Damit in einem modernen Automobilwerk Tag für Tag hunderte Autos in Premium-Qualität vom Band laufen können, muss sprichwörtlich ein Rad ins andere greifen – und es gibt ohne Übertreibung tausende Elemente, an denen schon ein kleiner Defekt den Prozess durcheinanderbringen könnte. Bei der Beherrschung dieser komplexen Herausforderung setzt die BMW Group auf die Unterstützung von Künstlicher Intelligenz, denn mit ihrer Hilfe lassen sich riesige Datenmengen in kürzester Zeit analysieren und auswerten.
Mit der richtigen Programmierung wird es so möglich, heraufziehende Schwierigkeiten schon anhand kleinster Indizien zu erkennen und die richtigen Maßnahmen einzuleiten, bevor es zu relevanten Problemen in Form von nachlassender Qualität oder gar Produktions-Unterbrechungen kommt. Die sogenannte Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung, vermeidet allein in der Fahrzeugmontage des BMW Werks Regensburg mehr als 500 Störminuten pro Jahr.
Genutzt werden hierfür auch Daten, die ohnehin vorhanden sind. Zum Beispiel wird im Fall der Gehänge, mit deren Hilfe die Karosserien ihre Reise durch das Werk bewältigen, auf jede Kleinigkeit geachtet: Gibt es Schwankungen bei der Stromaufnahme oder Auffälligkeiten bei den Förderbewegungen, könnte es sich um Hinweise auf nahende Probleme handeln.
Mit Hilfe einer KI werden Daten wie diese permanent ausgewertet, wobei die Künstliche Intelligenz mit der Zeit immer besser lernt, die wirklich relevanten Signale zu erkennen und gegebenenfalls Alarm zu schlagen. Betroffene Förderelemente können aus der Produktion ausgeschleust und abseits der Linien repariert werden, bevor sie einen Stopp des gesamten Bands verursachen können.
Das Ende der Fahnenstange ist dabei noch lange nicht erreicht: Aktuell wird untersucht, ob die Predictive Maintenance mit KI-Unterstützung auch auf weitere Bereiche der Produktion übertragbar ist. Mit den Befüllanlagen für Bremsflüssigkeit, Kühlflüssigkeit & Co. haben die Verantwortlichen dabei auch schon das nächste konkrete Projekt vor Augen, damit in Regensburg im Schnitt auch weiterhin alle 57 Sekunden ein neuer BMW vom Band laufen kann.
Oliver Mrasek (Projektleiter Predictive Maintenance): “Natürlich lässt sich nicht jede Störung vorab erkennen oder verhindern. Aber wir vermeiden derzeit allein in der Fahrzeugmontage mindestens 500 Minuten im Jahr, an denen die Bänder stehen würden. In unserer Leitzentrale laufen rund um die Uhr die Überwachungsmonitore. Dadurch können wir bei einer Störmeldung schnell reagieren und das betroffene Gefährt aus dem Takt nehmen. Da wir keine zusätzlichen Sensoren benötigen, schlagen nur die Kosten für Speicher- und Rechenkapazität zu Buche.”
Deniz Ince (Data Scientist im BMW Werk Regensburg): “Wenn wir Predictive Maintenance optimal umsetzen, spart das nicht nur Geld und wir können unsere Fahrzeuge in der geplanten Stückzahl pünktlich ausliefern. Es spart innerhalb der Produktion auch enorm viel Stress.”
