Skoda Auto setzt auf KI-basierte Bilderkennung
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KI Lösung bei der Fertigung von Skoda Autos mit Kamerasystem Magic Eye

Skoda Auto setzt auf KI-basierte Bilderkennung, um anfallende Wartungsmaßnahmen an der Fertigungslinie frühzeitig zu erkennen. Im Stammwerk Mlada Boleslav hat das Skoda FabLab ein System installiert, das die Anlagen fortlaufend überwacht. Ein angeschlossener Rechner ermittelt mithilfe künstlicher Intelligenz Unregelmäßigkeiten in den Betriebsabläufen und notwendige Instandsetzungsarbeiten. 

KI-basierter Rechner im Skoda Werk erkennt Abweichungen im Prozessablauf mithilfe von Bildanalyse

Die Entwicklung und Einbindung des Kamerasystems ,Magic Eye‘ an der Fertigungslinie für Enyaq iV und Octavia im Werk Mladá Boleslav durch das Skoda FabLab kontrolliert den kompletten Prozess der Autoherstellung und erkennt mittels Bildanalyse Probleme. Die Implementation an weiteren Fertigungslinien an den Werksstandorten Mladá Boleslav und Kvasiny ist geplant  Skoda Auto nutzt als eines der ersten Unternehmen in der Tschechischen Republik KI-gestützte Predictive Maintenance.

Škoda Auto setzt auf KI-basierte Bilderkennung, um anfallende Wartungsmaßnahmen an der Fertigungslinie frühzeitig zu erkennen. Im Stammwerk Mladá Boleslav hat das Škoda FabLab ein System installiert, das die Anlagen fortlaufend überwacht. Ein angeschlossener Rechner ermittelt mithilfe künstlicher Intelligenz Unregelmäßigkeiten in den Betriebsabläufen und notwendige Instandsetzungsarbeiten. Damit nutzt Škoda Auto als eines der ersten Unternehmen in der Tschechischen Republik die Möglichkeiten KI-gestützter Predictive Maintenance.

Miroslav Stejskal, Koordinator für prädiktive Wartung beim Zentralen Technischen Dienst von Škoda Auto, erläutert: „Bei Škoda Auto setzen wir konsequent auf Predictive Maintenance, um unsere Fertigungsanlagen optimal zu warten. Mithilfe künstlicher Intelligenz vergleicht das System ständig den aktuellen und den optimalen Betriebsablauf. Dabei wird es auf bestimmte Muster konditioniert, lernt ständig dazu und erkennt Veränderungen sofort. Auf diese Weise können wir unmittelbar reagieren, die Effizienz unserer Prozesse optimieren und die bestmögliche Auslastung unserer Produktionskapazitäten sicherstellen.“

Kameras auf dem Hängeförderer der Produktionslinie: Die Bilder von Anlagen und Verschleißteilen wie etwa Trägern, Bolzen oder Leitungen liefern Kameras auf dem Hängeförderer der Produktionslinie. Sobald der verbundene, KI-basierte Rechner Unregelmäßigkeiten in den Abläufen oder Wartungsbedarf ermittelt, informiert er darüber in Echtzeit. Der fortlaufende Abgleich ermöglicht frühe Erkennung notwendiger Wartungsmaßnahmen.

,Magic Eye‘ vergleicht die hochpräzisen Aufnahmen innerhalb kürzester Zeit mit tausenden gespeicherten Bildern. So erkennt es Abweichungen vom hinterlegten Optimalzustand und identifiziert Fehlerquellen. Blaues Licht stellt zusätzlich sicher, dass die Künstliche Intelligenz Unterschiede zwischen Rissen und Kratzern zuverlässig erkennt und die richtigen Diagnosen stellt. Außerdem lernt das System im laufenden Betrieb ständig dazu. Findet es etwa einen verschlissenen Bolzen, markiert es die Stelle als fehlerfrei, sobald das Teil ausgetauscht und die Stelle erneut geprüft ist. Um erkannte Abweichungen zu bewerten, nutzt das System Informationen zu Unregelmäßigkeiten, die es in der Vergangenheit identifiziert hat.

Einsatz an der Produktionslinie für die Modelle Skoda Enyaq iV und Skoda Octavia

Škoda nutzt ,Magic Eye‘ im Stammwerk Mladá Boleslav an der Produktionslinie für die Modelle Enyaq iV und Octavia. Damit gehört der Automobilhersteller in der Tschechischen Republik zu den ersten Unternehmen, die KI-gestützte Predictive Maintenance nutzen. Um das System weiterzuentwickeln und die weitere Einbindung an den Standorten Mladá Boleslav und Kvasiny zu beschleunigen, hat das Škoda FabLab einen Teil der Fertigungslinie nachgestellt. In dieser sogenannten ,Implementierungsarena‘ lassen sich Einstellungen des Kamerasystems verändern, Systemparameter konfigurieren und Schäden an der Produktionslinie simulieren.

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