Hyundai Mobis setzt KI-System mit „Sound“ zur Qualitätsprüfung ein

Hyundai Mobis, einer der führenden Automobilzulieferer der Welt, hat ein innovatives KI-System entwickelt, das akustische Signale zur Qualitätsprüfung nutzt. Dieses fortschrittliche System wurde kürzlich im Werk Changwon, welches auf die Produktion von Electric Power Steering (EPS) spezialisiert ist, implementiert. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Nutzung von künstlicher Intelligenz in der Fertigungsindustrie dar und könnte die Art und Weise, wie Qualitätsprüfungen durchgeführt werden, revolutionieren.

Technische Details des akustischen KI-Systems

Die akustische KI-Technologie basiert auf der Analyse von Schallwellen, die während des Produktionsprozesses entstehen. Diese Schallwellen werden in Echtzeit erfasst und durch komplexe Algorithmen analysiert, die spezifische Geräusche erkennen und interpretieren können. Diese Art der Geräuschanalyse ermöglicht es, subtile Abweichungen und Anomalien zu identifizieren, die auf potenzielle Qualitätsmängel hinweisen könnten.

Im Werk Changwon wird diese Technologie eingesetzt, um die Geräusche der EPS-Motoren zu überprüfen. Die EPS-Systeme sind ein kritischer Bestandteil der Lenkmechanik von Fahrzeugen und müssen daher hohen Qualitätsstandards entsprechen. Der Prüfprozess ist in der Lage, die Qualität einer Einheit pro Sekunde zu überprüfen, was eine erhebliche Steigerung der Effizienz und Genauigkeit im Vergleich zu herkömmlichen Methoden darstellt.

Funktionsweise der akustischen KI

Die Grundlage der akustischen KI bildet die Erfassung der Schallwellenform des EPS-Motors. Diese Wellenform wird kontinuierlich überwacht, während der Motor betrieben wird. Die erzeugten Geräusche werden in eine Wellenform umgewandelt, die von der KI analysiert wird. Der Algorithmus kann dabei die Gleichmäßigkeit der Wellenform überprüfen und kleinste Abweichungen erkennen, die auf Fehler oder Unregelmäßigkeiten hinweisen.

Wenn das EPS-System in Betrieb ist, erzeugt der rotierende Motor ein charakteristisches Geräusch. Die akustische KI erfasst diese Geräusche und vergleicht sie mit einem zuvor definierten Normbereich. Abweichungen von diesem Normbereich können auf Probleme wie mechanische Unregelmäßigkeiten, Materialfehler oder Montagefehler hinweisen. Das System ist in der Lage, diese Abweichungen sofort zu erkennen und das entsprechende Teil als fehlerhaft zu markieren.

Integration in den Produktionsprozess

Der Produktionsprozess im Changwon-Werk umfasst 23 Stufen, von der Montage der Komponenten bis zur abschließenden Schwingungs- und Geräuschprüfung. Die akustische KI ist in diesen Prozess integriert und übernimmt die Qualitätsprüfung in einer der letzten Stufen. Dies stellt sicher, dass nur Produkte, die den höchsten Qualitätsstandards entsprechen, das Werk verlassen.

Bisher wurden verdächtige Produkte, die einen bestimmten Schwellenwert unterschritten, zunächst von einem automatischen System gefiltert und anschließend manuell von Fachpersonal überprüft. Mit der Einführung der akustischen KI konnte dieser Prozess erheblich verbessert werden. Die KI bietet eine höhere Genauigkeit und Geschwindigkeit bei der Fehlererkennung und reduziert gleichzeitig den manuellen Aufwand.

Zukunftspläne und Erweiterung

Hyundai Mobis plant, das akustische KI-System weiter zu verfeinern und auf andere Produktionslinien auszuweiten. Insbesondere sollen Komponenten wie Bremssysteme, die von Natur aus Geräusche erzeugen, priorisiert werden. Dies könnte dazu beitragen, die Qualität und Sicherheit der Produkte weiter zu erhöhen.

Choi Nak-Hyun, Vizepräsident und Leiter der digitalen Transformation bei Hyundai Mobis, betont die Bedeutung dieser Innovation: „Diese Initiative ist ein bahnbrechendes Beispiel für Prozessinnovation nicht nur in der Automobilbranche, sondern in der gesamten globalen Fertigungsindustrie. Wir werden weiterhin differenzierte KI-basierte Technologien für die Produktion, Forschung und Entwicklung sowie für die Verbesserung von Arbeitsumgebungen einführen.“

Vorteile der akustischen KI in der Industrie

Die akustische KI-Technologie bietet zahlreiche Vorteile für die industrielle Anwendung:

• Hohe Genauigkeit: Durch die Analyse von Schallwellen können Fehler und Anomalien präzise erkannt werden.
• Echtzeitüberwachung: Die kontinuierliche Überwachung ermöglicht sofortige Erkennung und Reaktion auf Probleme.
• Effizienzsteigerung: Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von einer Einheit pro Sekunde erhöht die Effizienz erheblich.
• Reduzierung manueller Arbeit: Automatisierte Prüfprozesse verringern den Bedarf an manuellen Inspektionen und reduzieren menschliche Fehler.

Bei dem von Hyundai Mobis eingesetzten akustischen KI-System zur Qualitätsprüfung kommen mehrere Kategorien von künstlicher Intelligenz zum Einsatz. Diese lassen sich wie folgt unterteilen:

1. Maschinelles Lernen (Machine Learning)

Maschinelles Lernen ist die Grundlage für die Entwicklung der Algorithmen, die in der akustischen KI verwendet werden. Es umfasst verschiedene Techniken und Methoden, die es der KI ermöglichen, aus Daten zu lernen und Muster zu erkennen. Im Kontext der akustischen KI wird Maschinelles Lernen verwendet, um:

• Geräuscherkennung: Die KI lernt, spezifische Geräusche, die während des Produktionsprozesses entstehen, zu identifizieren und zu klassifizieren.
• Anomalieerkennung: Durch das Training mit großen Datenmengen kann die KI abnormale Geräusche erkennen, die auf Fehler oder Qualitätsmängel hinweisen.

2. Deep Learning

Deep Learning, eine spezielle Form des Maschinellen Lernens, kommt bei der Verarbeitung und Analyse der akustischen Signale zum Einsatz. Deep Learning-Modelle, insbesondere neuronale Netze, sind in der Lage, komplexe Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Bei Hyundai Mobis wird Deep Learning genutzt für:

• Signalverarbeitung: Tiefe neuronale Netze analysieren die Schallwellenformen der EPS-Motoren, um feine Unterschiede und Anomalien zu identifizieren.
• Feature-Extraktion: Automatische Extraktion relevanter Merkmale aus den akustischen Signalen, die für die Qualitätsbewertung wichtig sind.

3. Signalverarbeitung

Signalverarbeitungstechniken sind essenziell, um die von den EPS-Motoren erzeugten akustischen Signale in ein nutzbares Format für die KI-Modelle zu überführen. Dies beinhaltet:

• Fourier-Transformation: Umwandlung der Zeitreihen-Signale in das Frequenzspektrum, um Frequenzkomponenten zu identifizieren.
• Filterung und Rauschunterdrückung: Verbesserung der Signalqualität durch Entfernen von Störungen und Hintergrundgeräuschen.

4. Überwachtes Lernen (Supervised Learning)

Bei der Entwicklung und dem Training der akustischen KI-Modelle wird überwacht gelernt. Das bedeutet, dass die KI mit beschrifteten Daten trainiert wird, bei denen die Geräusche bereits klassifiziert wurden (z.B. fehlerhaftes vs. fehlerfreies Produkt). Dies ermöglicht der KI, spezifische Muster zu erlernen und zukünftige Geräusche entsprechend zu klassifizieren.

5. Anomalieerkennung

Anomalieerkennung ist ein spezialisierter Bereich der KI, der darauf abzielt, ungewöhnliche Muster zu identifizieren, die von der Norm abweichen. Dies ist besonders relevant für die Qualitätsprüfung, da Anomalien oft auf Fehler oder Probleme im Produktionsprozess hinweisen. Die Anomalieerkennung in der akustischen KI umfasst:

• Vergleich mit Referenzmodellen: Abgleich der aktuellen Schallwellenformen mit zuvor definierten Referenzmodellen, um Abweichungen zu erkennen.
• Schwellenwertbestimmung: Festlegung von Toleranzgrenzen, innerhalb derer Geräusche als normal gelten.

6. Datenvorverarbeitung und -management

Um die akustische KI effektiv zu nutzen, ist eine umfangreiche Datenvorverarbeitung notwendig. Dies umfasst:

• Datenbereinigung: Entfernen von unbrauchbaren oder fehlerhaften Daten.
• Datenannotierung: Beschriftung der Daten, um sie für das überwachte Lernen nutzbar zu machen.
• Datenmanagement: Organisieren und Speichern großer Datenmengen, die für das Training und die Validierung der Modelle benötigt werden.

Diese Kombination verschiedener KI-Kategorien ermöglicht es Hyundai Mobis, eine hochpräzise und effiziente Qualitätsprüfung durchzuführen, die traditionelle Methoden übertrifft. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Anpassung dieser Technologien kann die Produktion weiter optimiert und die Produktqualität nachhaltig verbessert werden.

Schlussfolgerung

Hyundai Mobis hat mit der Einführung des akustischen KI-Systems einen wichtigen Schritt in Richtung intelligente Fertigung unternommen. Diese Technologie zeigt das Potenzial der künstlichen Intelligenz in der Produktionsüberwachung und Qualitätskontrolle auf und könnte zukünftig in vielen weiteren Bereichen Anwendung finden. Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung und Ausweitung dieser Technologie wird Hyundai Mobis seine Position als Innovator in der Automobilindustrie weiter stärken.