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Moderne IT-Infrastruktur

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Case Study: Wie Edge Analytics und Maschinelles Lernen Audi helfen, die Produktqualität zu verbessern

Intel macht die Datenanalyse am Netzwerkrand verfügbar und hilft dem Autohersteller so bei der automatisierten Qualitätskontrolle

Intel
Firma: Intel
Sprache: Englisch
Größe: 4 Seiten
Erscheinungsjahr: 2018
Besonderheit: registrierungsfrei

Der Autohersteller Audi will nicht nur Produktionsstellen automatisieren, sondern eine intelligente Fabrik erschaffen. Mit einer Edge-Datenanalyse ermöglicht Intel, Prozesse der Qualitätskontrolle zu automatisieren. Die Case Study zeigt, wie Intel damit auch eine skalierbare, flexible Plattformlösung für künftige Innovationen erschaffen hat.

Inhalt:

Audi hat viele Produktionsstellen in seinen Werken automatisiert – vom Punktschweißen bis zum Nieten. Der Autohersteller will jedoch intelligente Fabriken schaffen und ein Produktionsniveau gemäß Industrie 4.0 erreichen. Dafür benötigte der Konzern eine skalierbare und flexible Plattform, um Datenanalysen, maschinelles Lernen und Edge-Computing zu nutzen.

In seinem Werk in Neckarsulm montiert Audi täglich bis zu 1.000 Fahrzeuge, in jedem befinden sich 5.000 Schweißnähte. Das sind 5 Millionen Schweißnähte an einem Produktionstag. Die Kontrolle sollte automatisiert erfolgen.

Intel entwickelte Algorithmen für eine Datenanalyse am Netzwerkrand, die zu prädiktiven Analysen und Modellen führt. Dafür nutzte Intel seine Industrial Edge Insights-Software und die Edge-Plattform von Nebbiolo.

Das Ergebnis ist eine skalierbare, flexible Plattformlösung. Mit ihr kann Audi nicht nur die Qualitätskontrolle für das Punktschweißen verbessern. Sie kann auch als Grundlage für andere Anwendungsfälle mit Robotern und Steuerungen wie Nieten, Kleben und Lackieren dienen.

Die Case Study der Intel-Experten zeigt, wie die automatisierte Qualitätskontrolle Effizienz und Genauigkeit gesteigert, aber die Kosten gesenkt hat.

In diesem Dokument lesen Sie:

  • Welche Herausforderungen es für die Qualitätskontrollen gab.
  • Welche Vorteile es hat, die Analyseplattform an den Netzwerkrand zu verlegen.
  • Welche weiteren Intel-Lösungen zum Einsatz kommen.
  • Wie Audi das skalierbare System in Zukunft einsetzen will.

 

 

 

Originalauszug aus dem Dokument:

Optimizations on the factory floor can go beyond one process to the rest of the factory. Audi can use this platform solution for other use cases involving robots and controllers such as riveting, gluing and painting.

“The value of putting the analytics platform at the edge is that it allows you to draw more data into it and look at correlations, causalities, and other interesting analytics— even some you might not think of at first,” says Brian McCarson, Vice President of the Internet of Things Group and Director of Industrial Systems Engineering and Architecture at Intel.

“This platform gives Audi a lot of headroom. It’s not just for this one use case. After making the initial platform investment, Audi can grow into it and scale it across facilities and to other use cases.”

Case Study: Wie Edge Analytics und Maschinelles Lernen Audi helfen, die Produktqualität zu verbessern

Intel macht die Datenanalyse am Netzwerkrand verfügbar und hilft dem Autohersteller so bei der automatisierten Qualitätskontrolle

Inhaltstyp: Whitepaper
Intel

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