Als einer der ersten Automobilhersteller weltweit will Audi Machine Learning (ML) künftig in der Serienproduktion einsetzen. Die selbst entwickelte Software ist in der Lage, feinste Risse in Blechteilen zu erkennen und zu markieren – schnell und automatisiert.
(Bild: Audi AG)
Aufgrund des immer anspruchsvolleren Designs der Autos und der hohen Qualitätsstandards überprüft der Automobilhersteller Audi alle Bauteile direkt nach der Herstellung im Presswerk. Neben der Sichtprüfung durch Mitarbeiter sind dazu mehrere kleine Kameras direkt in den Pressen verbaut. Diese werten die aufgenommenen Bilder mit Hilfe einer Bilderkennungssoftware aus. Diesen Vorgang will Audi zukünftig durch ein Machine-Learning-Verfahren ablösen. Im Hintergrund dieses Verfahrens arbeitet eine Software, auf Basis eines künstlichen neuronalen Netzes. Die Software erkennt feinste Risse in Blechen und markiert die entsprechende Stelle. „Unsere automatisierte Bauteilprüfung erproben wir derzeit in unserem Ingolstädter Presswerk für den Serieneinsatz. Die Methode unterstützt unsere Mitarbeiter und ist für Audi ein weiterer wichtiger Schritt beim Wandel der Produktion zur modernen Smart Factory“, sagt Jörg Spindler, Leiter des Kompetenzcenters Anlagen- und Umformtechnik.
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Die Lösung basiert auf Deep Learning, einer Sonderform des Machine Learning, die mit sehr unstrukturierten und hochdimensionalen Datenmengen wie beispielsweise bei Bildern arbeiten kann. Mit mehreren Millionen Prüfbildern hat das Team über Monate das künstliche neuronale Netz trainiert. Die größten Herausforderungen waren zum einen das Aufbauen einer ausreichend großen Datenbasis und zum anderen das sogenannte Labeln der Bilder. Dabei markierte das Team pixelgenau Risse in den Beispielbildern. Der Aufwand hat sich gelohnt, denn anhand der Beispiele lernt das neuronale Netz nun selbstständig und erkennt Risse auch bei neuen, bislang unbekannten Bildern. Mehrere Terabyte an Prüfbildern aus sieben Pressen am Audi-Standort Ingolstadt und von mehreren Volkswagen-Standorten bilden die Datenbasis.
Die Software entstand überwiegend in-house, von der Idee bis hin zum fertigen Prototyp. So arbeitet die Innovationsabteilung der Audi IT seit Mitte 2016 Hand in Hand mit dem Bereich Produktionstechnologie aus dem Kompetenzcenter für Anlagen- und Umformtechnik. Der ML-Ansatz lässt sich künftig auch bei anderen optischen Qualitätsprüfungen einsetzen. Liegt eine ausreichend große Zahl gelabelter Datensätze vor, kann die Lösung beispielsweise auch in Lackiererei oder Montage unterstützen.
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