Wie sich Präzisionsfertigung erreichen lässt

Mithilfe von Edge-Analysen und maschinellem Lernen transformiert Audi die Fertigung.

Einsatz von digitaler Technik in der Fertigungsbranche

Bei Audi besteht das Erfolgsgeheimnis im Einsatz modernster Technik, um hochwertige Fahrzeuge bauen zu können, die sich durch eine präzise Konstruktion, außergewöhnliche Leistung und Luxus auszeichnen. Die Fahrzeugherstellung bei Audi ist extrem fortschrittlich: Viele Fertigungsaufgaben, vom Punktschweißen bis hin zum Nieten, sind vollständig automatisiert. Das ultimative Ziel des Unternehmens besteht jedoch darin, intelligente Werke zu schaffen und ein Produktionsniveau gemäß Industrie 4.0 zu erreichen. Die Ingenieure von Audi wussten, dass sie dafür über den traditionellen Ansatz der Einrichtung maßgeschneiderter Hardware- und Softwarelösungen für einzelne Anwendungsfälle hinausgehen mussten. Stattdessen würde man eine skalierbare und flexible Plattform benötigen, die fortschrittliche digitale Funktionen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Edge-Computing unterstützt.

„Wenn Sie sich heute die Werke ansehen, ist die Automobilherstellung von Audi sehr fortschrittlich und äußerst anspruchsvoll“, so Christine Boles, Vice President der Internet of Things Group und General Manager der Industrial Solutions Division bei Intel. „Maßgeschneiderte Anwendungsfälle sind jedoch schwierig aufrechtzuerhalten. Aufgrund des Zeit- und Geldaufwands, der erforderlich ist, um die erforderlichen Genehmigungen zu erhalten und individuelle Lösungen bereitzustellen, können sie Innovationen sogar im Wege stehen. Audi war bereit, die Dinge neu zu betrachten und einen anderen Ansatz zu versuchen.“

Verbesserung der Qualität durch Inline-Inspektion

Audi hat mit Intel bei einem Proof-of-Concept-Experiment zusammengearbeitet, um die Qualitätskontrolle bei Schweißnähten an seinen Fahrzeugen zu verbessern. Der POC fand im Audi-Werk in Neckarsulm statt, einem der beiden Hauptmontagewerke des Unternehmens.

Das Werk in Neckarsulm verfügt über 2.500 autonome Roboter in seiner Produktionslinie. Jeder Roboter ist mit einem bestimmten Werkzeug ausgerüstet, von Klebepistolen bis hin zu Schraubendrehern, und erfüllt eine bestimmte Aufgabe, die für die Montage eines Audi-Fahrzeugs erforderlich ist. Neunhundert dieser Roboter tragen Schweißpistolen, um Punktschweißungen durchzuführen, die Metallteile zusammenhalten. Die Produktionslinie ist in eine Reihe von Zellen unterteilt; Fahrzeuge, die zusammengebaut werden, bewegen sich entlang der Linie von Zelle zu Zelle. Jede Zelle kann bis zu 20 Roboter und mehrere Fräsmaschinen enthalten. Die Fräsmaschinen dienen zwischen Betriebsabläufen bei Bedarf zum Säubern der Schweißpistolen.

Audi montiert im Werk Neckarsulm jeden Tag bis zu 1.000 Fahrzeuge. Pro Auto gibt es 5.000 Schweißnähte – das entspricht über 5 Millionen Schweißnähten am Tag. Um die Qualität der Schweißnähte zu gewährleisten, nimmt Audi unter Einsatz der standardmäßigen Stichprobenmethode der Branche manuelle Qualitätskontrollen vor. „Audi zieht jeden Tag ein Auto von der Produktionslinie und bringt es in einen großen Raum, in dem 18 Ingenieure mit Klemmbrettern Ultraschallsonden einsetzen, um die Schweißpunkte zu prüfen und die Qualität jedes Punkts aufzuzeichnen“, so Rita Wouhaybi, Principal Engineer der Internet of Things Group in der Industrial Solutions Division bei Intel und leitende Architektin für die Industrial Edge Insights Software von Intel.

Die Stichprobenprüfung ist kostspielig und arbeitsintensiv, und der Prozess ließ zu viele unbeantwortete Fragen zur Qualität der anderen 999 täglich produzierten Autos offen. Leider hatte Audi keine praktikable und kostengünstige Möglichkeit zur Prüfung der Qualität dieser anderen Schweißnähte. „Unser großes Ziel in Bezug auf diese Lösung ist es, 100 % unserer Schweißnähte mit einem sehr hohen Maß an Genauigkeit prüfen zu können“, so Mathias Mayer, der die Planung der Automatisierungstechnik bei Audi leitet. „Im Moment haben wir diese Art von Sicherheit nicht. Wir prüfen ein fertiges Auto am Ende der Produktionslinie. Wir haben keinen In-Line-Inspektionsprozess. Intel verfügt sowohl über die Techik als auch über das Know-how, um unsere Prozesse zu verbessern und unsere Ziele zu erreichen.“

Schaffung einer skalierbaren Edge-Lösung

Zusammen mit Audi entwickelte Intel Algorithmen für Streaming-Analysen, und zwar unter Einsatz der Industrial Edge Insights-Software von Intel. Die Algorithmen führten zu einer vorausschauenden Analyse- und Modellierungslösung, die Werksdaten in wertvolle Erkenntnisse verwandelt. Die Lösung erfasst Daten aus den Controllern der Schweißpistolen und analysiert sie am Netzwerkrand.

Die Datenwissenschaftler von Intel haben einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt und auf Genauigkeit trainiert, indem sie die generierten Vorhersagen mit den von Audi bereitgestellten tatsächlichen Inspektionsdaten verglichen. Das Modell verwendet Daten, die von den Schweißsteuerungen generiert werden und den Verlauf von elektrischer Spannung und Strom beim Schweißen beinhalten. Die Daten umfassen auch andere Parameter wie die Konfiguration der Schweißnähte, die Metallarten und den Zustand der Elektroden. Die Audi-Mitarbeiter können die Daten über ein Dashboard visualisieren, und das System benachrichtigt die Techniker, wenn eine fehlerhafte Schweißnaht festgestellt oder eine mögliche Konfigurationsänderung identifiziert wird, die die Fehler minimieren oder ganz beseitigen könnte.

Optimierungen im Werk können über einen Prozess hinausgehen und im Rest des Werks Anwendung finden. Audi kann diese Plattformlösung für andere Anwendungsfälle verwenden, die Roboter und Controller betreffen (wie Nieten, Kleben und Lackieren). „Der Vorteil, die Analyseplattform an den Netzwerkrand zu verlegen, besteht darin, dass Sie mehr Daten in sie einbinden und Korrelationen, Kausalitäten und andere interessante Analysen betrachten können – selbst einige Analysen, an die Sie vielleicht zuerst nicht denken“, so Brian McCarson, Vice President der Internet of Things Group und Director of Industrial Systems Engineering and Architecture bei Intel. „Diese Plattform bietet Audi viel Spielraum. Sie ist nicht nur für diesen einen Anwendungsfall geeignet. Nach der ersten Investition in die Plattform kann Audi in sie hineinwachsen und sie über Einrichtungen und andere Anwendungsfälle hinweg skalieren.“

„Diese Lösung ist wie eine Blaupause für zukünftige Lösungen. Es gibt viele Technologien in unserem Werk – mit diesem Modell können wir Qualitätskontrolllösungen für diese anderen Technologien erstellen, damit wir uns nicht auf manuelle Prüfungen verlassen müssen.“

Henning Löser, Leiter des Audi Production Lab

Steigerung der Effizienz und Präzision

Der Umstieg von manuellen Inspektionen auf ein automatisiertes und datengesteuertes Verfahren hat es Audi ermöglicht, den Umfang und die Genauigkeit seiner Prozesse zur Qualitätskontrolle spürbar zu verbessern. Aber es gibt noch weitere Vorteile, die damit einhergehen.

„Wir konnten in unserem Werk in Neckarsulm bereits eine Reduzierung der Arbeitskosten um 30 bis 50 % beobachten.“

Michael Häffner, Leiter Fertigungsplanung, Automation und Digitalisierung bei Audi

Häffner betont, dass es bei der Steigerung von Automation und Effizienz nicht darum geht, Mitarbeiter zu ersetzen, sondern darum, ihnen neues Wissen und Können zu vermitteln und ihnen neue Möglichkeiten zu bieten. Außerdem ist die Modernisierung notwendig, da viele qualifizierte Fabrikarbeiter in den Ruhestand gehen und wertvolle Kenntnisse mit sich nehmen. Eine Automatisierung mancher dieser Arbeitsplätze sowie eine Neuausrichtung jüngerer Mitarbeiter sind zudem gut für das Unternehmen und gut für das Personal.

Ein weiterer wesentlicher Vorteil des neuen Systems und der damit verbundenen genauen Prüfungen besteht darin, dass Audi proaktiv handeln und sich darauf konzentrieren kann, Probleme zu vermeiden, anstatt nur darauf zu reagieren. „Nehmen wir an, wir führen eine Gesamtprüfung von 5.000 oder mehr Schweißnähten an einem Auto pro Tag durch, und vielleicht sind 95 % dieser Schweißnähte gut und 5 % sind fehlerhaft“, so Mathias Mayer. „In Zukunft können wir uns auf die 5 % konzentrieren, weil wir wissen, wo im Werk sie sich befinden, und wir können viel früher Maßnahmen ergreifen.“

Blick in die Zukunft

Das transparente System, mit dem Audi die von seinen Geräten generierten Daten verstehen und daraus lernen kann, hat eine inspirierende Wirkung; so zieht das Unternehmen neue Möglichkeiten in Betracht und will für zusätzliche Vorteile sorgen – einige davon unerwartet. „Aufgrund der Analysen, die wir jetzt durchführen, und der erhöhten Sichtbarkeit unserer Daten konnte Audi seine Körperschaftsteuer senken“, so Häffner. „In der Vergangenheit mussten wir viele Annahmen treffen, und unsere Steuern basierten auf diesen Annahmen. Die tatsächlichen Daten zeigen nun, dass unsere Steuerpflicht geringer ist, was eine erhebliche Kostenersparnis darstellt.“

Audi plant bereits, die Plattform im Werk Neckarsulm für andere Anwendungsfälle zu nutzen. Auf lange Sicht sollen vorausschauende Schweißinspektionen und andere Lösungen in allen Produktionsstätten des Volkswagen Konzerns eingesetzt werden. „Wir stehen ganz am Anfang der Erfassung und Analyse unserer Daten“, so Henning Löser. „Es wird bei der Fortsetzung dieser Reise sicher noch viele weitere glückliche Überraschungen und neue Möglichkeiten geben.“

Eine präzisere und nachhaltigere Fertigung von Autos ist etwas Wunderbares – und Intel sorgt mit Partnern wie Audi dafür, dass wunderbare Dinge geschehen.

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