寶馬（BMW）慕尼黑工廠油漆車間的最新的一個(gè)試驗(yàn)項(xiàng)目表明，人工智能可以被用于提高汽車生產(chǎn)中高敏感系統(tǒng)的操作精密度。

寶馬表示，盡管已經(jīng)采用了最先進(jìn)的過濾技術(shù)，在汽車噴漆線中，細(xì)微灰塵顆粒含量還是會(huì)隨著周邊空氣的吸入而變化。如果粉塵含量超過閾值，未干的油漆可能會(huì)沾上顆粒，從而在視覺上損害油漆表面。

來自慕尼黑工廠以及被寶馬稱為“中央計(jì)劃”項(xiàng)目組的AI專家現(xiàn)在找到了一種完全避免這種情況的方法，那就是每一輛新噴漆的車身都必須在噴漆車間接受自動(dòng)表面檢查。

專家們會(huì)利用在這些檢查中收集的數(shù)據(jù)開發(fā)一個(gè)用于塵埃顆粒分析的綜合數(shù)據(jù)庫。目前，他們正在使用AI算法將這個(gè)數(shù)據(jù)庫同噴漆間和烘干機(jī)內(nèi)安裝的灰塵顆粒傳感器傳來的的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。

BWM集團(tuán)車身涂裝處理與表層技術(shù)的高級副總裁Albin Dirndorfer表示：“基于數(shù)據(jù)的解決方案能夠幫助我們確保并進(jìn)一步加強(qiáng)質(zhì)量要求，使客戶受益�！�

“在進(jìn)行流程改進(jìn)時(shí)，智能數(shù)據(jù)分析和人工智能是我們團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵決策輔助工具。我們已經(jīng)為這項(xiàng)創(chuàng)新的塵埃顆粒分析技術(shù)申請了多項(xiàng)專利。”

有具體的例子能夠體現(xiàn)這種新型人工智能解決方案的好處。當(dāng)粉塵含量由于季節(jié)或長期干燥而升高時(shí)，算法可以及時(shí)檢測出這種趨勢并做出決策，例如提前更換過濾器。寶馬集團(tuán)的人工智能專家表示，他們看到了“灰塵顆粒分析技術(shù)的巨大發(fā)展?jié)摿Α薄?/span>

該公司表示，有來自大量傳感器的信息和表面檢測數(shù)據(jù)作為分析基礎(chǔ)，該算法可以同時(shí)監(jiān)控與車身有關(guān)的160多個(gè)特征，能夠非常準(zhǔn)確地預(yù)測出涂漆的質(zhì)量如何。

當(dāng)研發(fā)人員能為這種算法開發(fā)出更廣泛的數(shù)據(jù)庫時(shí)，這種AI解決方案將適合在更多生產(chǎn)中應(yīng)用。目前，它的進(jìn)一步開發(fā)需要更多的測量點(diǎn)，以及來自車身清洗車間更精確的傳感器數(shù)據(jù)。一旦慕尼黑工廠的試點(diǎn)項(xiàng)目完成，這項(xiàng)技術(shù)很快就會(huì)被應(yīng)用到各地的生產(chǎn)車間內(nèi)。