Завод BMW Group в Регенсбурге внедряет инновационную систему прогнозного обслуживания

Завод BMW Group в Регенсбурге устанавливает новые стандарты эффективности сборочной линии с помощью своей новаторской системы интеллектуального анализа, направленной на предотвращение незапланированных остановок и оптимизацию потока производства автомобилей. 

Передовое решение для прогнозного обслуживания использует искусственный интеллект (ИИ) для проактивного выявления и устранения потенциальных неисправностей оборудования, что приводит к значительному улучшению времени безотказной работы производства и экономии затрат.

Система интеллектуального мониторинга на заводе BMW Group в Регенсбурге фокусируется на процессе сборки, где автомобили крепятся к мобильным несущим элементам или системам поддонов. Эти носители перемещаются по производственным цехам цепочкой, и любая техническая неисправность в конвейерных системах может нарушить сборочную линию, что приведет к увеличению усилий и затрат на техническое обслуживание. 

Чтобы избежать этих проблем, инновационная команда BMW разработала систему, способную к раннему обнаружению неисправностей, обеспечивая бесперебойное производство.

Примечательно, что эта система мониторинга использует существующие данные от установленных компонентов и управления элементами конвейера, устраняя необходимость в дополнительных датчиках или оборудовании. Она активно оценивает различные данные, включая колебания потребления энергии, нерегулярности движения конвейера и читаемость штрих-кодов, для выявления аномалий. 

При обнаружении таких аномалий в центр управления техническим обслуживанием немедленно отправляется оповещение, позволяющее быстро принять меры для устранения проблемы.

Руководитель проекта Оливер Мразек подчеркивает непрерывную работу системы: «Мониторы наблюдения в нашем центре управления работают 24/7, что позволяет нам быстро реагировать на любые сообщения о неисправностях и выводить затронутый автомобиль из цикла».

Внедрение: поддержка ИИ, стандартизация и экономическая эффективность

Прогнозное обслуживание — это не просто самостоятельное решение; это совместные усилия. Стандартизация системы в сотрудничестве с центральным управлением производственными площадками BMW Group и другими заводами облегчает ее быстрое развертывание на объектах BMW Group по всему миру. 

Заметным преимуществом является ее экономическая эффективность, так как она не требует дополнительных датчиков, а расходы ограничиваются хранением данных и вычислительной мощностью.

Встроенные модели машинного обучения интегрированы в систему, используя тепловые карты с различными цветовыми кодами для визуализации паттернов неисправностей в различных компонентах. Это визуальное представление позволяет техническим специалистам по обслуживанию точно реагировать на выявленные проблемы.

Успех системы подчеркивается постоянными усилиями по улучшению. В настоящее время команда расширяет свои возможности, подключая дополнительные установки, оптимизируя систему и интегрируя рекомендуемые действия в сообщения о неисправностях. Это улучшение направлено на упрощение устранения неполадок для технических специалистов по обслуживанию за счет выделения аналогичных проблем, возникавших в системе.

Дениз Инче, научный сотрудник команды, подчеркивает более широкие преимущества оптимального прогнозного обслуживания: «Оптимальное прогнозное обслуживание не только экономит нам деньги, но и означает, что мы можем вовремя доставлять запланированное количество автомобилей, что снимает огромное напряжение в производстве».

Будущие цели: Повышение предсказуемости и патенты

Путь завода BMW Group в Регенсбурге в области мониторинга конвейерных технологий на основе данных охватывает шесть лет, и в настоящее время около 80% основных сборочных линий контролируются с помощью этой системы. Хотя не все неисправности можно предсказать, система уже предотвратила около 500 минут простоев в год только в сборке автомобилей. Учитывая темпы производства завода, это приводит к значительному повышению операционной эффективности.

В будущие задачи команды входит повышение предсказуемости за счет оценки времени, оставшегося между обнаружением неисправности и возможной остановкой. Эта функция поможет техникам расставлять приоритеты в задачах технического обслуживания в зависимости от срочности. Кроме того, рассматривается возможность использования системы в других областях завода, например, для оборудования, используемого при заправке транспортных средств тормозной жидкостью и антифризом.

Заслуживает удивления тот факт, что интегрированная система обучения BMW Group Plant Regensburg является пионером в своей области, получив признание производителей оборудования и приведя к регистрации двух патентов в BMW Group.