten aus dieser Kontrolle dienen als Grundlage für den Aufbau einer umfassenden Datenbank zur Staubpartikelanalyse. Um Live-Daten aus Staubpartikelsensoren in den Lackkabinen und Trocknern mit dieser Datenbank abzugleichen, setzen die Spezialisten
nun KI-Algorithmen ein.

„Datenbasierte Lösungen helfen uns, die hohen Qualitätsanforderungen im Sinne unserer Kunden zu sichern und weiter auszubauen. Smart Data Analytics und KI geben unseren Mitarbeitern wichtige Entscheidungshilfen für  Prozessverbesserungen an die Hand. Wir haben für die innovative Technologie der Staubpartikelanalyse mehrere Patentanmeldungen eingereicht“, so Albin Dirndorfer, Leiter Lackierte Karosserie, Finish und Oberfläche bei der BMW Group.

Zwei konkrete Beispiele unterstreichen den Nutzen dieser neuen KI-Anwendung: Sollten durch die Jahreszeit bedingt oder bei länger anhaltender Trockenheit die Staubwerte ansteigen, erkennt der Algorithmus diesen Trend rechtzeitig und errechnet beispielsweise einen früheren Zeitpunkt für den Filterwechsel. In Kombination mit weiteren Analysetools lassen sich zusätzliche Muster erkennen. Ein anderes Analyseergebnis könnte sein, dass die Anlage, die die Karosserien mit Straußenfedern von Staubpartikeln befreit, feinjustiert werden muss.

Datenanalysen und künstliche Intelligenz sorgen für mehr Qualität und Präzision, ob im Sport oder in der Produktion. Bei der BMW Group unterstützt die Technik den Menschen. Das wird auch in Zukunft so bleiben.

Die KI-Spezialisten der BMW Group sehen in der Staubpartikelanalyse großes Potenzial. Gespeist durch Informationen zahlreicher Sensoren und Daten aus der Oberflächen-Inspektion überwacht der Algorithmus über 160 Merkmale der Karosserie und kann die Qualität des Lackauftrags mit großer Genauigkeit vorhersagen. Voraussetzung für einen späteren Serieneinsatz dieser KI-Anwendung ist eine noch breitere Datenbasis für den Algorithmus, für die insbesondere zusätzliche Messpunkte und noch präzisere Sensordaten bei der Reinigung der Karosserien benötigt werden. Die Experten der KI sind zuversichtlich, die Staubpartikelanalyse nach Abschluss der Pilotphase im Münchner Stammwerk auch in weiteren Fahrzeugwerken einsetzen zu können.

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Fuel consumption, CO2 emission figures and power consumption and range were measured using the methods required according to Regulation VO (EC) 2007/715 as amended. They refer to vehicles on the German automotive market. For ranges, the NEDC figures take into account differences in the selected wheel and tyre size, while the WLTP figures take into account the effects of any optional equipment.

All figures have already been calculated based on the new WLTP test cycle. NEDC figures listed have been adjusted to the NEDC measurement method where applicable. WLTP values are used as a basis for the assessment of taxes and other vehicle-related duties which are (also) based on CO2 emissions and, where applicable, for the purposes of vehicle-specific subsidies. Further information are available at www.bmw.de/wltp and at www.dat.de/co2/.

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