기계 학습은 구성 요소의 품질 검사를 훨씬 더 정밀하게 처리 위해 점진적으로 생산 현장에 적용되고 있습니다.

전통적으로 기술 혁신에 중점을 둔 브랜드인 Audi는 자동차 분야에서 기계 학습(ML)을 생산현장에 사용하는 최 초의 기업으로 알려져 있습니다. 판금 부품의 검사 프로세스에 사용하기 위해 Audi가 개발한 소프트웨어는 인공 지능 덕분에 기록적인 시간 내에 가장 미세한 균열을 인식하고 표시할 수 있습니다. 점점 더 정교해지는 자동차 디자인과 Audi의 높은 품질 표준으로 인해 회사는 생산 직후 프레스 공장에서 모든 구성 요소를 검사합니다. 여기에서 육안 검사는 이미지 인식 소프트웨어로 분석할 이미지를 캡처하는 프레스에 직접 설치된 여러 대의 소형 카메라의 지원을 받는 전문 기술자가 수행합니다. 이 프로세스는 곧 머신 러닝 기반 프로세스로 대체될 것입니다. 복잡한 인공 신경망 기반 소프트웨어 덕분에 각 판금 조각에서 가장 미세한 균열을 최고의 정밀도로 감지하고 위치를 안정적으로 표시할 수 있습니다.

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2016년 중반부터 Audi IT의 혁신 부서는 장비 및 금속 성형 기술 역량 센터의 생산 기술 부서와 협력해 왔습니다. 미래에는 시스템이 더욱 발전하여 ML을 사용한 품질 검사는 현재의 광학 균열 감지를 스마트 카메라로 대체할 것입 니다. 이렇게 하면 많은 수작업을 절약할 수 있습니다. 도어, 엔진 후드 또는 펜더 등 현재 프레스 공장에서 생산되는 모든 부품에 적용된 현재 알고리즘은 조명 조건 및 표 면 속성과 같은 주변 요인에 크게 의존하기 때문에 가양성(false positive)이 정기적으로 발생하는데 이를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 미래에는 기계 학습 접근 방식을 페인트 공장이나 조립 공장과 같은 다른 종류의 육안 검사에도 적용할 예정입니다. 필요한 것은 충분히 많은 수의 레이블이 지정된 데이터 세트입니다.