Interview: Wie BMW die Produktion per KI automatisiert?

Auch vor der Autoproduktion machen Digitisierung, Künstliche Intelligenz und Virtual Reality nicht Halt. We had a talk with Marc Kamradt, Senior Expert Innovation at BMW in Munich, and let us explain his Vision of Autoproduktion der Zukunft.

c’t With the App LabelTool Lite developed by BMW and published as Open Source, every employee in production should be able to train his own artificial intelligence (AI) for quality assurance. How can you introduce yourself?

Marc Kamradt. Das LabelTool Lite helps you to create training photos and provide them with an appropriate category. Eine von unseren Mitarbeiter trained KI recognizes, for example, different types of steps mounted in the door frame, selbst wenn diese mit Schutzfolie beklebt sind – und schlagt Alarm wenn das falsche Modele ingebtetten wurde. The LabelTool Lite has quickly spread in the company and has been adopted outside the production as well. Wir haben den Ansatz daher ausgebaut und eine complete KI-Pipeline entwickelt, soddas die einzelnen Schritte heute auf Wunsch vollautomatisch ablaufen.

Wenn die KI trainiert ist, kommt unser neues Evaluation Tool zum Einsatz. Es testet das Netz und stößt bei Bedarf ein neues Training an. Dieser Schritt has been highlighted as particularly important, since the requirements and test criteria can differ greatly depending on the application. Mal kommt es auf die exacte Position eines Teils an, mal nur darauf, ob es überhaupt vorhanden ist.



Marc Kamradt leitet das BMW Tech Office in München., BMW Group

Marc Kamradt heads the BMW Tech Office in Munich.

(Image: BMW Group)

c’t Wie lange hat es gewart, diese Einstiegsleisten-Erkennung zu trainieren? Wie viele Bilder musten Ihre Mitarbeiter ingesellschaft anfertigen und labeln?

Kamradt: Das eigentliche Training der KI dauert weniger als eine Stunde. Unsere Mitarbeiter können daffar einen auf solche Aufgaben spezialisten GPU-Cluster nutzen. We don’t need more than five images for the Einstiegsleiste. Das manual Kategorisieren nimmt keine keine 20 Minuten mehr in Anspruch. Die KI-Pipeline optimizes diese Daten sichten und ekpetts sie um geigneite syntheticisch generated Bilder und Labels. For the employee, this step is transparent and without manual effort.

c’t Can one introduce the LabelTool Lite as a pre-trained Bilderkennungssystem, das Ihre Mitarbeiter dann mit geeigneten Fotos auf die spezifik Tasks hin feinern? Mit welchem ​​Material wurde es votrainiert?

Kamradt: Unserem System liegen verstächt spezifische, vortrainierte neuronale Netze zugrundt, sich das Training stark auf fotorealistische synthetic Daten stützt. Wir haben zu jedem Produktionschritt einen digitalen Willingen des Fahrzeuges vorliegen. Aus den CAD-Daten dieses Zwillings können wir almost endlessly many photo-realistic and already labeled images. In addition to real photos, a perfect combination is created with which our employees can train AI for their own purposes without great effort.

c’t Das bedeutet, Sie besitzen einen enormen Schatz an produktionspezifische Daten, comprable mit dem, was Google oder Facebook im Online-Business auf die Beine gestellt haben?

Kamradt: Unsere eigenen synthetic Trainingsdaten ompannen die gesamte Fahrzeugproduktion und Logistik including der verschiedene Verbauzustände unserer Fahrzeuge. Einen Teil von hiervon teilen wir als SORDI-Datensatz mit der Open-Source-Community. SORDI stands for Synthetic Object Recognition Dataset for Industries. It is the world’s largest and most realistic Open-Source data set for the industrial environment. Der Einsatz von SORDI wird die Nutzung von KI im industrilen Umfeld revolutionieren und uns in Zukunft vieles pöglichkeiten, was bisher als nicht umsetzbar galt.

“SORDI is the world’s largest and most realistic open-source data set for the industrial environment.”

c’t Welche weiteren Aufgaben, auch abseits der Qualitätssicherung, könnten Ihre Mitarbeiter damit noch an eine selbst-trained KI delegieren?

Kamradt: Die Qualitätssicherung steht natürlich nach wie vor stark im Fokus. Ein weiteresbeispiel aus diesem Bereich wäre die Kontrolle der Steckverbindungen von Kabeln oder Schlauchen. Thanks to SORDI, we were able to take on a lot of new tasks, especially in logistics. There was, for example, the manual effort extremely high, neuronal networks to train on it, to determine the exact level of the transport boxes, containers or shelves. Es mussten tausende Fotos manuel kategorisiert werden, um die incredible Anzahl möglicher Variationen abzubilden. Mittels SORDI und der KI-Pipeline können wir heute auf Knopfdruck hundrttausende solcher Bilder automatically including Label. Jeder mögliche Fall, jede denkbare Kombination, including unterschnitchenlicher Lichtverhältnisse et cetera wird von SORDI dabei beschert und abgedeckt. The employee can automatically load these data into LabelTool Lite and start the training immediately without further manual effort.


Ob Auto oder Transportkiste, fertig oder halbfertig, gefüllt oder leer.  The KI used in BMW-Werken should recognize objects in all possible conditions and improve more and more processes in production and logistics.  , BMW Group

Ob Auto oder Transportkiste, fertig oder halbfertig, gefüllt oder leer.  The KI used in BMW-Werken should recognize objects in all possible conditions and improve more and more processes in production and logistics.  , BMW Group

Ob Auto oder Transportkiste, fertig oder halbfertig, gefüllt oder leer. The KI used in BMW-Werken should recognize objects in all possible conditions and improve more and more processes in production and logistics.

(Image: BMW Group)

c’t Das LabelTool Lite und SORDI veröffentlichen Sie kostenlos als Open Source. Profitiert BMW davon auch selbst?

Kamradt: Der Ansatz, unsere Tools als Open Source zur Verfügung zu stellen, hat sich als sehr erfolgreich herausgestellt. Unsere Community wächst stig, wichten auch große Unternehmen wie Microsoft oder Google hinzugestoßen sind und uns aktiv bei der Entwicklung supporten. Alein bei den Einstiegsleisten, we were able to reduce the time required for the creation of AI by more than two thirds due to such improvement proposals, with higher user friendliness and improved quality even more. Auch das eingangs ervächte Evaluation Tool werden wir zeitnah auf unserer GitHub-Seite veröffentlichen und mit der Community teilen.

c’t The cockpit of the BMW iX was developed with the help of digital twins, which was again generated with the help of KI. Welche Art von KI kam dabei zum Einsatz und worauf genau wurde diese trainiert?

Kamradt: Für die Tragstruktur des BMW iX kam ein KI-basierter Methodenbaukasten namen “M.OPT” zum Einsatz. Der zeichnet sich derach aus, dass nur weinge Trainingsbeispiele zum Alernen der KI neutigt werden. In order to reach these goals, in M.OPT Ansätze des Deep Learnings und des klassischen Machine Learnings kombiniert. Bei der hier angewandten Methode “M.OPT warpage” können alle Prozessparameter sowie viele Werkzeug- und auch Geometrieparameter des Bauteils – zum Beispiel Walldicken – bein der Optimierung werden. Thus, it was possible to produce an extremely accurate component in a safe process and to save a significant amount of material and time in the release phase and to be significantly more sustainable.

c’t Welchen Teil legen dabei noch die Ingenieure fest?

Kamradt: Bei M.OPT legen die Ingenieure das Grundkonzept des Bauteils und die Varianz der einzelnen Parameter fest. In this way, they take influence on the constructive design and secure the transferability in the planned processes. So können in M.OPT auch die physikalischen Eigenschaften des Bauteils oder kompletter Baugruppen optimized werden. For example, the efficiency of an electric motor can be increased – and at the same time the weight can be reduced, the life expectancy can be extended and the shrinkage of the injection molded parts can be minimized.




(Image:

c’t 20/22

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