짧은 사이클 타임은 오류를 허용하지 않습니다. AI는 품질이 타협되지 않도록 보장합니다. Audi는 차체의 용접 스패터를 안정적으로 감지하는 AI 모델을 개발했으며, Siemens의 Industrial Edge 및 Industrial AI Suite를 사용하여 쉽게 확장 가능한 AI 인프라를 구현했습니다.
차체 용접 시 발생하는 용접 스패터(용융 금속 방울)는 작업자에게 부상을 입히거나 배선을 손상시킬 수 있습니다. 기존에는 작업자가 수동으로 스패터를 찾아 제거했습니다. 그러나 60초의 사이클 타임, 차체당 2,000회의 용접, 하루 1,000대의 생산 규모에서 수동 작업은 비효율적입니다. 비전 기반 AI 솔루션은 훨씬 더 안정적이고 효율적입니다. Audi는 자체 AI 모델을 개발하여 8대의 카메라 영상으로 클라우드에서 학습시킨 후 작업 현장에 직접 배포했습니다.
AI 모델을 로컬에서 실행함으로써 Audi는 사이클 타임을 최소화할 수 있습니다. AI가 차체 이미지를 거의 실시간으로 분석하기 때문입니다.
AI는 용접 스패터를 안정적으로 감지하여 작업자의 제거를 돕습니다. 이를 통해 차량 결함을 유발할 수 있는 배선 손상을 방지하고 작업자 부상을 예방합니다.
Audi는 Siemens의 표준화된 솔루션을 사용하여 자체 AI 모델을 배포하므로, 다른 글로벌 공장으로의 신속하고 용이한 확산이 가능합니다.
이 eBook은 AI가 생산 공정을 어떻게 더 스마트하고 유연하게 만드는지 설명합니다. 새로운 스마트 제조 방식을 개척하고 작업 현장에 실질적인 변화를 일으키기 위해 더 이상 주저하실 필요가 없습니다.
Audi의 AI 모델이 차체 이미지를 거의 실시간으로 분석하여 결함을 발견하고 작업자의 수정을 유도함으로써 작업 현장의 품질과 효율성을 어떻게 개선하는지 확인하십시오.
차체 공장에서는 로봇이 차체를 용접합니다. 용접이 완료되면 8대의 카메라가 하부를 촬영합니다. 이 이미지는 표준화된 Siemens Industrial Edge에서 실행되는 Audi의 AI 모델로 즉시 전달되어 작업 현장에 강력한 인텔리전스를 제공합니다.
AI는 이미지를 분석하고 용접 스패터를 거의 실시간으로 감지합니다. 데이터는 다음 셀로 전송되며, 해당 셀에서 차체를 90도 회전시켜 검사 및 처리를 수행합니다.
AI는 차체 하부의 용접 스패터 위치에 블루 라이트를 표시하여 작업자가 쉽게 제거할 수 있도록 안내합니다. 향후 로봇이 이 작업을 대체하게 되면 숙련된 작업자들은 보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있습니다.
향후에는 예방 정비 등 작업 현장에 더 많은 AI 솔루션이 도입될 것입니다. Siemens Industrial AI Suite 및 Industrial Edge는 이러한 솔루션을 당사 공장에 배포하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.
