Çerezleri kullanmamız için izninizi yönetme aracımız geçici olarak çevrimdışı. Bu nedenle, çerez kullanımına izin vermenizi gerektiren bazı işlevler eksik olabilir.
YAPAY ZEKA BOYA ATÖLYESİNE GİRDİ.
BMW şimdi de boyama işlemlerini AI ile iyileştiriyor.
YAPAY ZEKA BOYA ATÖLYESİNE GİRDİ.BMW şimdi de boyama işlemlerini AI ile iyileştiriyor.
28.05.2020
Büyük üretim süreçlerinde toz parçacığı kadar ufak şeyler aslında çok ciddi sorunlar oluşturabiliyor. En gelişmiş filtreleme teknolojilerine rağmen, boya hatlarına çok çok ince toz parçacıkları kaçabiliyor. Tozun muhteviyatına bağlı olarak, halihazırda ıslak olan boya bu parçacıkları tutabiliyor; bu da boyalı yüzeyin görünümünü bozuyor.
BMW Group’un Münih fabrikasındaki boya atölyesinde yürütülen pilot proje, yapay zekanın otomotiv üretimindeki son derece hassas sistemlerin daha yüksek hassasiyetle kontrol edilebileceğini gözler önüne serdi.
Toz parçacıklarından arındırılmış boyanmaya hazır otomobil gövdesi (03/2020)
BMW’nin Yapay Zeka (AI) uzmanları Münih fabrikasıyla bir araya gelerek toz parçacıklarının yarattığı bu sorunu tamamen ortadan kaldıracak bir çözüm geliştirdiler. Yeni boyanmış her otomobil gövdesi, boya atölyesinde otomatik yüzey denetiminden geçiriliyor. Bu denetimlerde toplanan veriler, toz parçacığı analizi için kapsamlı bir veri tabanı geliştirmek üzere kullanılıyor. Uzmanlar artık boya kabinlerinde ve kurutucularda bulunan toz parçacığı sensörlerinden gelen canlı verileri bu veri tabanı ile karşılaştırmak için AI algoritmaları uyguluyor.
Bu konuyla ilgili yeni yapay zeka çözümünün faydalarını daha somut bir şekilde açıklamak gerekirse şu iki örnekten bahsedebiliriz: Algoritma, mevsimlere veya uzun süreli kuru dönemlere bağlı olarak toz seviyelerinin yükseleceği yerlerde bu eğilimi zamanında tespit edebiliyor ve örneğin, filtre değişimi için daha erken bir zaman belirleyebiliyor. Bu algoritma diğer analitik araçlarla birlikte kullanıldığında ise buna ek olarak başka örüntüler de tespit edilebiliyor. Örneğin, otomobil gövdelerindeki toz partiküllerini gidermek için devekuşu tüyü kullanan bir tesiste yapılması gereken ek hassas ayarlar, analiz sonucu görülebiliyor.
BMW Group’un yapay zeka uzmanları, toz partikül analizinde hiç de yabana atılmayacak bir potansiyel görüyor. Algoritma, çok sayıda sensörden gelen bilgiler ve yüzey denetimlerinden elde edilen verileri temel alarak otomobil gövdesi ile ilgili 160'tan fazla özelliği izliyor ve boya uygulamasının kalitesini doğru şekilde tahmin edebiliyor. Bu yapay zeka çözümü, algoritma için daha da geniş bir veri tabanı geliştirildiğinde seri üretimde uygulamaya uygun hale gelecek. Bu çözümle birlikte özellikle otomobil gövdesi temizleme istasyonları için ek ölçüm noktaları ve çok daha hassas sensör verilerine ihtiyaç duyulacak.
28.05.2020
Büyük üretim süreçlerinde toz parçacığı kadar ufak şeyler aslında çok ciddi sorunlar oluşturabiliyor. En gelişmiş filtreleme teknolojilerine rağmen, boya hatlarına çok çok ince toz parçacıkları kaçabiliyor. Tozun muhteviyatına bağlı olarak, halihazırda ıslak olan boya bu parçacıkları tutabiliyor; bu da boyalı yüzeyin görünümünü bozuyor.
BMW Group’un Münih fabrikasındaki boya atölyesinde yürütülen pilot proje, yapay zekanın otomotiv üretimindeki son derece hassas sistemlerin daha yüksek hassasiyetle kontrol edilebileceğini gözler önüne serdi.
BMW’nin Yapay Zeka (AI) uzmanları Münih fabrikasıyla bir araya gelerek toz parçacıklarının yarattığı bu sorunu tamamen ortadan kaldıracak bir çözüm geliştirdiler. Yeni boyanmış her otomobil gövdesi, boya atölyesinde otomatik yüzey denetiminden geçiriliyor. Bu denetimlerde toplanan veriler, toz parçacığı analizi için kapsamlı bir veri tabanı geliştirmek üzere kullanılıyor. Uzmanlar artık boya kabinlerinde ve kurutucularda bulunan toz parçacığı sensörlerinden gelen canlı verileri bu veri tabanı ile karşılaştırmak için AI algoritmaları uyguluyor.
Bu konuyla ilgili yeni yapay zeka çözümünün faydalarını daha somut bir şekilde açıklamak gerekirse şu iki örnekten bahsedebiliriz: Algoritma, mevsimlere veya uzun süreli kuru dönemlere bağlı olarak toz seviyelerinin yükseleceği yerlerde bu eğilimi zamanında tespit edebiliyor ve örneğin, filtre değişimi için daha erken bir zaman belirleyebiliyor. Bu algoritma diğer analitik araçlarla birlikte kullanıldığında ise buna ek olarak başka örüntüler de tespit edilebiliyor. Örneğin, otomobil gövdelerindeki toz partiküllerini gidermek için devekuşu tüyü kullanan bir tesiste yapılması gereken ek hassas ayarlar, analiz sonucu görülebiliyor.
BMW Group’un yapay zeka uzmanları, toz partikül analizinde hiç de yabana atılmayacak bir potansiyel görüyor. Algoritma, çok sayıda sensörden gelen bilgiler ve yüzey denetimlerinden elde edilen verileri temel alarak otomobil gövdesi ile ilgili 160'tan fazla özelliği izliyor ve boya uygulamasının kalitesini doğru şekilde tahmin edebiliyor. Bu yapay zeka çözümü, algoritma için daha da geniş bir veri tabanı geliştirildiğinde seri üretimde uygulamaya uygun hale gelecek. Bu çözümle birlikte özellikle otomobil gövdesi temizleme istasyonları için ek ölçüm noktaları ve çok daha hassas sensör verilerine ihtiyaç duyulacak.
BMW Group, dijital dönüşümün ayrılmaz bir parçası haline gelen yapay zekayı kullanıyor ve müşteriler, ürünler, çalışanlar ve süreçler için katma değer yaratıyor. “Project AI” (Yapay Zeka Projesi), BMW Group’un veri analizi ve makine öğrenimi için oluşturduğu bir mükemmellik merkezi ve şirket genelinde hızlı bağlantı, bilgi ve teknoloji paylaşımı sağlıyor. Dolayısıyla “Project AI” BMW Group’un devam eden dijital dönüşümünde önemli bir role sahip ve yeni teknolojilerin verimli bir şekilde geliştirilmesinin temelini oluşturuyor.
YAPAY ZEKA LOJİSTİĞE DE YARDIMCI OLUYOR.
BMW Group, gelecekte lojistik alanında da yüksek performanslı bilgisayar teknolojisi ve özellikle yapay zeka (AI) kullanımını artıracak. En önemli öncelikler arasında akıllı lojistik robotları, veri analizi ve lojistik süreçlerinin yüksek çözünürlüklü simülasyonu bulunuyor. Bu yapay zeka uygulamaları robot teknolojisini ve malzeme akışını optimize etmesinin yanı sıra planlama sürecindeki simülasyonları da yeni bir seviyeye taşıyabilir. Bu alanda gerçekleştirilen ilk pilot projede BMW Group, şirket içinde geliştirilen lojistik robotlarını ve akıllı taşıma robotlarını (STR) yüksek performanslı teknoloji ve özel yapay zeka modülleri ile donattı.
Bu uygulama, robotların hem koordinasyonunu hem de daha önce kullanılan teknolojiye kıyasla insanları ve nesneleri tanıma yeteneklerini geliştiriyor. Navigasyon sistemindeki iyileştirmeler, robotların forkliftler, çekme trenleri ve insanlar gibi engelleri daha hızlı ve daha net şekilde tanımlamasına olanak sağlayarak milisaniye gibi kısa bir sürede alternatif rotaların hesaplanmasını mümkün kılıyor. Bu AI tabanlı teknoloji, robotik uygulamaların insanlar ve nesneler için farklı yanıtlar öğrenmesini ve uygulamasını sağlıyor.
BMW Group şu anda lojistik süreçlerini iyileştirmek için yapay zeka destekli beş lojistik robotu geliştiriyor. NVIDIA’nın ISAAC robotik yazılım platformu temel alınarak geliştirilen robotlar algılama, segmentasyon, postür tahmini ve insan postür tahmini gibi bir dizi güçlü derin sinir ağlarını (DNN) kullanıyor. Robotlar, gerçek verilere ek olarak çeşitli aydınlatma ve tıkanma koşullarında ışın izlemeli makine parçalarını dönüştürmek için eğitiliyor. Veriler daha sonra sunucularda derin sinir ağlarını eğitmek için kullanılıyor. Robotlar, farklı coğrafi konumlardan çok sayıda BMW Group personelinin simüle edilmiş tek bir ortamda çalışabileceği evrensel sanal ortamda çalıştırılarak ISAAC robotik yazılım platformunda sanal olarak eğitiliyor ve test ediliyor.