hit.ro  »  IT  »  Inteligenta Artificiala  »  Intretinere inteligenta cu ajutorul inteligentei artificiale in uzina BMW Group din Regensburg

Intretinere inteligenta cu ajutorul inteligentei artificiale in uzina BMW Group din Regensburg

calendar_month 03 Dec 2023, 15:35


Prevenirea opririlor neplanificate inainte ca acestea sa apara este obiectivul sistemului de analiza inteligenta utilizat pe liniile de asamblare ale uzinei BMW Group din Regensburg. Intretinerea predictiva este proactiva si preventiva. Analizele bazate pe date ale echipamentelor de transport permit identificarea timpurie a potentialelor defectiuni si evitarea acestora - mentinand astfel fluxul optim de productie a automobilelor. Numai pentru linia de asamblare de la Regensburg, sistemul sustinut de inteligenta artificiala (AI) evita o medie anuala de aproximativ 500 de minute de intrerupere.

Analiza datelor pentru un raspuns mai rapid si preventiv la potentialele intreruperi

Pentru asamblare la uzina BMW Group din Regensburg, automobilele sunt atasate, in general, la suporturi mobile de transport sau sisteme cu role, care trec prin halele de productie intr-un lant. Orice defectiune tehnica a sistemelor de transport de ultima generatie poate duce la oprirea liniilor de asamblare - necesitand mai mult efort de intretinere si astfel rezultand costuri mai mari. Pentru a preveni acest lucru, echipa de inovatie de la uzina BMW Group din Regensburg a dezvoltat un sistem care poate identifica din timp potentialele defecte tehnice si astfel poate evita pierderile de productie. Elementele transportoare afectate pot fi scoase de pe linia de asamblare si reparate in afara liniei de productie. Avantajul este ca sistemul de monitorizare nu necesita senzori sau hardware suplimentari, dar evalueaza datele existente de la componentele instalate si de la controlul elementului transportor. O alarma este auzita daca sunt gasite anomalii.

De exemplu, suporturile de sarcina utilizate pentru transportul automobilelor prin hala de asamblare trimit diverse date catre sistemul de control al transportatorului. Apoi aceste date sunt transmise prin intermediul sistemului de control al transportatorului si al fabricii catre propria platforma cloud de intretinere predictiva a BMW Group. Aici incepe analiza: algoritmul cauta in mod constant nereguli, cum ar fi fluctuatiile consumului de energie, anomalii in miscarile transportorului sau coduri de bare care nu sunt suficient de lizibile, care ar putea declansa o defectiune. Daca se constata anomalii, centrul de control al intretinerii primeste un mesaj de avertizare, pe care il atribuie tehnicianului de intretinere de serviciu. "Monitoarele de supraveghere de la centrul nostru de control functioneaza non-stop", explica project managerul Oliver Mrasek. "Acest lucru ne permite sa raspundem rapid la orice tip de raport de defectiune si sa scoatem vehiculul afectat din ciclu."

Implementare - sustinuta de AI, standardizata si rentabila

Intretinerea predictiva nu este o solutie independenta, subliniaza Mrasek. Sistemul a fost standardizat in colaborare cu managementul central al productiei BMW Group si cu alte fabrici pentru a facilita lansarea rapida si simpla in alte locatii de productie BMW Group din intreaga lume. De asemenea, aceasta abordare este si rentabila. "Nu avem nevoie de senzori suplimentari, asa ca singurele costuri sunt pentru stocarea si puterea de calcul."

 In sistem au fost implementate si modele de invatare automata dezvoltate intern, care utilizeaza asa-numitele harti termice cu diferite coduri de culoare pentru diferite anomalii pentru a vizualiza rezultatele modelului. "Acest lucru ne permite sa cartografiem diferite modele de defectiuni in diferite componente si sa raspundem la ele intr-un mod tintit", explica Mrasek.



Pe baza acestor concluzii practice, algoritmii sunt imbunatatiti si perfectionati continuu. In prezent, echipa este in proces de conectare a instalatiilor suplimentare, de optimizare a sistemului si de integrare a actiunilor recomandate in mesajele de eroare. Mesajul de eroare ar putea, de exemplu, sa indice probleme similare care au aparut intr-un sistem. Acest lucru simplifica depanarea pentru tehnicienii de intretinere - de exemplu, daca un rotor de pe caruciorul transportor este defect. "Intretinerea predictiva optima nu numai ca economiseste bani, ci inseamna si ca putem livra la timp cantitatea planificata de automobile - ceea ce reduce o cantitate uriasa de stres in productie", explica Deniz Ince, cercetatorul de date al echipei.

Urmatorul obiectiv: predictibilitate - si doua brevete

In ultimii sase ani, Mrasek si colegii sai au lucrat la monitorizarea bazata pe date a tehnologiei transportoarelor. Astazi, aproximativ 80% din liniile principale de asamblare sunt deja monitorizate in acest mod. "Nu putem detecta sau preveni fiecare defectiune in avans, desigur - dar in prezent evitam cel putin 500 de minute de nefunctionare pe an numai in asamblarea automobilelor", explica el. Este usor sa calculezi cat de mult se aduna. La uzina BMW Group din Regensburg, un automobil iese de pe linia de asamblare aproximativ la fiecare minut - la fiecare 57 de secunde, mai exact -, iar sistemul este deja utilizat in sistemele de transport de la fabricile din Dingolfing, Leipzig si Berlin.

Obiectivul este de a exploata in continuare posibilitatile inteligentei artificiale, sistemul invatand sa estimeze cat timp ramane intre detectarea defectiunii si potentiala oprire. Acest lucru i-ar ajuta pe tehnicieni sa decida cat de curand trebuie sa efectueze intretinerea si le-ar permite sa prioritizeze, daca este necesar. De asemenea, Mrasek vede un potential suplimentar in alte zone ale uzinei: "In prezent, testam daca putem folosi sistemul si pentru echipamentele folosite pentru a ne umple automobilele cu lichid de frana si lichid de racire, de exemplu".

 Desi exista deja numeroase optiuni pentru intretinerea predictiva a echipamentelor, sistemul de invatare integrat de la Regensburg este, pana acum, primul de acest fel. Prin urmare, compatibilitatea cu intretinerea predictiva este deja inclusa in licitatii pentru o noua tehnologie de transport. Producatorii de echipamente lauda si ei sistemul, deoarece beneficiaza si de evaluarile acestuia. BMW Group a inregistrat deja doua brevete pentru dezvoltarea sa interna.

Uzinele BMW Group din Regensburg si Wackersdorf

De mai multe decenii, BMW Group se considera un reper pentru tehnologia de productie si excelenta operationala in constructia de automobile - inclusiv in locatiile sale din Regensburg si Wackersdorf. Uzina auto a BMW Group din Regensburg functioneaza deja din 1986 si este una dintre cele peste 30 de locatii de productie ale BMW Group din intreaga lume. Un total de pana la 1.000 de automobile din gamele BMW Seria 1, BMW X1 si BMW X2 ies zilnic de pe linia de productie a uzinei din Regensburg - destinate clientilor din intreaga lume. Diferite tipuri de sisteme de propulsie sunt fabricate in mod flexibil pe o singura linie de asamblare - de la automobile cu motoare termice la modele plug-in hybrid sau electrice.

Bateriile de inalta tensiune pentru modelele electrice construite in Regensburg sunt produse tot pe plan local, in imediata vecinatate a uzinei auto. Acestea sunt asamblate la facilitatea de productie de componente electrice, care a fost deschisa in 2021 in Leibnizstrasse.

Parcul de Inovatie BMW Wackersdorf apartine tot de locatia din Regensburg. Campusul de 55 de hectare, construit in anii 1980, a fost conceput initial ca o facilitate de reprocesare nucleara. BMW Group si-a amplasat acolo productia de cockpituri, precum si furnizarea de piese pentru uzinele de pe alte meridiane. Alaturi de BMW, care este cel mai mare angajator, si alte companii au sediul in Parcul de Inovatie Wackersdorf. In total, aproximativ 2.500 de angajati lucreaza acolo.

Personalul principal al BMW Group din locatiile Regensburg si Wackersdorf, aflate in estul Bavariei, este format din aproximativ 9.000 de angajati, inclusiv peste 300 de stagiari.

sursa: press.bmwgroup.com/romania





 

Sondaj

Folositi internetul pentru: