サイクルタイムが短いとミスが許されません。AIが品質の妥協を許さないからです。アウディは、車体の溶接スパッタを確実に検出するAIモデルを開発し、Siemens のIndustrial EdgeおよびIndustrial AI Suiteを活用して、容易に拡張可能なAIインフラを構築しました。
車体の溶接作業では、溶けた金属の飛沫が発生し、作業員に危害を加えたり、配線を損傷させたりする恐れがあります。従来は、作業員が手作業で飛沫を探し出し、除去していました。しかし、1サイクル60秒、1車体あたり2,000箇所の溶接、1日1,000台の生産ペースでは、この方法は非効率的です。ビジョンベースのAIソリューションの方が、はるかに信頼性が高く、効率的です。アウディは独自のAIモデルを開発し、8台のカメラで撮影した画像を用いてクラウド上で学習させ、それを製造現場に直接導入しました。
AIモデルをローカルで実行することで、アウディは車体の画像をほぼリアルタイムで分析できるため、サイクルタイムを最小限に抑えることができます。
このAIは溶接スパッタを確実に検知し、作業員がそれを除去するのを支援することで、配線の損傷を防ぎます。これにより、車両の不具合や作業員の負傷を防ぐことができます。
アウディはSiemensの標準化されたソリューションを活用して独自のAIモデルを導入しているため、他の工場への世界的な展開が迅速かつ容易に行えます。
この電子書籍では、AIを活用して生産プロセスをよりスマートかつ柔軟なものにする方法について解説しています。新しいスマート製造手法をいち早く導入し、現場に確かな変化をもたらすために、これ以上待つ必要はありません。
アウディのAIモデルが、車体の画像をほぼリアルタイムで分析し、欠陥を検知して作業員に修正を指示することで、生産現場の品質と効率をどのように向上させているかをご紹介します。
ボディショップでは、ロボットが車体の溶接を行います。溶接が完了すると、8台のカメラが車体の底面を撮影します。その画像は、標準化されたSiemensのIndustrial Edge上で動作するアウディのAIモデルに直接送信され、強力なインテリジェンスを生産現場に直接もたらします
AIが画像を分析し、ほぼリアルタイムで溶接スパッタを検出します。そのデータは次の工程に送信され、そこで車体が90度回転してInspectionと処理が行われます。
AIが青いライトを照射して車体下部の溶接スパッタを目印として示すことで、作業員が容易に除去できるようになります。まもなく、この作業はロボットに引き継がれ、熟練作業員はより付加価値の高い業務に集中できるようになります。
将来的には、予知保全など、製造現場で多くのAI Solutionsが導入されることになるでしょう。Siemens Industrial AIスイートとIndustrial Edgeは、これらのSolutionsを工場に導入する上で大きな助けとなるでしょう。
