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Künstliche Intelligenz

BMW prüft Lederqualität mit KI-Software

Bernd Reder ist freier Journalist und Autor mit den Schwerpunkten Technologien, Netzwerke und IT in München.
BMW setzt bei der automatischen Oberflächen-Inspektion von Lederflächen KI-Algorithmen ein, um Material zu sparen und die Qualität zu erhöhen.
Ein KI-basiertes System prüft bei BMW im Werk Dingolfing die Qualität von Ledermaterialien, die für Sitze und Instrumententafeln verwendet werden. Zusätzlich ermittelt die Software, wie sich das Leder so zuschneiden lässt, dass möglichst wenig Verschnitt anfällt.
Ein KI-basiertes System prüft bei BMW im Werk Dingolfing die Qualität von Ledermaterialien, die für Sitze und Instrumententafeln verwendet werden. Zusätzlich ermittelt die Software, wie sich das Leder so zuschneiden lässt, dass möglichst wenig Verschnitt anfällt.
Foto: BMW Group

Bis zu 15 Prozent weniger Material benötigen die Fachleute im Werk Dingolfing (Niederbayern) der BMWBMW Group, wenn sie Lederflächen für die Innenausstattung von Fahrzeugen zuschneiden. Der Grund: Bei der Inspektion und dem Zuschnitt des Leders greift die automatische Oberflächen-Inspektion (AOI) auf künstliche Intelligenzkünstliche Intelligenz zurück. Top-500-Firmenprofil für BMW Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Die KI-Funktionen sind in den Systemen integriert, die Oberflächen vermessen, auf Fehler prüfen und zuschneiden. "Wir sehen, welche Flächen des Leders genutzt werden können und welche Ausschuss sind", erläutert Marco Loistl, Leiter Produktion und Instandhaltung der Individual-Manufaktur im Werk Dingolfing. "Außerdem sucht das Programm die beste Lage für die Schnitt-Teile." Eine ähnliche Software setzt der Automobilhersteller in der Glasherstellung ein, um Einschlüsse und Luftblasen im Material zu entdecken.

Software erkannt selbst minimale Fehler

Die optische Kontrolle des Leders spielt bei der Individual-Manufaktur eine zentrale Rolle. Denn dieser Bereich fertigt Interieur-Komponenten für BMW-Fahrzeuge mit Sonderausstattung, etwa Instrumententafeln mit Lederbezug und Ledersitzbezüge. "Ist das Leder an einer Stelle fehlerhaft, können wir den Bereich nicht nutzen", sagt Marco Loistl. "Außerdem hat selbst die hochwertigste Lederhaut kleine Narben. Wenn solche Naturmerkmale zu stark ausgeprägt sind, kann an dieser Stelle nicht zugeschnitten werden."

Die automatische Oberflächeninspektion ist mittlerweile Teil eines durchgängig digitalen Prozesses. BMW hat die Inspektion und Klassifizierung der Lederfläche sowie das Nesting und Cutting in einer Anlage kombiniert. Beim Nesting platziert das Programm die Schnittbilder für die Lederbezüge digital auf der verfügbaren Fläche. Beim Cutting schneidet die Anlage die Ware zu.

BMW hat die Inspektion von Lederflächen, das Übertragen der Schnittbilder und das Zuschneiden in einer Maschine kombiniert. Durch den Einsatz von KI ist der Materialverbrauch um 15 Prozent gesunken.
BMW hat die Inspektion von Lederflächen, das Übertragen der Schnittbilder und das Zuschneiden in einer Maschine kombiniert. Durch den Einsatz von KI ist der Materialverbrauch um 15 Prozent gesunken.
Foto: BMW Group

Geringerer Materialverbrauch und Ausschuss

Der digitalisierte Ablauf bringt messbare Vorteile. Bei der gleichen Menge von Interieur-Teilen aus Leder sank der Materialverbrauch um etwa 15 Prozent. Die Zahl der falsch zugeschnittenen oder fehlerhaften Lederteile ging sogar um rund 75 Prozent zurück.

Das schlägt sich nicht nur in niedrigeren Kosten nieder. Auch die Mitarbeiter profitieren vom automatisierten Prozess. Denn die manuelle Qualitätskontrolle des Leders erfordert ein hoch konzentriertes Arbeiten. "Diese Arbeit kann man nicht lange am Stück machen", sagt Marco Loistl. Außerdem kommt die ressourcenschonendere Produktion der Umwelt zugute - in Form eines geringeren CO2-Ausstoßes und eines niedrigeren Verbrauchs von Gerbstoffen.

BMW Group | KI-basierte Fertigung
Branche: AutomobilAutomobil
Use Case: Qualitätskontrolle und Zuschnitt von Leder
Lösung: Integration von KI in automatische Oberflächen-Inspektion Top-Firmen der Branche Automobil

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