Công nghệ Tầm nhìn Thông minh Đảm bảo Dây chuyền Sản xuất Không bao giờ Dừng

Dây chuyền lắp ráp tại Sảnh M13 tại nhà máy ŠKODA ở Mladá Boleslav là một trong những dây chuyền bận rộn nhất của nhà sản xuất ô tô Séc. Chiếc ŠKODA OCTAVIA bán chạy nhất được sản xuất tại đây, cũng như chiếc SUV điện ŠKODA ENYAQ iV. Mỗi phút ngừng hoạt động trên dây chuyền này đồng nghĩa với tổn thất dưới dạng những chiếc xe không được sản xuất.

Ngoài chất lượng, tất nhiên là điều tối quan trọng đối với cả công ty và khách hàng, việc sử dụng hiệu quả năng lực là một khía cạnh quan trọng của sản xuất. Sử dụng hiệu quả có nghĩa là giảm thiểu việc ngừng máy, điều này lại có nghĩa là giảm thiểu các lỗi gây ra ngừng máy. Các khiếm khuyết có thể được ngăn chặn bằng các biện pháp phòng ngừa nâng cao, nhưng điều đó rất tốn kém hoặc bằng cách bảo trì chuyên sâu hơn khi các khiếm khuyết xuất hiện, điều này đòi hỏi về nhân sự và trình độ của họ. Marek Jancák, trưởng bộ phận giải thích : “ Việc sử dụng các công nghệ hiện đại, số hóa và thu thập dữ liệu để ước tính thời điểm một thiết bị nhất định sắp hỏng và sửa chữa thiết bị đó trước khi lỗi hoặc ngừng hoạt động là hình thức bảo trì tối ưu . sản xuất ô tô tại ŠKODA.

Cách tiếp cận này được gọi là bảo trì dự đoán và nó là một trong những trụ cột trong chiến lược bảo trì của ŠKODA đến năm 2025. Một trong những dự án đầu tiên trong lĩnh vực này là triển khai bảo trì dự đoán trong Hội trường M13. Ở đây, một giải pháp có tên MAGIC EYE được sử dụng để theo dõi tình trạng và phát hiện các lỗi trong các dầm di động mà ô tô bị treo khi chúng di chuyển xuống dây chuyền và cũng để làm điều tương tự đối với cái gọi là ống chân, về cơ bản là giao diện nguồn và dữ liệu cho các thiết bị trên đường dây.

Hệ thống này bao gồm các phần cứng cần thiết, được lắp đặt trên một trong các khung di chuyển dọc theo thân xe, và tất nhiên là một số phần mềm tiên tiến. Trí tuệ nhân tạo là một phần quan trọng của phần mềm. Sáu camera được gắn trên khung để theo dõi tình trạng của các yếu tố khác nhau. Máy ảnh thứ bảy được sử dụng để đọc mã QR mà hệ thống sử dụng để xác định vị trí của thiết bị quét. Các máy ảnh được kết nối trực tiếp với một máy tính mạnh mẽ trên khung hình, trong đó mười mạng thần kinh nhân tạo thực hiện phân tích song song các bức ảnh được thu thập.

Học trí tuệ nhân tạo

Trước khi hệ thống MAGIC EYE có thể được đưa vào thực tế, các mạng thần kinh kỹ thuật số phải được dạy để nhận ra các khiếm khuyết. Điều này đòi hỏi khoảng ba tháng làm việc và hàng ngàn bức ảnh khác nhau. Libor Šída, người đã nghĩ ra dự án thiết lập xu hướng tại Hall M13, cho biết: “ Chúng tôi đã sử dụng các bức ảnh được chụp trong quá trình chạy thử nghiệm, nhưng chúng tôi cũng phải sử dụng phương pháp lập mô hình toán học nâng cao để mô hình hóa một số khiếm khuyết trong môi trường ảo . Việc lập mô hình là cần thiết vì một số lỗi có thể xảy ra rất hiếm trong thực tế và nghiêm trọng đến mức việc học chúng từ thực tế cuộc sống sẽ là một vấn đề phức tạp đối với dây chuyền. Šída giải thích : “Ví dụ, nứt dầm là lỗi về cơ bản không thể xảy ra trong thực tế .