利用數字技術提高產品質量

對于領先的汽車制造商和總部位于德國的全球品牌奧迪而言，成功的秘訣在于制造高質量的車輛，這些車輛可提供精確的工程設計，出色的性能和豪華的價格，而價格卻會吸引客戶。奧迪的公司口號是Vorsprung durch Technik（“通過技術領先”），它準確地反映了該公司對使用尖端技術保持市場競爭優(yōu)勢的承諾。

從點焊到鉚接，奧迪已經在其工廠實現了許多生產作業(yè)的自動化，但其最終目標是創(chuàng)建智能工廠并實現工業(yè)4.0的生產水平。為了實現這一目標，奧迪工程師知道他們將需要超越創(chuàng)建定制的硬件和軟件解決方案以處理單個用例的傳統(tǒng)方法。取而代之的是，他們將需要一個可擴展且靈活的平臺，使他們能夠利用高級數字功能的變革能力，例如數據分析，機器學習和邊緣計算。

物聯網事業(yè)部副總裁兼英特爾工業(yè)解決方案事業(yè)部總經理克里斯蒂娜·博爾斯說：“如果今天看看工廠，奧迪的汽車制造業(yè)務是非常先進和極其復雜的。” “但是定制的用例很難維護和擴展，并且實際上會阻礙創(chuàng)新，因為獲得必要的批準和部署單個解決方案需要花費時間和金錢。奧迪已經準備好以一種新的方式看待事物并嘗試另一種方法?！?/p>

證明預測質量控制的價值

奧迪決定與英特爾和Nebbiolo合作進行概念驗證（POC）實驗，該實驗旨在改善其車輛焊接的質量控制流程。POC發(fā)生在奧迪位于德國內卡蘇爾姆的工廠，這是該公司的兩個主要裝配工廠之一。

內卡蘇姆工廠的生產線上有2500個自動機器人。每個機器人都配有從膠槍到螺絲刀的某種工具，并執(zhí)行組裝奧迪汽車所需的特定任務。這些機器人中有900個帶有焊槍來進行將金屬塊固定在一起的點焊。生產線被組織成一系列的單元，并且正在組裝的車輛在單元之間向下移動。每個單元最多可包含20個機器人和數臺銑床。兩次操作之間，銑床用于根據需要擦洗清潔焊槍上的兩個電極。單元外部還有三個控制器：一個用于機器人，一個用于焊槍，以及一個工業(yè)PC（IPC）。

奧迪每天在內卡蘇爾姆工廠組裝約1,000輛汽車，每輛汽車有5,000個焊縫。每天生產超過500萬個焊縫。為了確保焊接質量，奧迪進行了手動質量控制檢查。每天不可能手動檢查1,000輛汽車，因此，奧迪使用了行業(yè)標準的采樣方法。

“奧迪每天都會將一輛汽車下線，并帶到一個寬敞的房間，在那里18位帶剪貼板的工程師使用超聲波探頭測試焊接點并記錄每個點的質量，”互聯網首席工程師Rita Wouhaybi說。英特爾工業(yè)解決方案部門的Things Group和英特爾Industrial Edge Insights軟件的首席架構師。

采樣成本高昂且勞動強度大，并且該過程對每天生產的其他999輛汽車的質量留下了太多未解的問題。不幸的是，奧迪沒有可行且具有成本效益的方法來測試其他焊縫的質量。

奧迪自動化技術規(guī)劃負責人馬蒂亞斯·梅耶（Mathias Mayer）表示：“該解決方案的主要目標是使我們能夠以非常高的準確性檢查100％的焊縫?！?“目前，我們沒有那種保證。我們在生產線末端檢查一輛成品車。我們沒有在線檢查流程。英特爾擁有技術和專業(yè)知識，可幫助我們改善流程并實現目標?！?/p>

Nebbiolo Technologies的軟件架構師Pankaj Bhagra說：“對每輛汽車的5,000條焊縫進行在線檢查，并在18毫秒內推斷出每條焊縫的結果-突顯了Nebbiolo的Edge平臺為制造業(yè)帶來的規(guī)模和實時分析響應?！?我們豐富的軟件堆棧為分布式邊緣計算集群，來自異構源的數據提取，數據清理，安全數據管理和AI / ML模型的啟用提供集中管理，這使Audi和Intel數據科學團隊能夠不斷迭代ML模型，直到他們達到了期望的精度水平。

與Nebbiolo的分布式邊緣平臺實現的眾多理想的實時用例之一就是與Intel合作，以將Audi的焊縫在線質量檢測從每天一輛汽車轉變?yōu)?00％汽車。該項目展示了如何利用Nebbiolo的Converged Edge Platform將數據科學項目從概念大規(guī)模轉換為生產的速度。

Nebbiolo Technologies首席執(zhí)行官Chandra Joshi

在邊緣創(chuàng)建可擴展的分析平臺解決方案

英特爾與奧迪合作，使用英特爾的Industrial Edge Insights軟件和Nebbiolo Edge平臺進行流分析，以創(chuàng)建算法，從而進行預測分析和建模，從而將工廠數據轉化為有價值的見解。該解決方案從焊槍控制器而非機器人控制器獲取數據，并在邊緣進行分析。英特爾的數據科學家創(chuàng)建了一種機器學習算法，并通過將其生成的預測與奧迪提供的實際檢查數據進行比較，對算法進行了準確性培訓。

機器學習模型使用焊接控制器生成的數據，該數據顯示了焊接操作期間的電壓和電流曲線。數據還包括其他參數，例如焊縫配置，金屬類型和焊條健康狀況。但是，這種焊接用例僅僅是個開始。在工廠車間進行的優(yōu)化可以不僅僅局限于一個過程，而可以進行工廠的其余部分。它們可以發(fā)生在邊緣或更高級別，并識別過程之間的關聯。在邊緣提供分析平臺的力量在于，它允許控制工程師和操作員在其數據之上進行創(chuàng)新。

結果是可擴展的，靈活的平臺解決方案，奧迪不僅可以使用它來改善點焊的質量控制，還可以將其用作涉及機器人和控制器（如鉚接，膠合和噴漆）的其他用例的基礎。儀表板可讓奧迪員工可視化數據，并且系統(tǒng)會在檢測到錯誤的焊縫或配置中潛在的變化（可將故障總數減至最小或消除）時提醒技術人員。

“英特爾是項目負責人，”馬蒂亞斯·梅耶（Mathias Mayer）說?！八麄兙哂猩a經驗，并且知道如何設置進行統(tǒng)計過程控制的系統(tǒng)。這對我們來說是全新的。英特爾教會了我們如何理解數據，如何使用算法在邊緣分析數據，以及將來如何處理數據以改善我們在工廠的操作?！?/p>

副總裁Brian McCarson表示：“將分析平臺置于邊緣的價值在于，它可以讓您在其中吸收更多數據，并查看相關性，因果關系和其他有趣的分析，甚至您一開始可能就不會想到的?！蔽锫摼W部門總裁兼英特爾工業(yè)系統(tǒng)工程與架構總監(jiān)?！霸撈脚_為奧迪提供了很大的發(fā)展空間。不只是針對這一用例。在進行了最初的平臺投資之后，奧迪可以發(fā)展并在各種設施和其他用例中進行擴展?！?/p>

奧迪生產實驗室高級經理HenningL?ser表示同意：“該解決方案就像是未來解決方案的藍圖。我們在工廠中擁有許多技術，并且此解決方案是一個模型，可用于為其他技術創(chuàng)建質量檢驗解決方案，從而使我們不必依靠人工檢查?！?/p>

據克里斯汀·博爾斯（Christine Boles）稱，英特爾產品的廣泛性是該解決方案的關鍵要素。“我們正在Xeon處理器上運行此解決方案，但是如果您看一下Intel?產品線，我們可以從Intel?Core?處理器一直擴展到我們的Intel?Xeon?E處理器和Intel?Xeon?SP服務器處理器，無需更改軟件。”她說。“我們可以提供客戶所需的所有性能和功能，然后根據他們的業(yè)務意圖輕松地向任何方向擴展?！?/p>

Nebbiolo Technologies首席執(zhí)行官Chandra Joshi表示：“與Intel合作，將奧迪的焊縫在線質量檢測從每天一輛汽車轉變?yōu)槠嚨?00％，是Nebbiolo分布式邊緣平臺支持的許多理想的實時用例之一。” 該項目展示了如何利用聚合平臺將數據科學項目從概念到大規(guī)模轉換的速度。Nebbiolo Technology提供最全面的超融合Edge平臺，其目的是通過安全性和數據所有權實現數據驅動的見解。

該解決方案就像是將來解決方案的藍圖。我們工廠中有很多技術，并且此解決方案是一個模型，可用于為其他技術創(chuàng)建質量檢查解決方案，因此我們不必依靠人工檢查。

奧迪生產實驗室高級經理HenningL?ser

我們可以提供客戶所需的所有性能和功能，然后根據他們在業(yè)務中的意圖輕松地向任何方向擴展。

英特爾物聯網集團副總裁工業(yè)解決方案部總經理Christine Boles

在降低成本的同時提高效率和精度

根據HenningL?ser的說法，奧迪最引人注目的業(yè)務成果就是從人工檢查到自動化的，數據驅動的流程如何使它擴大了質量控制流程的范圍和準確性。但是，隨之而來的還有其他好處。

“在Neckarsulm工廠，我們已經看到了人工成本降低了30％-50％，”奧迪生產計劃，自動化和數字化負責人MichaelH?ffner說。邁克爾·海夫納（MichaelH?ffner）強調說，提高自動化程度和效率并不是要取代工人，而是要給他們新的知識和技能，并為他們創(chuàng)造新的機會。這也是必要的，因為許多熟練的工廠工人正在退休并與他們一起獲得寶貴的知識，因此使其中的一些工作自動化并使年輕的員工朝著新的方向發(fā)展對企業(yè)和工人都是有益的。

新系統(tǒng)及其實現的精確檢查的另一個主要優(yōu)點是，奧迪可以積極主動地專注于避免問題，而不僅僅是對問題做出反應?！凹僭O我們每天對一輛汽車進行5,000道或更多道焊縫的整體檢查，也許其中95％的焊縫良好，而5％的焊縫不良，” Mathias Mayer說?！皩恚覀兛梢詫Ｗ⒂?％，因為我們知道它們在工廠中的位置，并且我們可以更快地采取行動?！?/p>

在內卡蘇爾姆工廠，我們已經看到勞動力成本減少了30％-50％。

奧迪生產計劃，自動化和數字化主管MichaelH?ffner

展望未來

擁有一個透明的系統(tǒng)，使他們能夠理解并從設備產生的數據中學習，這激勵著奧迪考慮新的可能性并提供額外的好處，其中有些是意料之外的。H?ffner說：“由于我們現在正在運行分析，并且數據的可見性不斷提高，奧迪降低了公司稅單?！?“過去，我們不得不做很多假設，而我們的稅費就是基于這些假設?，F在，真實數據表明我們的納稅義務減少了，這可節(jié)省大量成本。”

奧迪已經計劃在Neckarsulm工廠將該平臺用于其他用例，并最終打算在大眾汽車集團的所有生產設施中部署預測性焊接檢查和其他解決方案?！拔覀冋幱谑占头治鰯祿淖铋_始，” HenningL?ser說?！半S著我們繼續(xù)這一旅程，將會給我們帶來更多的驚喜和新的機會?！?/p>

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