通(tōng)過在線檢查提高(gāo)質量

奧迪與英特爾合作開展了(le)一項概念驗證實驗，重點是改進汽車焊接的(de)質量控制流程。該概念驗證實驗在奧迪位于德國内卡蘇爾姆的(de)工廠（該公司的(de)兩個(gè)主要裝配工廠之一）進行。

内卡蘇爾姆工廠的(de)生産線上有 2500 個(gè)自動機器人(rén)。每個(gè)機器人(rén)都裝配有從膠槍到螺絲刀(dāo)的(de)某種工具，并執行裝配奧迪汽車所需的(de)特定任務。這(zhè)些機器人(rén)中有 900 個(gè)配有焊槍，可(kě)以進行将金屬件固定在一起的(de)點焊。生産線被劃分(fēn)成一系列的(de)作業單元，正在組裝的(de)車輛在生産線上從一個(gè)單元流轉到下(xià)一個(gè)單元。每個(gè)單元頂多(duō)可(kě)包含 20 個(gè)機器人(rén)和(hé)數台打磨機。打磨機用(yòng)于在工序之間根據需要對(duì)焊槍進行清洗。

奧迪的(de)内卡蘇爾姆工廠每天組裝大(dà)約 1000 輛汽車，每輛汽車有 5000 個(gè)焊點，這(zhè)相當于單日生産中有超過 5 百萬次焊接。爲确保焊接質量，奧迪采用(yòng)行業的(de)标準抽樣方法進行人(rén)工質量控制檢查。“每天，奧迪會先将一輛汽車下(xià)線，轉至一個(gè)大(dà)房(fáng)間，在那裏 18 位帶著(zhe)筆記本的(de)工程師會用(yòng)超聲波探頭檢測焊接點，并記錄每個(gè)點的(de)質量”，英特爾工業解決方案事業部物(wù)聯網集團首席工程師兼英特爾工業邊緣洞見軟件首席架構師 Rita Wouhaybi 這(zhè)樣表示。

采樣成本高(gāo)昂并且勞動強度大(dà)，而這(zhè)一流程對(duì)每天生産的(de)其他(tā) 999 輛汽車的(de)質量留下(xià)了(le)太多(duō)不确定的(de)問題。遺憾的(de)是，奧迪沒有可(kě)行且具有成本效益的(de)方法來(lái)檢測其他(tā)的(de)焊接質量。奧迪自動化(huà)技術規劃負責人(rén) Mathias Mayer 說，“該解決方案的(de)主要目标是使我們有可(kě)能以非常高(gāo)的(de)準确性對(duì)焊接進行百分(fēn)之百的(de)檢查。”“目前，我們無法對(duì)此進行保證。我們在生産線末端檢查一輛成品汽車。我們沒有制定生産線内的(de)檢查流程。英特爾擁有技術和(hé)專業知識，可(kě)以幫助我們改善流程和(hé)實現目标。”

創建可(kě)擴展的(de)邊緣解決方案

英特爾與奧迪一起，使用(yòng)英特爾的(de)工業邊緣洞見軟件創建了(le)流分(fēn)析算(suàn)法。這(zhè)些算(suàn)法實現了(le)預測性分(fēn)析和(hé)建模，進而将工廠數據轉化(huà)爲有價值的(de)洞察。該解決方案吸收了(le)焊槍控制器的(de)數據，并在邊緣進行分(fēn)析。

英特爾的(de)數據科學家創建了(le)一種機器學習(xí)算(suàn)法，并将其生成的(de)預測與奧迪提供的(de)實際檢測數據進行了(le)比較，從而對(duì)其準确性進行了(le)訓練。模型使用(yòng)焊接控制器生成的(de)數據，其顯示了(le)焊接作業期間的(de)電壓和(hé)電流曲線。數據還(hái)包括其他(tā)參數，例如焊縫結構、金屬類型和(hé)焊條使用(yòng)狀況。儀表闆可(kě)讓奧迪員(yuán)工将數據可(kě)視化(huà)，并且系統會在檢測到錯誤的(de)焊接或構造發生潛在變化(huà)時(shí)提醒技術人(rén)員(yuán)，從而可(kě)将錯誤總數盡可(kě)能減少或消除。

在工廠車間進行的(de)優化(huà)不僅僅局限于一個(gè)流程，而且可(kě)以擴展到工廠的(de)其餘部分(fēn)。奧迪可(kě)以将該平台解決方案用(yòng)于其他(tā)涉及機器人(rén)和(hé)控制器的(de)用(yòng)例，例如鉚接、塗膠和(hé)塗漆。“建立邊緣分(fēn)析平台的(de)價值在于它可(kě)以讓更多(duō)數據融入其中，并查看關聯性、因果關系和(hé)其他(tā)有趣的(de)分(fēn)析，甚至某些你一開始可(kě)能不會想到的(de)作用(yòng)”，英特爾物(wù)聯網集團副總裁兼工業系統工程與架構總監 Brian McCarson 這(zhè)樣表示。“這(zhè)個(gè)平台爲奧迪提供了(le)很大(dà)的(de)發展空間。這(zhè)不隻是專用(yòng)于這(zhè)個(gè)應用(yòng)場(chǎng)景。在完成了(le)最初的(de)平台投資之後，奧迪可(kě)以在其各個(gè)工廠和(hé)其他(tā)用(yòng)例中進行發展和(hé)擴展。”

提高(gāo)效率和(hé)精度

從人(rén)工檢查轉向自動化(huà)的(de)數據驅動流程，讓奧迪提高(gāo)了(le)其質量控制流程的(de)範圍和(hé)準确性。而且，這(zhè)也(yě)在其他(tā)方面帶來(lái)了(le)益處。

Häffner 強調，提高(gāo)自動化(huà)程度和(hé)效率不是要取代工人(rén)，而是要給他(tā)們賦予新的(de)知識和(hé)技能，并爲他(tā)們創造新的(de)機會。這(zhè)同樣也(yě)是必要的(de)，因爲許多(duō)熟練的(de)工廠工人(rén)正在陸續退休，并且帶走了(le)他(tā)們寶貴的(de)知識。因此實現其中一些工作的(de)自動化(huà)并使年輕的(de)員(yuán)工朝著(zhe)新的(de)方向發展，對(duì)企業和(hé)工人(rén)都有利。

新系統及其實現的(de)精确檢查的(de)另一個(gè)主要優點是，奧迪可(kě)以積極主動地專注于避免問題，而不僅僅是應對(duì)問題。“假設我們每天對(duì)一輛汽車的(de) 5000 個(gè)或更多(duō)的(de)焊接點進行整體檢查，也(yě)許其中 95% 的(de)焊接沒問題，而有 5% 的(de)焊接不合格”， Mathias Mayer 說。“将來(lái)，我們可(kě)以專注于這(zhè) 5%，因爲我們知道它們會在工廠中的(de)哪些環節出現，并且我們可(kě)以更快(kuài)地采取措施。

面向未來(lái)

擁有一個(gè)透明(míng)的(de)系統，讓奧迪能夠理(lǐ)解設備産生的(de)數據并從中學習(xí)，這(zhè)啓發了(le)奧迪考慮新的(de)可(kě)能性，而且還(hái)提供了(le)額外的(de)收益 —— 其中有些是意外收獲。Häffner 說，“由于我們正在運行數據分(fēn)析，且數據的(de)可(kě)見性不斷提高(gāo)，所以奧迪減輕了(le)其公司的(de)稅務負擔。”“在過去，我們不得(de)不做(zuò)很多(duō)假設，而我們的(de)稅費就是基于這(zhè)些假設情況。而現在，真實數據表明(míng)我們的(de)納稅義務減少了(le)，這(zhè)可(kě)節省大(dà)量成本。”

奧迪已經計劃在内卡蘇姆工廠将此平台用(yòng)于其他(tā)應用(yòng)場(chǎng)景，并最終打算(suàn)在大(dà)衆汽車集團的(de)所有生産設施中部署預測性焊接檢查和(hé)其他(tā)解決方案。Henning Löser 說，“我們正處于收集和(hé)分(fēn)析數據的(de)起始階段。”“随著(zhe)我們持續開展這(zhè)一進程，它将會給我們帶來(lái)更多(duō)的(de)驚喜和(hé)新的(de)機會。”

能夠可(kě)持續地制造更精密的(de)汽車真是太美(měi)妙了(le)，是英特爾與奧迪等合作夥伴一起成就了(le)這(zhè)些美(měi)妙。