Die Technologie des maschinellen Lernens wird vor allem im Zusammenhang mit autonomen Autos erwähnt. Aber auch in der Automobilproduktion findet die Technologie zunehmend Anwendung und beeinflusst nicht nur die Verbesserung der Produktqualität, sondern hilft sogar bei der Optimierung ganzer Produktionslinien.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen (Machine Learning, kurz ML) ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der auf der Idee beruht, dass Systeme aus Daten lernen, Muster erkennen und auf dieser Grundlage eigenständig Entscheidungen treffen können. Algorithmen des maschinellen Lernens bauen auf Basis von Beispieldaten ein mathematisches Modell (einen sog. Trainingsdatensatz) auf, um Vorhersagen oder Klassifizierungen zu treffen. In der Praxis bedeutet dies, dass Maschinen „lernen“ und ohne menschliches Eingreifen selbstständig Entscheidungen treffen können. Dieser Mechanismus ist in drei Hauptphasen unterteilt: Entscheidungsprozess, Fehlerfunktion und Modelloptimierung. In der ersten Phase klassifizieren ML-Algorithmen die Daten oder sagen Leistungseffekte aus den Eingabedaten voraus. Das Ergebnis ist eine Schätzung des in den Daten enthaltenen Musters. In der Fehlerfunktionsphase wird die Qualität des Modells bewertet. Wenn Sensor- oder Kameramessungen vorliegen, werden die Modellergebnisse mit den tatsächlichen Daten verglichen, um ihre Genauigkeit zu bewerten. Der letzte Schritt ist die Optimierung des Modells. Wenn das Modell besser zu den tatsächlichen Daten angepasst werden kann, werden Änderungen vorgenommen, um die Unterschiede zwischen der Modellschätzung und den tatsächlichen Daten zu minimieren. Der Algorithmus wiederholt diesen iterativen „Bewertungs- und Optimierungsprozess“, bis die erforderliche Genauigkeit erreicht ist.
Maschinelles Lernen in der Qualitätskontrolle in der Automobilbranche
Die Optimierung von Produktionsprozessen ist der Schlüssel zur Gewährleistung einer hohen Produktqualität und Fertigungseffizienz, insbesondere in der Mikrofertigung in der Automobilindustrie. Maschinelles Lernen spielt im Bereich der Qualitätskontrolle bei den Prozessen der Bildanalyse, Fehlervorhersage und sogar der umfassenden Optimierung von Produktionslinien eine Schlüsselrolle. Bildverarbeitungssysteme analysieren Bilder von Bauteilen und erkennen Fehler wie Risse, Absplitterungen oder Unregelmäßigkeiten. So können fehlerhafte Produkte automatisch aussortiert werden. Zu diesem Zweck werden spezielle Kameras und Software eingesetzt, um die Qualität der Bauteile mit hoher Genauigkeit zu beurteilen. Maschinelle Bildverarbeitung analysiert Parameter von Autoteilen wie Abmessungen, Form und Endbearbeitung. Bildverarbeitungssysteme können auch Barcodes oder QR-Codes lesen und deren Richtigkeit überprüfen. Dadurch können Sie Produkte identifizieren und deren Historie verfolgen. Das Lesen von Codes ist ein Schlüsselelement im Bereich der Robotersteuerung in intelligenten Fabriken, die damit zum Beispiel die Montage von Bauteilen oder den Transport von Materialien vom Lager zur Produktionslinie übernehmen können. Sie können so im Sinne des Industrie 5.0 Ansatzes effektiv mit Menschen zusammenarbeiten. Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren auch Daten von Sensoren und prognostizieren mögliche Maschinenausfälle. Dadurch können Sie Wartungsarbeiten planen, ungeplante Ausfallzeiten minimieren und die Produktionskontinuität aufrechterhalten. Darüber hinaus analysiert das maschinelle Lernen Daten aus vergangenen Fehlern und identifiziert Muster und Risikofaktoren für die Zukunft. ML ermöglicht jedoch nicht nur die Vermeidung von Problemen, sondern auch die Optimierung von Autodesign und Produktionsprozessen, zum Beispiel durch die Reorganisation von Produktionslinien, die Einführung moderner Technologien oder die Analyse der Leistung. Dadurch trägt maschinelles Lernen umfassend zur Verbesserung der Qualität, Effizienz und Sicherheit im Bereich der Automobilteileproduktion bei.
Anwendung von maschinellem Lernen in der Produktion von Autoteilen
ML-Algorithmen analysieren nicht nur Daten von Maschinen und Produktionsprozessen und minimieren so Ausfallzeiten und reduzieren Reparaturkosten. Sie ermöglichen die Analyse weiterer Daten und die Mustererkennung, was zu einer Kosten- und Effizienzoptimierung in verschiedenen Phasen der Automobilproduktion führt, von der Planung bis hin zu Logistikprozessen. Künstliche Intelligenz kann beispielsweise helfen, die Produktion besser an die Nachfrage anzupassen, Verschwendung zu vermeiden und die Produktionsflexibilität im Sinne des Lean-Manufacturing-Konzepts zu erhöhen. So können beispielsweise Ausstattung, Farbe oder Innenraumgestaltung auf die Kundenwünsche abgestimmt werden. ML ist ein inhärentes Verbesserungsinstrument, das den Unternehmen der Automobilbranche zu mehr Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz verhilft. Dank der Automatisierung von Produktionsprozessen ermöglichen (numerisch gesteuerte) CNC-Maschinen die Herstellung selbst komplexester Autoelemente wie Sitzkomponenten, Batteriegehäuse oder Armaturenbretter. Dank spezieller Software gewährleisten sie Präzision, Genauigkeit und Wiederholbarkeit der Qualität bei der Massenproduktion und vor allem die Einhaltung der technischen Spezifikation. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass maschinelles Lernen dazu beiträgt, die Automobilproduktion auf höchstem Niveau zu optimieren.
Vorteile des maschinellen Lernens in der Automobilbranche
Der Einsatz maschineller Lerntechnologie in der Automobilbranche bringt viele Vorteile mit sich. Die Technologie des maschinellen Lernens ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen und führt so zu einer schnelleren und besseren Entscheidungsfindung. Darüber hinaus erkennen ML-Algorithmen Muster und treffen Vorhersagen auf der Grundlage historischer Daten, wobei sie selbständig genaue Entscheidungen treffen, so dass keine menschliche Überwachung mehr erforderlich ist. Sie können riesige Informationsmengen analysieren, die Menschen mit ihrem Verstand nicht erfassen könnten. Dies ist besonders nützlich in Organisationen, die große Datenmengen verarbeiten. ML bringt vor allem das Potenzial für Kosteneinsparungen mit sich. Die Automatisierung von Prozessen führt zu niedrigeren Kosten, entlastet die Mitarbeiter und erhöht deren Sicherheit. Auf diese Weise trägt die Technologie des maschinellen Lernens zu Wettbewerbsfähigkeit, Effizienz und Innovation in der Automobilbranche bei. Die Anwendung des maschinellen Lernens im sich stark entwickelnden Bereich der autonomen Fahrzeuge (sogenannte AutoAI oder AutoML) sollte ebenfalls nicht außer Acht gelassen werden. AutoML-Algorithmen lernen, auf sich ändernde Straßenbedingungen zu reagieren, und verbessern so die Sicherheit der Verkehrsteilnehmer. In Zukunft könnten sie sogar die Art und Weise, wie wir reisen, verändern.