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Künstliche Intelligenz

KI-Roboter bearbeiten Lackoberflächen bei BMW

Bernd Reder ist freier Journalist und Autor mit den Schwerpunkten Technologien, Netzwerke und IT in München.
Im BMW-Werk Regensburg bearbeiten Roboter individuell die Lackoberflächen von Fahrzeugen. Das Besondere: Die Systeme werden von KI-Algorithmen gesteuert.
Im Werk Regensburg von BMW führen KI-gesteuerte Roboter die Überprüfung und Nachbearbeitung von Lackoberflächen von Fahrzeugen durch. Pro Tag werden in dem Werk rund 1.000 Fahrzeuge inspiziert.
Im Werk Regensburg von BMW führen KI-gesteuerte Roboter die Überprüfung und Nachbearbeitung von Lackoberflächen von Fahrzeugen durch. Pro Tag werden in dem Werk rund 1.000 Fahrzeuge inspiziert.
Foto: BMW Group

Als erstes Automobilwerk hat BMWBMW Regensburg einen durchgängig automatisierten Prozess für die Inspektion und Bearbeitung lackierter Fahrzeugoberflächen eingeführt. Bei der automatisierten Oberflächenbearbeitung (AOB) kommen KI-gesteuerte RoboterRoboter zum Einsatz. Top-500-Firmenprofil für BMW Alles zu Roboter auf CIO.de

"Das Besondere ist, dass die Roboter jede Karosserie genau da bearbeiten, wo es notwendig ist. Denn die winzigen Einschlüsse oder Unebenheiten, die nach dem Decklack-Prozess auftreten können, befinden sich bei jedem Fahrzeug an einer anderen Stelle", erläutert Stefan Auflitsch, Leiter Produktion Lack-Applikation und Finish im BMW-Werk Regensburg.

Know-how der Mitarbeiter fließt mit ein

Die Roboter erkennen dank künstlicher Intelligenzkünstlicher Intelligenz selbstständig, wo Maßnahmen erforderlich sind, und führen diese durch. Damit das reibungslos funktioniert, ist ein weiterer Arbeitsgang nötig: die automatisierte Oberflächeninspektion. Kameras scannen zu diesem Zweck die Lackoberfläche und erfassen selbst minimale Veränderungen. Ein Rechner setzt die Lage, Form und Größe jedes Merkmals in ein 3D-Modell um. Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

"Die Funktion der Anlage beruht auf der Expertise unserer Mitarbeiter", sagt Projektleiter Daniel Poggensee, Strukturplaner im Bereich Technologie Oberfläche bei BMW. "Auf dieser Basis erkennt und entscheidet der Algorithmus, welche Merkmale nachbearbeitet werden müssen."

Aus den Daten erstellt das System für jede Karosserie ein Profil, das wiederum für die individuelle Bearbeitung der Oberflächen herangezogen wird. Dadurch werden die Merkmale in der optimalen Reihenfolge und Geschwindigkeit bearbeitet, und dies in einer gleichbleibend hohen Qualität.

Handarbeit weiterhin nötig

Trotz der Automatisierung ist weiterhin Handarbeit gefragt. Denn Roboter können beispielsweise nicht die Ränder einer Karosserie bearbeiten. Dort sind nach wie vor Mitarbeiter gefordert.

Mitarbeiter sind auch bei der "automatisierten Oberflächenbearbeitung" im BMW-Werk Regensburg unverzichtbar. Denn Roboter können nicht alle Bereiche nachbearbeiten, etwa Randstellen der Karosserie und die Oberfläche rund um Tankverschlüsse und Ladebuchsen.
Mitarbeiter sind auch bei der "automatisierten Oberflächenbearbeitung" im BMW-Werk Regensburg unverzichtbar. Denn Roboter können nicht alle Bereiche nachbearbeiten, etwa Randstellen der Karosserie und die Oberfläche rund um Tankverschlüsse und Ladebuchsen.
Foto: BMW Group

Auch dabei kommen die zuvor erfassten Daten zum Zuge. Laserprojektoren markieren im Rahmen der automatisierten Oberflächenmarkierung die kritischen Stellen und stellen sicher, dass bei der Nachbearbeitung nichts übersehen wird.

Daten in der Cloud

Alle Daten der AOB speichert BMW in der CloudCloud. Davon verspricht sich der Hersteller weitere Vorteile: "Zum einen erwarten wir, dass wir bei Ungereimtheiten bald noch früher in den Prozess eingreifen können und einen möglichen Fehler gar nicht erst entstehen lassen", so Daniel Poggensee. Zum anderen sollen die genutzten Geräte die Arbeitsschritte der Mitarbeiter automatisch erfassen und ihnen damit ersparen, für die Dokumentation ständig zwischen Karosserie und Rechner hin- und herzuwechseln. Alles zu Cloud Computing auf CIO.de

BMW Group | Automatisierte Qualitätskontrolle
Branche: AutomobilAutomobil
Use Case: Individuelle Nachbearbeitung der Oberflächenlackierung von Autos
Lösung: Einsatz KI-gesteuerter Roboter Top-Firmen der Branche Automobil

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