BMW: algoritmos e inteligencia artificial para mejorar sus talleres de pintura

Análisis continuo basado del contenido de polvo en la cabina de pintura para predecir la calidad de la pintura

BMW: algoritmos e inteligencia artificial para mejorar sus talleres de pintura

 

A pesar de la tecnología de filtración de vanguardia, el contenido de las partículas de polvo más finas en las líneas de pintura varía según el aire ambiente que ingrese. Si el contenido de polvo excede el umbral, la pintura aún húmeda podría atrapar partículas, perjudicando visualmente el pintado en superficie.

La inteligencia artificial puede brindar una precisión aún mayor para controlar sistemas altamente sensibles en la producción automotriz, como lo ha demostrado un proyecto piloto en el taller de pintura de la planta de Múnich de BMW Group.

Los especialistas en Inteligencia Artificial (IA) de la planificación central y la planta de BMW Munich han encontrado una manera de evitar esta situación por completo. Cada carrocería recién pintada debe someterse a una inspección automática de la superficie en el taller de pintura. Los datos recopilados en estas inspecciones se utilizan para desarrollar una base de datos integral para el análisis de partículas de polvo. Los especialistas ahora están aplicando algoritmos de IA para comparar datos en vivo de sensores de partículas de polvo en las cabinas de pintura y secadores con esta base de datos.

"Hemos solicitado varias patentes relacionadas con esta innovadora tecnología de análisis de partículas de polvo ", explica Albin Dirndorfer, vicepresidente senior de cuerpo pintado, acabado y superficie del Grupo BMW.

Dos ejemplos específicos muestran los beneficios de esta nueva solución de IA: cuando los niveles de polvo aumentan debido a la temporada o durante períodos secos prolongados, el algoritmo puede detectar esta tendencia a su debido tiempo y puede determinar, por ejemplo, un momento anterior para el reemplazo del filtro Se pueden detectar patrones adicionales donde este algoritmo se usa junto con otras herramientas analíticas. Por ejemplo, el análisis podría mostrar que la instalación que utiliza plumas de avestruz para eliminar las partículas de polvo de las carrocerías de los automóviles debe ser ajustada.

Los especialistas en IA de BMW Group ven un enorme potencial en el análisis de partículas de polvo. Basado en información de numerosos sensores y datos de inspecciones de superficie, el algoritmo monitorea más de 160 características relacionadas con la carrocería del automóvil y puede predecir la calidad de la aplicación de pintura con mucha precisión. Esta solución de IA será adecuada para su aplicación en la producción en serie cuando se haya desarrollado una base de datos aún más amplia para el algoritmo. En particular, esto requiere puntos de medición adicionales y datos de sensores aún más precisos para las estaciones de limpieza de carrocería. Los expertos en IA confían en que una vez que el proyecto piloto en la planta matriz en Munich se haya completado, será posible lanzar análisis de partículas de polvo también en otras plantas de vehículos.