Proizvodnja automobila budućnosti u praksi – Škoda u svojim tvornicama koristi “predvidljivo održavanje” kako bi izbjegla neočekivane kvarove koji onemogućuju nastavak montaže. Za to se, između ostalog, koristi inovacija pod nazivom MAGIC EYE.
Jedna od Škodinih najprometnijih montažnih linija je ona koja se nalazi u hali M13 tvornice Mlada Boleslav. Ovdje se, između ostalog, proizvodi najprodavanija Octavia i električni SUV Enyaq iV. Svaka minuta zastoja na ovoj liniji znači značajne gubitke u obliku neproizvedenih automobila.
Osim visoke kvalitete, koja je naravno najvažnija i za proizvođača i za kupca, ključni aspekt proizvodnje je učinkovito korištenje proizvodnih kapaciteta. U ovom slučaju to znači minimiziranje zastoja, što također znači minimiziranje nedostataka koje ti zastoji uzrokuju. Općenito, kvarovi se mogu spriječiti na dva načina: pojačanim preventivnim mjerama, što je prilično skupo, ili intenzivnim održavanjem u slučaju kvarova, što je opet kadrovski i kvalifikacijski zahtjevno.
– Optimalan oblik održavanja je korištenje savremenih tehnologija, digitalizacija i prikupljanje podataka kako bi se procijenilo kada će određeni element biti u opasnosti od kvara i popraviti taj element prije nego što dođe do kvara ili zastoja – objašnjava Marek Jancak, voditelj proizvodnje automobila u Škodi.
Taj pristup nazivamo “prediktivno održavanje” – to je jedan od stupova Škodine proizvodne strategije do 2025. Provedba prediktivnog održavanja u hali M13 u Mladoj Boleslavi jedan je od prvih projekata na ovom području. Rješenje pod nazivom MAGIC EYE (magično oko) ovdje se koristi za praćenje stanja i otkrivanje kvarova na pomičnim nosačima na kojima su automobili obješeni tokom vožnje niz prugu.
Sistem se sastoji od hardvera instaliranog na jednom od okvira koji se pomiče duž linije zajedno s tijelom, kao i naprednog softvera čiji je ključni dio umjetna inteligencija. Na okvir je postavljeno šest kamera koje prate stanje pojedinih elemenata. Sedma kamera služi za čitanje QR kodova, koje sistem koristi za utvrđivanje gdje se nalazi uređaj za skeniranje. Kamere su direktno povezane s moćnim računalom smještenim na okviru, u kojem deset umjetnih neuronskih mreža provodi paralelnu analizu prikupljenih fotografija.
Učenje umjetne inteligencije
Prije nego što se sistem MAGIC EYE mogao primijeniti u praksi, digitalne neuronske mreže morale su naučiti prepoznati nedostatke. Trebalo je oko tri mjeseca rada i hiljade različitih fotografija.
– Koristili smo fotografije snimljene tokom testiranja, ali smo također morali koristiti naprednu metodu matematičkog modeliranja kako bismo oblikovali neke nedostatke u virtualnom okruženju, kaže Libor Šída, koji je razvio dizajn koji postavlja trendove za dvoranu M13. “Modeliranje je bilo potrebno jer su neke od mogućih pogrešaka zapravo toliko rijetke i toliko ozbiljne da bi njihovo učenje iz stvarnog života bilo značajna komplikacija za liniju – na primjer, slomljena greda je greška koja se u principu ne može dogoditi u praksi,” objašnjava Šída .
Neuralne mreže MAGIC EYE sada mogu prepoznati ukupno 14 vrsta defekata. – U mogućnosti smo otkriti nekoliko klasa za svaki nedostatak. Primjer bi bila razlika između vijka koji ili nije pravilno zategnut ili je potpuno odlomljen. Ukupno, sistem je sposoban otkriti stotinjak različitih kvarova, kaže Šída. U analizi pomaže i posebna vrsta umjetne neuronske mreže, poznata kao autokoder. Ovo rješenje koristi se za otkrivanje nedostataka s kojima se još nismo susreli, zato još nismo imali mogućnost simulacije – dodaje. To može biti, na primjer, neki strani predmet poput metalnih strugotina.
Analiza u stvarnom vremenu
Trenutno MAGIC EYE kontinuirano prati stanje opreme proizvodne linije u hali M13. U jednom krugu linije, koliko jedan automobil provede na liniji, kamere prikupljaju približno 450.000 fotografija koje se odmah analiziraju i rezultati šalju u cloud putem Wi-Fi mreže proizvođača.
Ako sistem otkrije abnormalnost, upozorava tehničara za održavanje, koji u aplikaciji može provjeriti radi li se o stvarnoj grešci ili lažnom alarmu. Tada on ili ona mogu planirati sljedeće korake u skladu s tim – naručiti hitne korektivne radnje ili uključiti popravke u jednom od zakazanih razdoblja zastoja ako problem još nije ozbiljan.
“Svaki otkriveni kvar pomaže nam u daljnjem učenju i stalnom usavršavanju sistema”- kaže Filip Koliaš, voditelj Središnje tehničke službe. Nova tehnologija doista mijenja percepciju same profesije. Radnici na održavanju nisu samo učinkoviti tehničari i mehaničari. Oni su također stručnjaci koji dizajniraju i razvijaju metode prediktivnog održavanja. Škoda planira implementirati MAGIC EYE i u drugim pogonima – ne samo u isključivo proizvodnim. Za ovu tehnologiju zainteresovana je cijela Volkswagen grupacija. U vezi s MAGIC EYE, Škoda je također podnijela patentnu prijavu.
