“边缘计算”助力汽车焊接质量提升

即使面临半导体供应紧缺的严峻形势，奥迪集团今年上半年的业绩表现依然十分亮眼：奥迪品牌1-6月的全球客户交付量达981,681辆，同比增长38.8%，创历史同期最佳水平。此外，据一汽奥迪的官方数据，自奥迪进入中国市场，30余年累计销量已经超过700万辆，成为中国市场首个达到700万辆销量的豪华汽车品牌。而奥迪成功的秘诀就在于其致力于使用尖端技术打造高品质汽车，为客户提供精密的产品、卓越的性能和奢华的感受。

奥迪汽车制造流程非常先进，从点焊到铆接的许多生产工艺都是全自动的，其最终目标是创建智能工厂并实现工业4.0水平的生产。为了实现这一目标，奥迪的工程师应该超越传统的方法，开发定制的硬件和软件解决方案来特殊处理一些用例。然而他们并没有这么做，相反的是，他们搭建了一个可扩展且灵活的平台，如数据分析、机器学习和边缘计算，以期能更好地利用先进的数字功能。

“如果你看过奥迪工厂，那么你会了解到，目前奥迪的汽车制造流程是非常先进也是非常复杂的。”英特尔物联网集团副总裁兼工业解决方案部门总经理克里斯汀·博尔斯（Christine Boles）说，“但定制化方案很难维护和扩大规模，而且流程上需要获得必要的批准以及部署单独的解决方案，这需要时间和资金，反而会阻碍创新。奥迪已准备好以新的视角看待这些事物并尝试一些不同的方法。”

通过在线检测提高质量

奥迪与英特尔合作进行了一项概念验证的实验，重点是改进其车辆焊接的质量控制流程。POC发生在奥迪位于德国内卡苏尔姆（Neckarsulm）的工厂，该工厂是奥迪两个主要装配厂之一。

据悉，内卡苏尔姆工厂的生产线上有2500台自主机器人，每台机器人都配备了工具——从胶枪到螺丝刀，执行组装奥迪汽车所需的指定工艺。其中900台机器人携带焊枪进行点焊，将金属片焊接在一起。生产线被组织成一系列单元和运输车，这些单元和运输车正在组装设备，并从一个单元到另一个单元沿着生产线移动。每个单元最多可包含20台机器人和多台铣床。铣床用于在工序之间根据需要清洁焊枪。

该工厂每天大约组装1000辆汽车，每辆车有5000处需焊接，这相当于一天产生超过500万处的焊缝。为了确保焊接质量，奥迪采用行业标准抽样方法进行人工质量控制检查。“奥迪每天都会把一辆车从生产线上拉下来，然后把它带到一个大房间里。在那里，18名工程师拿着带夹子的写字板，用超声波探头测试焊点，并记录下每个焊点的质量。”英特尔工业解决方案部门物联网组首席工程师，英特尔Industrial Edge Insights软件首席架构师Rita Wouhaybi分享道。

用于奥迪的解决方案可以从焊枪控制器输入数据，并在边缘处进行分析。我们训练了一种机器学习算法来检测焊接错误。奥迪解决方案是在英特尔的“Xeon”处理器上运行的，但从英特尔“Core”处理器到英特尔“Xeon”处理器E、英特尔“Xeon” SP服务器，它其实都可以运行，无需修改软件。

这个过程抽样成本高，劳动密集，而且抽样过后剩余的999辆汽车质量如何仍然是个未解之谜。然而不幸的是，奥迪没有其他可行和经济的方法来测试其他焊缝的质量。“我们对这个解决方案的最大目标是，使我们能够以非常高的精度实现100%的焊接检查。”奥迪自动化技术规划负责人马蒂亚斯·梅耶（Mathias Mayer）表示，“现在，我们没有这样的保证。英特尔拥有这方面的技术和专业知识，可以帮助我们改善流程，实现目标。”

创建一个可扩展的边缘解决方案

英特尔与奥迪一起使用英特尔的Industrial Edge Insights软件创建了流分析算法。这些算法可进行预测分析和建模，将工厂数据转化为有价值的方案。该方案可以收集焊枪控制器的数据，并进行边缘分析。

边缘计算是指在数据的来源或其附近进行的计算，而非依赖处于一众数据中心之中的那个“云”来完成所有的工作。对许多公司来说，节约成本是部署边缘计算架构的驱动力。

英特尔的数据科学家创建了一种机器学习算法，并通过将其生成的预测数据与奥迪提供的实际检查数据进行比较来训练其准确性。该模型使用焊接控制器生成的数据，显示焊接操作过程中的电压和电流曲线。数据还包括其他参数，例如焊缝配置、金属材料类型和电极状况。仪表板让奥迪员工可以将数据可视化，系统会在检测到有缺陷的焊缝或配置可能发生的变化时向技术人员发出警报，这些变化可以最大限度地减少或完全消除故障。
工厂的优化可以从一个工段扩展到工厂的其他部分，奥迪可以将此平台解决方案用于其他涉及机器人和控制器的用例，例如铆接、粘合和喷漆。“将分析平台置于边缘的价值在于，它允许你引入更多数据，并查看相关性、因果关系和其他有趣的分析——甚至一些你可能一开始不会想到的分析。”英特尔的物联网副总裁兼工业系统工程和架构总监Brian McCarson说道。

“这个解决方案就像是未来解决方案的蓝图。我们工厂有很多技术，我们可以用这个模型为其他技术创建质量检查解决方案——这样我们就不必依赖人工检查。”奥迪生产实验室高级经理 Henning Löser分享道。

展望未来

从人工检查转向自动化、数据驱动的过程，使奥迪得以扩大质量控制过程的范围和准确性。但随之而来的还有其他好处，譬如，劳动力成本降低了30%-50%。奥迪生产计划、自动化和数字化主管Michael Häffner强调，提高自动化和效率并不是要取代工人，而是要为他们提供新的知识和技能，并为他们创造新的机会。因为许多熟练的工人即将退休，同时也将带走宝贵的知识积累,因此将其中一些工作自动化，并将年轻员工引向新的方向，对企业和员工都有好处。

新系统的另一个关键好处以及它所能实现的精确检查，使奥迪可以积极主动、专注于避免问题，而不是仅仅对问题做出反应。“假设我们每天对一辆车进行5000处或更多焊缝的全面检查，可能其中95%的焊缝是合格的，5%是不合格的。”Mathias Mayer说，“未来，我们可以关注这5%，因为我们知道他们在工厂的位置，我们可以对此更迅速地采取应对措施。”

拥有一个透明的系统，可以让奥迪了解并从他们设备产生的数据中学习，这激励他们考虑新的可能性，也会产生一些意想不到的好处。据悉，奥迪已经计划将该平台用于内卡苏尔姆工厂的其他用例，并最终打算在大众汽车集团的所有生产设施中部署预测性焊接检测和其他解决方案。

来源：荣格-《国际汽车设计与制造》


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