Machine learning e AI per un controllo qualità superiore

1.11.2018
Machine learning e AI per un controllo qualità superiore

Il “machine learning” arriva nella produzione di serie per rendere il controllo qualità dei componenti sempre più preciso.

Audi, brand tradizionalmente attento all’innovazione tecnica, sarà tra i primi nel settore automotive a implementare il “machine learning”(ML) nella produzione di serie. Nello specifico, sarà utilizzato nei processi di controllo delle parti metalliche: un software sarà capace di rilevare e segnalare in pochi secondi anche le imperfezioni più piccole grazie all'intelligenza artificiale.

Visto il design sempre più sofisticato delle proprie auto e visti gli alti standard di qualità, Audi ispeziona tutti i componenti subito dopo la loro costruzione nel reparto presse. Qui viene effettuato il controllo visivo da parte dei tecnici specializzati, supportati da una serie di piccole telecamere compatte installate direttamente nelle presse che catturano le immagini e le analizzano con un software di riconoscimento. Questa procedura sarà presto sostituita con quella basata sul machine learning: sarà in grado di rilevare anche le imperfezioni più piccole su ogni lastra di metallo con altissima precisione ed evidenziarle in modo preciso, grazie a un software fondato su una complessa rete neurale artificiale.

Imparare ad apprendere

Il progetto è quello di trasformare gli impianti Audi in esempi di smart factory grazie a tecnologie come il deep learning - una forma particolare di machine learning pensata per operare con grandi quantità di dati non strutturati così come le immagini. Nella fase iniziale la rete neurale artificiale viene “allenata” analizzando milioni di immagini, andando a creare un gigantesco database di riferimento. Dopodiché le imperfezioni presenti nelle immagini vengono evidenziate con precisione a livello di pixel - il massimo livello di accuratezza possibile. A questo punto la rete neurale è in grado di apprendere indipendentemente dagli esempi che ha analizzato in precedenza e sa riconoscere le imperfezioni anche in immagini nuove. Il database consiste in alcuni terabyte di file provenienti da sette presse dell'impianto di Ingolstadt e da altre di alcuni stabilimenti Volkswagen.

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Passare dalle telecamere all’IA

Il software è stato sviluppato quasi del tutto internamente, dall'idea originale fino al prototipo. A partire dalla metà del 2016, il dipartimento IT di Audi ha lavorato fianco a fianco con il reparto Tecnologie di Produzione del Centro di Competenza per Attrezzature e Tecnologie di Formatura del Metallo.

Nel futuro ci sarà un ulteriore evoluzione del sistema: l'ispezione di qualità mediante ML sostituirà l'attuale rilevamento ottico delle imperfezioni con le telecamere intelligenti. Questo porterà a un grande risparmio di lavoro manuale. Attualmente, infatti, le telecamere devono essere configurate manualmente tutte le volte che inquadrano un nuovo componente, a prescindere che questo sia una porta, un cofano o un parafango. Inoltre si verificano regolarmente falsi rilevamenti, perché l'algoritmo attuale è molto influenzato da fattori ambientali, come le condizioni di luce e le caratteristiche delle superfici.

In futuro sarà possibile implementare la tecnologia del machine learning in altri tipi di ispezioni visive, come quelle del reparto verniciatura o del reparto assemblaggio. Tutto quello che serve è la disponibilità di un grande numero di dati catalogati.

FonteVolkswagen AG