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英特尔利用边缘分析和机器学习来帮助汽车制造商提高产品质量
发布日期:2020-07-30 17:00   来源:未知   阅读:

  对于领先的汽车制造商和总部位于德国的全球品牌奥迪而言,成功的秘诀在于制造高质量的车辆,这些车辆可提供精确的工程设计,出色的性能和豪华的价格,而价格却会吸引客户。奥迪的公司口号是Vorsprung durch Technik(“通过技术领先”),它准确地反映了该公司对使用尖端技术保持市场竞争优势的承诺。

  从点焊到铆接,奥迪已经在其工厂实现了许多生产作业的自动化,但其最终目标是创建智能工厂并实现工业4.0的生产水平。为了实现这一目标,奥迪工程师知道他们将需要超越创建定制的硬件和软件解决方案以处理单个用例的传统方法。取而代之的是,他们将需要一个可扩展且灵活的平台,使他们能够利用高级数字功能的变革能力,例如数据分析,机器学习和边缘计算。

  物联网事业部副总裁兼英特尔工业解决方案事业部总经理克里斯蒂娜·博尔斯说:“如果今天看看工厂,奥迪的汽车制造业务是非常先进和极其复杂的。” “但是定制的用例很难维护和扩展,并且实际上会阻碍创新,因为获得必要的批准和部署单个解决方案需要花费时间和金钱。奥迪已经准备好以一种新的方式看待事物并尝试另一种方法。”

  奥迪决定与英特尔和Nebbiolo合作进行概念验证(POC)实验,该实验旨在改善其车辆焊接的质量控制流程。POC发生在奥迪位于德国内卡苏尔姆的工厂,这是该公司的两个主要装配工厂之一。

  内卡苏姆工厂的生产线个自动机器人。每个机器人都配有从胶枪到螺丝刀的某种工具,并执行组装奥迪汽车所需的特定任务。这些机器人中有900个带有焊枪来进行将金属块固定在一起的点焊。生产线被组织成一系列的单元,并且正在组装的车辆在单元之间向下移动。每个单元最多可包含20个机器人和数台铣床。两次操作之间,铣床用于根据需要擦洗清洁焊枪上的两个电极。单元外部还有三个控制器:一个用于机器人,一个用于焊枪,以及一个工业PC(IPC)。

  奥迪每天在内卡苏尔姆工厂组装约1,000辆汽车,每辆汽车有5,000个焊缝。每天生产超过500万个焊缝。为了确保焊接质量,奥迪进行了手动质量控制检查。每天不可能手动检查1,000辆汽车,因此,奥迪使用了行业标准的采样方法。

  “奥迪每天都会将一辆汽车下线,并带到一个宽敞的房间,在那里18位带剪贴板的工程师使用超声波探头测试焊接点并记录每个点的质量,”互联网首席工程师Rita Wouhaybi说。英特尔工业解决方案部门的Things Group和英特尔Industrial Edge Insights软件的首席架构师。

  采样成本高昂且劳动强度大,并且该过程对每天生产的其他999辆汽车的质量留下了太多未解的问题。不幸的是,奥迪没有可行且具有成本效益的方法来测试其他焊缝的质量。

  奥迪自动化技术规划负责人马蒂亚斯·梅耶(Mathias Mayer)表示:“该解决方案的主要目标是使我们能够以非常高的准确性检查100%的焊缝。” “目前,我们没有那种保证。我们在生产线末端检查一辆成品车。我们没有在线检查流程。英特尔拥有技术和专业知识,可帮助我们改善流程并实现目标。”

  Nebbiolo Technologies的软件架构师Pankaj Bhagra说:“对每辆汽车的5,000条焊缝进行在线毫秒内推断出每条焊缝的结果-突显了Nebbiolo的Edge平台为制造业带来的规模和实时分析响应。” 我们丰富的软件堆栈为分布式边缘计算集群,来自异构源的数据提取,数据清理,安全数据管理和AI / ML模型的启用提供集中管理,这使Audi和Intel数据科学团队能够不断迭代ML模型,直到他们达到了期望的精度水平。

  与Nebbiolo的分布式边缘平台实现的众多理想的实时用例之一就是与Intel合作,以将Audi的焊缝在线质量检测从每天一辆汽车转变为100%汽车。该项目展示了如何利用Nebbiolo的Converged Edge Platform将数据科学项目从概念大规模转换为生产的速度。

  英特尔与奥迪合作,使用英特尔的Industrial Edge Insights软件和Nebbiolo Edge平台进行流分析,以创建算法,从而进行预测分析和建模,从而将工厂数据转化为有价值的见解。该解决方案从焊枪控制器而非机器人控制器获取数据,并在边缘进行分析。英特尔的数据科学家创建了一种机器学习算法,并通过将其生成的预测与奥迪提供的实际检查数据进行比较,对算法进行了准确性培训。

  机器学习模型使用焊接控制器生成的数据,该数据显示了焊接操作期间的电压和电流曲线。数据还包括其他参数,例如焊缝配置,金属类型和焊条健康状况。但是,这种焊接用例仅仅是个开始。在工厂车间进行的优化可以不仅仅局限于一个过程,而可以进行工厂的其余部分。它们可以发生在边缘或更高级别,并识别过程之间的关联。在边缘提供分析平台的力量在于,它允许控制工程师和操作员在其数据之上进行创新。

  结果是可扩展的,灵活的平台解决方案,奥迪不仅可以使用它来改善点焊的质量控制,还可以将其用作涉及机器人和控制器(如铆接,胶合和喷漆)的其他用例的基础。仪表板可让奥迪员工可视化数据,并且系统会在检测到错误的焊缝或配置中潜在的变化(可将故障总数减至最小或消除)时提醒技术人员。

  “英特尔是项目负责人,”马蒂亚斯·梅耶(Mathias Mayer)说。“他们具有生产经验,并且知道如何设置进行统计过程控制的系统。这对我们来说是全新的。英特尔教会了我们如何理解数据,如何使用算法在边缘分析数据,以及将来如何处理数据以改善我们在工厂的操作。”

  副总裁Brian McCarson表示:“将分析平台置于边缘的价值在于,它可以让您在其中吸收更多数据,并查看相关性,因果关系和其他有趣的分析,甚至您一开始可能就不会想到的。”物联网部门总裁兼英特尔工业系统工程与架构总监。“该平台为奥迪提供了很大的发展空间。不只是针对这一用例。在进行了最初的平台投资之后,奥迪可以发展并在各种设施和其他用例中进行扩展。”

  奥迪生产实验室高级经理HenningLöser表示同意:“该解决方案就像是未来解决方案的蓝图。我们在工厂中拥有许多技术,并且此解决方案是一个模型,可用于为其他技术创建质量检验解决方案,从而使我们不必依靠人工检查。”

  据克里斯汀·博尔斯(Christine Boles)称,英特尔产品的广泛性是该解决方案的关键要素。“我们正在Xeon处理器上运行此解决方案,但是如果您看一下Intel®产品线,我们可以从Intel®Core™处理器一直扩展到我们的Intel®Xeon®E处理器和Intel®Xeon®SP服务器处理器,无需更改软件。”她说。“我们可以提供客户所需的所有性能和功能,然后根据他们的业务意图轻松地向任何方向扩展。”

  Nebbiolo Technologies首席执行官Chandra Joshi表示:“与Intel合作,将奥迪的焊缝在线质量检测从每天一辆汽车转变为汽车的100%,是Nebbiolo分布式边缘平台支持的许多理想的实时用例之一。” 该项目展示了如何利用聚合平台将数据科学项目从概念到大规模转换的速度。Nebbiolo Technology提供最全面的超融合Edge平台,其目的是通过安全性和数据所有权实现数据驱动的见解。

  该解决方案就像是将来解决方案的蓝图。我们工厂中有很多技术,并且此解决方案是一个模型,可用于为其他技术创建质量检查解决方案,因此我们不必依靠人工检查。

  我们可以提供客户所需的所有性能和功能,然后根据他们在业务中的意图轻松地向任何方向扩展。

  英特尔物联网集团副总裁工业解决方案部总经理Christine Boles

  根据HenningLöser的说法,奥迪最引人注目的业务成果就是从人工检查到自动化的,数据驱动的流程如何使它扩大了质量控制流程的范围和准确性。但是,随之而来的还有其他好处。

  “在Neckarsulm工厂,我们已经看到了人工成本降低了30%-50%,”奥迪生产计划,自动化和数字化负责人MichaelHäffner说。迈克尔·海夫纳(MichaelHäffner)强调说,提高自动化程度和效率并不是要取代工人,而是要给他们新的知识和技能,并为他们创造新的机会。这也是必要的,因为许多熟练的工厂工人正在退休并与他们一起获得宝贵的知识,因此使其中的一些工作自动化并使年轻的员工朝着新的方向发展对企业和工人都是有益的。

  新系统及其实现的精确检查的另一个主要优点是,奥迪可以积极主动地专注于避免问题,而不仅仅是对问题做出反应。“假设我们每天对一辆汽车进行5,000道或更多道焊缝的整体检查,也许其中95%的焊缝良好,而5%的焊缝不良,” Mathias Mayer说。“将来,我们可以专注于5%,因为我们知道它们在工厂中的位置,并且我们可以更快地采取行动。”

  拥有一个透明的系统,使他们能够理解并从设备产生的数据中学习,这激励着奥迪考虑新的可能性并提供额外的好处,其中有些是意料之外的。Häffner说:“由于我们现在正在运行分析,并且数据的可见性不断提高,奥迪降低了公司税单。” “过去,我们不得不做很多假设,而我们的税费就是基于这些假设。现在,真实数据表明我们的纳税义务减少了,这可节省大量成本。”

  奥迪已经计划在Neckarsulm工厂将该平台用于其他用例,并最终打算在大众汽车集团的所有生产设施中部署预测性焊接检查和其他解决方案。“我们正处于收集和分析数据的最开始,” HenningLöser说。“随着我们继续这一旅程,将会给我们带来更多的惊喜和新的机会。”



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