İçerik: Audi, Kalite Kontrol İçin Yapay Zekayı Kullanacak
Audi, Kalite Kontrol İçin Yapay Zekayı Kullanacak:
Audi, üretimde yapay zekanın (AI-Yapay Zeka) kullanımına ilişkin başka bir pilot projeye imza atıyor. Neckarsulm tesislerinde yürütülen projede, yüksek adetli üretimlerde punta kaynak kalitesi yapay zeka ile kontrol ediliyor.
Volkswagen Group’un Siemens ve Amazon Web Services (AWS) ile birlikte geliştirdiği Industrial Cloud’un bir parçası olarak çalışan sistem, önümüzdeki dönemlerde başka alanlarda da kullanılması planlanıyor. tesislerinde yeni bir pilot projeye imza atıyor. Proje, üretim miktarı yüksek modellerde yapay zeka ile punta kaynaklarının kalite kontrolüne dayanmaktadır.
Audi A6’nın gövdesini oluşturan parçalar yaklaşık 5 nokta kaynağı ile birleştirilir. Şimdiye kadar bu nokta kaynakların kontrolü üretim personeli tarafından rastgele analiz ve manuel ultrason yöntemleri kullanılarak gerçekleştiriliyordu. Yeni proje ile üretim, inovasyon yönetimi, dijitalleştirme planlaması ve BT alanlarından uzmanlar, nokta kaynaklarının kalitesini belirlemenin çok daha akıllı ve hızlı bir yolunu test ediyor.
Mathias Mayer ve Andreas Rieker liderliğindeki ekip, Neckarsulm tesisindeki “WPS Analytics” pilot projesinin bir parçası olarak, kalite anormalliklerini otomatik ve gerçek zamanlı olarak tespit etmek için yapay zeka (AI) kullanıyor. AUDI AG Üretim ve Lojistik Teslimat Yönetimi Dijitalleştirme Başkanı Michael Haeffner, “Volkswagen Group’ta dijital üretim ve lojistik için bir pilot tesis olarak amacımız, seri üretim aşamasında kullanılacak dijital çözümleri geliştirmek ve test etmek. . AI kullanımıyla, Audi’yi ve konumunu geleceğe hazırlayacak önemli bir anahtar teknolojiyi burada test ediyoruz.” dedi.
Halen Neckarsulm tesisinde üretimi devam eden Audi A300/A6 modellerinin gövde üretiminde denenen projenin temelini oluşturan algoritma, grafiksel bir kullanıcı arayüzüne ve kalite analizi için kullanılan bir uygulamaya sahiptir. Proje ile gelecekte bu algoritmanın gövde imalatı sırasında yapılan neredeyse tüm kaynak noktalarını analiz etmesi hedefleniyor. Böylece gelecekte kaynak proseslerinin kalitesinin otomatik olarak kontrol edilmesi ve sürekli olarak optimize edilmesi amaçlanmaktadır.