寶馬（BMW）慕尼黑工廠油漆車間的最新的一個試驗項目表明，人工智能可以被用于提高汽車生產(chǎn)中高敏感系統(tǒng)的操作精密度。
寶馬表示，盡管已經(jīng)采用了最先進的過濾技術，在汽車噴漆線中，細微灰塵顆粒含量還是會隨著周邊空氣的吸入而變化。如果粉塵含量超過閾值，未干的油漆可能會沾上顆粒，從而在視覺上損害油漆表面。
來自慕尼黑工廠以及被寶馬稱為“中央計劃”項目組的AI專家現(xiàn)在找到了一種完全避免這種情況的方法，那就是每一輛新噴漆的車身都必須在噴漆車間接受自動表面檢查。
專家們會利用在這些檢查中收集的數(shù)據(jù)開發(fā)一個用于塵埃顆粒分析的綜合數(shù)據(jù)庫。目前，他們正在使用AI算法將這個數(shù)據(jù)庫同噴漆間和烘干機內安裝的灰塵顆粒傳感器傳來的的實時數(shù)據(jù)進行比較。
BWM集團車身涂裝處理與表層技術的高級副總裁Albin Dirndorfer表示：“基于數(shù)據(jù)的解決方案能夠幫助我們確保并進一步加強質量要求，使客戶受益。”
“在進行流程改進時，智能數(shù)據(jù)分析和人工智能是我們團隊的關鍵決策輔助工具。我們已經(jīng)為這項創(chuàng)新的塵埃顆粒分析技術申請了多項專利。”
有具體的例子能夠體現(xiàn)這種新型人工智能解決方案的好處。當粉塵含量由于季節(jié)或長期干燥而升高時，算法可以及時檢測出這種趨勢并做出決策，例如提前更換過濾器。寶馬集團的人工智能專家表示，他們看到了“灰塵顆粒分析技術的巨大發(fā)展?jié)摿Α薄?/p>
該公司表示，有來自大量傳感器的信息和表面檢測數(shù)據(jù)作為分析基礎，該算法可以同時監(jiān)控與車身有關的160多個特征，能夠非常準確地預測出涂漆的質量如何。
當研發(fā)人員能為這種算法開發(fā)出更廣泛的數(shù)據(jù)庫時，這種AI解決方案將適合在更多生產(chǎn)中應用。目前，它的進一步開發(fā)需要更多的測量點，以及來自車身清洗車間更精確的傳感器數(shù)據(jù)。一旦慕尼黑工廠的試點項目完成，這項技術很快就會被應用到各地的生產(chǎn)車間內。
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