BMW Group aumenta la calidad en los talleres de pintura gracias a la inteligencia artificial ya que u algoritmo analiza permanentemente el contenido de polvo en la cabina de pulverización y la comparación con la base de datos sirve para el pronóstico de la calidad de la pintura
La inteligencia artificial puede controlar con mayor precisión los sistemas altamente sensibles en la producción de automóviles. Esto lo demuestra un proyecto piloto en el taller de pintura de la planta del Grupo BMW en Munich.
A pesar de la tecnología de filtros de última generación, la proporción de granos de polvo ultrafinos (partículas) en las líneas de pintura fluctúa dependiendo del aire ambiente que se aspira. Si la carga de polvo está por encima del valor límite, la pintura todavía húmeda podría atrapar partículas y por lo tanto perjudicar visualmente la superficie pintada.
Los especialistas en inteligencia artificial del departamento de planificación y de la planta de Munich han encontrado una forma de evitar esta situación. Cada cuerpo recién pintado pasa por una inspección automática de la superficie en el taller de pintura. Los datos de esta inspección sirven de base para construir una base de datos completa para el análisis de las partículas de polvo. Para comparar los datos en vivo de los sensores de partículas de polvo en las cabinas de pintura y secadores con esta base de datos, los especialistas ahora usan algoritmos de IA.
"Las soluciones basadas en datos nos ayudan a asegurar y ampliar los requisitos de alta calidad en el interés de nuestros clientes. Smart Data Analytics y la IA proporcionan a nuestros empleados importantes ayudas en la toma de decisiones para la mejora de los procesos. Hemos presentado varias solicitudes de patente para la innovadora tecnología de análisis de partículas de polvo", dice Albin Dirndorfer, Jefe de Carrocería Pintada, Acabados y Superficies del Grupo BMW.
Dos ejemplos concretos subrayan los beneficios de esta nueva aplicación de la IA: si los niveles de polvo aumentan debido a la estación o durante períodos secos prolongados, el algoritmo reconoce esta tendencia a tiempo y calcula, por ejemplo, un momento más temprano para la sustitución del filtro. En combinación con otras herramientas de análisis, se pueden detectar patrones adicionales. Otro resultado del análisis podría ser que el sistema que utiliza plumas de avestruz para eliminar las partículas de polvo de las carrocerías de los coches necesita ser afinado.
Los especialistas en IA del Grupo BMW ven un gran potencial en el análisis de partículas de polvo. Alimentado por la información de numerosos sensores y los datos de la inspección de la superficie, el algoritmo monitoriza más de 160 características de la carrocería y puede predecir la calidad de la aplicación de la pintura con gran precisión. Un requisito previo para el uso posterior en serie de esta aplicación de la IA es una base de datos aún más amplia para el algoritmo, para lo cual se necesitan puntos de medición adicionales y datos de sensores aún más precisos, en particular al limpiar las carrocerías de los automóviles. Los expertos de la IA confían en que el análisis de partículas de polvo también pueda ser utilizado en otras plantas de vehículos una vez que se haya completado la fase piloto en la planta principal de Munich.
Así, que BMW Group aumenta la calidad en los talleres de pintura gracias a la inteligencia artificial ya que u algoritmo analiza permanentemente el contenido de polvo en la cabina de pulverización y la comparación con la base de datos sirve para el pronóstico de la calidad de la pintura
La inteligencia artificial puede controlar con mayor precisión los sistemas altamente sensibles en la producción de automóviles. Esto lo demuestra un proyecto piloto en el taller de pintura de la planta del Grupo BMW en Munich.
A pesar de la tecnología de filtros de última generación, la proporción de granos de polvo ultrafinos (partículas) en las líneas de pintura fluctúa dependiendo del aire ambiente que se aspira. Si la carga de polvo está por encima del valor límite, la pintura todavía húmeda podría atrapar partículas y por lo tanto perjudicar visualmente la superficie pintada.
Los especialistas en inteligencia artificial del departamento de planificación y de la planta de Munich han encontrado una forma de evitar esta situación. Cada cuerpo recién pintado pasa por una inspección automática de la superficie en el taller de pintura. Los datos de esta inspección sirven de base para construir una base de datos completa para el análisis de las partículas de polvo. Para comparar los datos en vivo de los sensores de partículas de polvo en las cabinas de pintura y secadores con esta base de datos, los especialistas ahora usan algoritmos de IA.
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| BMW Group aumenta la calidad en los talleres de pintura con inteligencia artificial |
"Las soluciones basadas en datos nos ayudan a asegurar y ampliar los requisitos de alta calidad en el interés de nuestros clientes. Smart Data Analytics y la IA proporcionan a nuestros empleados importantes ayudas en la toma de decisiones para la mejora de los procesos. Hemos presentado varias solicitudes de patente para la innovadora tecnología de análisis de partículas de polvo", dice Albin Dirndorfer, Jefe de Carrocería Pintada, Acabados y Superficies del Grupo BMW.
Dos ejemplos concretos subrayan los beneficios de esta nueva aplicación de la IA: si los niveles de polvo aumentan debido a la estación o durante períodos secos prolongados, el algoritmo reconoce esta tendencia a tiempo y calcula, por ejemplo, un momento más temprano para la sustitución del filtro. En combinación con otras herramientas de análisis, se pueden detectar patrones adicionales. Otro resultado del análisis podría ser que el sistema que utiliza plumas de avestruz para eliminar las partículas de polvo de las carrocerías de los coches necesita ser afinado.
Los especialistas en IA del Grupo BMW ven un gran potencial en el análisis de partículas de polvo. Alimentado por la información de numerosos sensores y los datos de la inspección de la superficie, el algoritmo monitoriza más de 160 características de la carrocería y puede predecir la calidad de la aplicación de la pintura con gran precisión. Un requisito previo para el uso posterior en serie de esta aplicación de la IA es una base de datos aún más amplia para el algoritmo, para lo cual se necesitan puntos de medición adicionales y datos de sensores aún más precisos, en particular al limpiar las carrocerías de los automóviles. Los expertos de la IA confían en que el análisis de partículas de polvo también pueda ser utilizado en otras plantas de vehículos una vez que se haya completado la fase piloto en la planta principal de Munich.
Así, que BMW Group aumenta la calidad en los talleres de pintura gracias a la inteligencia artificial ya que u algoritmo analiza permanentemente el contenido de polvo en la cabina de pulverización y la comparación con la base de datos sirve para el pronóstico de la calidad de la pintura
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