BMW-Mitarbeiterin labelt an einem Monitor eine Einstiegsleiste vor einem roten BMW

Die BMW Group setzt in Produktion und Logistik eine Vielzahl von Anwendungen aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Dabei entlastet die Technik die Mitarbeiter, denn die KI übernimmt besonders monotone oder ermüdende Kontrollaufgaben. Im Bild eine Mitarbeiterin beim 'Anlernen' der KI.- Bild: BMW

| von Dietmar Poll

München. Ortstermin. Der Vierzylinder von BMW am Olympiapark. Sowohl hier als auch auf dem ganzen Werksgelände: Maskenpflicht. Heute gilt es mal abseits des Redaktionsalltags Künstliche Intelligenz anzulernen, die in der Lage sein soll, verschiedenste Einstiegsleisten zu erkennen. Ja genau, Sie haben richtig gelesen: Obwohl ich kein Programmierer bin, soll ich genau das umsetzen.

Es geht natürlich nicht um mich, sondern um tausende BMW-Mitarbeiter, denen ebenfalls die Möglichkeit offensteht, anhand von Workshops zu lernen, wie einfach es sein kann, Künstliche Intelligenz zu erschaffen und diese auch in Produktion und Montage einzusetzen.

"Jeder in der Produktion soll in der Lage sein, einfache KI aufzubauen beziehungsweise nachvollziehen zu können", beschreibt Matthias Schindler, Clusterverantwortlicher für Smart Data Analytics bei der BMW Group.

Erkennung am Beispiel der Türeinstiegsleisten

Als Übungsobjekt mussten Türeinstiegsleisten für den 3er BMW herhalten. Für die im Münchener Stammwerk entstehende 3er-Serie gibt es theoretisch eine Milliarde Variationsmöglichkeiten - bezogen auf die Einstiegsleisten immerhin noch zehn verschiedene Möglichkeiten. Das klingt wenig? Nicht, wenn sie noch alle mit einer bläulichen Schutzfolie bezogen sind und mit einem klassischen Bilderkennungssystem richtig zugeordnet werden sollen.

"Durch die Folie ist es zu fünf bis sieben Prozent Pseudofehlern gekommen. Das wiederum hatte zur Folge, dass der Vorarbeiter circa 50 Mal pro Tag ein Fahrzeug in der Linie suchen musste, um die Einstiegsleiste zu kontrollieren. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz liegt die Fehlerquote jetzt unter einem Prozent", freut sich Schindler. Vor allem solle die Technik laut dem Unternehmen dem Menschen dienen.

"Denn es ist nicht die Idee, KI in die Fläche zu bringen, sondern sie dort einzusetzen, wo die herkömmliche visuelle Kontrolle an ihre Grenzen kommt", betont Schindler.

Zahlreiche verschiedene Einstiegsleisten liegen im Fußraum eines BMW
Die richtige Zuordung der Einstiegsleisten verlangt nicht nur einen gewissen logistischen Aufwand, sondern auch viel Sorgfalt. Durch die blaue Schutzfolie enstanden bei der späteren visuellen Kontrolle immer wieder Pseudofehler. - Bild: BMW

Intelligentes KI-System liefert dem Menschen die richtige Information


Diese Fehlerminimierung ist auch notwendig, denn irgendwann sollen auf einem Band alle Fahrzeuge gebaut werden können. "Daraus folgt natürlich eine extrem hohe Komplexität, die es zu beherrschen gilt", klärt Schindler auf. Er sieht den Nutzen von KI im Produktionssystem darin, Null Prozent an Gutteilen auszuschleusen.

"Ein Vorarbeiter hat wahrlich wichtigere Jobs zu erledigen, als Pseudofehlern hinterherzulaufen", unterstreicht der BMWler, und "somit sind die Mitarbeiter durch Künstliche Intelligenz weniger in Nebenprozessen involviert."

Außerdem musste bisher bei der konventionellen Kameratechnik das Band während der Kontrolle kurz angehalten werden. "Das Ziel ist nun mittels eines Deep-Learning-Systems zur Qualitätskontrolle die Fahrzeuge im Fluss zu halten", verrät Schindler.

Doch zurück zu meinem Workshop: Binnen kürzester Zeit war das auf neuronalen Netzen basierende System in der Lage, einfach per Smartphone angefertigte und ins System gestellte Bilder mit bis zu 100-prozentiger Sicherheit richtig zuzuordnen.

Das heißt wiederum für die BMW-Mitarbeiter: Sie können eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Anwendung zur Objekterkennung auch ohne KI-Expertise schnell und unkompliziert aufbauen - ohne dazu Software programmieren zu müssen. Dieses einfache Verfahren der Intelligenz in der Bildverarbeitung ist bereits ein Bestandteil von Industrie 4.0.

Programmierung von KI für die Objekterkennung

So macht BMW die Programmierung künstlicher Intelligenz für die Objekterkennung zum Kinderspiel.

Intelligente Maschine ersetzt visuelle Kontrolle

Schindler fasst die soeben von mir erlernten Arbeitschritte kurz zusammen: "Für eine neue KI-Anwendung zur Objekterkennung nehmen die Produktionsmitarbeiter Fotos auf und markieren beziehungsweise labeln diese. Anschließend optimiert sich die Software eigenständig und kann nach wenigen Stunden auf Basis der Labels zwischen 'richtig' und 'falsch' unterscheiden. Im Abgleich mit Live-Bildern aus der Produktion erkennt die Anwendung schnell und zuverlässig, ob Mitarbeiter die richtigen Teile verbaut haben".

Dazu ergänzt Michele Melchiorre, Leiter Produktionssystem, Planung: „Smarte KI-Lösungen erleichtern unseren Mitarbeitern die tägliche Arbeit spürbar. Um die dahinterstehende Technik muss sich der Anwender nicht kümmern. Die Logik ist die gleiche wie bei einer guten Smartphone-App: einfach installieren, schnell verstehen, aus eigenem Antrieb einsetzen. Nur dann findet eine Lösung schnelle Verbreitung und kann größere Wirkung entfalten."

Werker montiert Türeinstiegsleiste an einem BMW
Werker montiert Türeinstiegsleiste an einem BMW. Sitz und Türe sind zu diesem Zeitpunkt noch nicht eingebaut.- Bild: BMW

Weltweit den Open Source Code bearbeiten

Doch damit nicht genug: BMW stellt die KI-Software als Open Source-Version ins Netz. Ein wesentlicher Bestandteil der aktuellen Veröffentlichung (github.com/BMW-InnovationLab) ist dabei das sogenannte BMW Labeling Tool Lite. Damit können Anwender besonders einfach Merkmale auf Fotos markieren. Diese Software kommt in der Produktion zum Einsatz, um ohne Online-Verbindung und innerhalb sehr kurzer Zeit eine KI-Anwendung zu erstellen, die Objekte auf Fotos zuverlässig erkennt.

"Die nun veröffentlichten Algorithmen stehen Software-Entwicklern weltweit frei zur Verfügung – sie können die Algorithmen verwenden, den Quelltext einsehen, ändern und weiterentwickeln. Von diesen Weiterentwicklungen wird auch die BMW Group profitieren", ist Schindler überzeugt.

Eine Besonderheit dieses nun frei zugänglichen Softwarepakets sei die einfache und unkomplizierte Anwendung nach dem Plug-and-play-Prinzip. Der Nutzer benötige dafür weder Programmierkenntnisse noch spezifische Hardware oder zusätzliche Software: ein handelsüblicher, leistungsfähiger Computer genügt.

Weil die Software frei zugänglich ist - auch für Wettbewerber - ergibt sich ein gemeinsames Arbeiten und damit erreicht BMW die höchstmögliche Qualitätskontrolle, sind sich die KI- und IT-Experten des Unternehmens sicher. "Wir glauben, dass Künstliche Intelligenz und Open Source ganz eng zusammen gehören", argumentiert Schindler.

Weitere Einsatzbereiche: Smart Transport Robots

„Neben der Qualitätsarbeit in der Produktion profitieren bei der BMW Group insbesondere zahlreiche Smart Transport Robots in der Logistik von diesem Selbstservice für KI-Anwendungen“, betont Dirk Dreher, Leiter Logistik-Planung. Zudem erläutert Jimmy Nassif, Leiter IT Planungssysteme in der Logistik, dass "Anwendungen für den Abgleich eines Ist-Zustandes können mit dem Soll mit unserem Softwarepaket innerhalb weniger Stunden aufgebaut werden.“

Bereits im Herbst 2019 veröffentlichte die BMW Group ausgewählte Algorithmen aus diesem Bereich der künstlichen Intelligenz. „Die Vielzahl der Rückmeldungen zu den 2019 veröffentlichten Algorithmen hat uns überwältigt. Unsere BMW KI-Community freut sich über die Wertschätzung, die wir weltweit erfahren haben. Wir sehen sinnvolle Weiterentwicklungen, die auf unserem Quelltext basieren. Dies hat uns veranlasst, weitere Algorithmen zu publizieren, damit KI für eine breite Masse an Anwendern erschließbar wird“, erläutert Kai Demtroeder, Leiter Data Transformation, Artificial Intelligence bei der BMW Group IT.

Komplettlösung für KI-basierte Objekterkennung

Mit der aktuellen Veröffentlichung bietet die BMW Group eine Komplettlösung für KI-basierte Objekterkennung an. Anwender, die Wert auf hohe Ausfallsicherheit legen, werden zusätzliche Funktionen wie Failover und Loadbalancing schätzen, welche die Schnittstelle (API) zur Objekterkennung nun ergänzen.

Und meine Erkenntnis aus dem Workshop? Nun, nachdem heutzutage auch große Datenmengen längst ihren Schrecken verloren haben, ist auch Künstliche Intelligenz kein Teufelszeug und kann nicht mehr wissen, als ich ihr anlerne. Auch die Bedienung des Tools ist für jeden Menschen ohne Vorkenntnisse unproblematisch.

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