MICHELIN, FORVIA & CELONIS auf AI Industry by Artefact AI die Automobilbranche: Aktueller Stand der Technik und Anwendungsbeispiele

An der Sitzung zum ThemaAI die Automobilbranche“ nahmen führende Vertreter von Michelin, Forvia und Celonis teil, die darlegten, wie AI die Automobilindustrie AI . AI insbesondere die Bereiche Prozessoptimierung, vorausschauende Instandhaltung und Qualitätskontrolle durch den praktischen Einsatz von maschinellem Lernen, Computer Vision und generativer AI und gestaltet damit die Abläufe in der Automobilbranche neu.

Prashant Dhanraj von Celonis hob das Potenzial AIhervor, Geschäftsprozesse wie die Produktentwicklung und das Lieferkettenmanagement zu transformieren. Er erläuterte, wie digitale Zwillinge – virtuelle Modelle physischer Prozesse – es Unternehmen ermöglichen, Erkenntnisse aus großen Datensätzen zu gewinnen und ihre Abläufe zu optimieren. Ein Beispiel ist der Einsatz generativer AI Kostenvoranschläge bei neuen Teilen, indem technische Zeichnungen analysiert, ähnliche Teile identifiziert und Lieferanten vorgeschlagen werden. AI unterstützt AI das Auftragsmanagement, indem sie LLMs nutzt, um Kreditblockierungen in Kundenaufträgen zu bewerten und auf der Grundlage historischer data Empfehlungen abzugeben, was die Entscheidungsfindung verbessert.

Jean-Vianney Chiron von Michelin erläuterte, wie AI mithilfe von Computer Vision und Zeitreihenanalyse die Fertigung AI . In der Reifenproduktion erkennen AI Kameras Fehler im Gummi, die manuell nur schwer zu erkennen sind. Die Technologie sorgt für eine höhere Produktqualität und optimiert den Prozess. Darüber hinaus AI data wie Temperatur und Druck AI zur Qualität des Endprodukts und steigert so die Effizienz, da die Mitarbeiter sich auf kritische Probleme konzentrieren können, anstatt data zu überwachen.

Jean-Vianney Chiron hob hervor, wie generative AI , das über Jahrzehnte hinweg gesammelte Wissen aus den weltweiten Werken von Michelin zu erfassen. Das Wartungspersonal kann Symptome an Maschinen eingeben und erhält auf der Grundlage früherer Fälle Diagnosevorschläge. Das System lernt kontinuierlich aus dem Feedback der Nutzer und schafft so eine robuste, sich ständig weiterentwickelnde Wissensdatenbank, die weltweit zugänglich ist und die Reaktionszeit bei Wartungsproblemen verbessert.

Caroline Connan von Forvia stellte ähnliche Anwendungsfälle vor, darunter den Einsatz AI die vorausschauende Wartung, um Stillstände in der Produktion zu vermeiden. Durch die Analyse historischer data von Maschinenparametern in Echtzeit AI die Bediener auf potenzielle Probleme AI und reduziert so kostspielige Ausfallzeiten. Ein auf einem großen Sprachmodell (LLM) basierendes System erstellt Wartungspläne und hilft bei der Priorisierung von Maßnahmen. Darüber hinaus erkennen AI Computer-Vision-Systeme in den Werken von Forvia Qualitätsmängel bei der Innenausstattung von Fahrzeugen, wodurch Fehler reduziert und die Produktqualität verbessert werden.

Sowohl Michelin als auch Forvia nutzen AI den Energieverbrauch in ihren Werken zu erfassen und AI senken. Modelle des maschinellen Lernens analysieren data in Echtzeit, data den Strom- und Wasserverbrauch data überwachen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es den Unternehmen, Ziele festzulegen, den Verbrauch zu prognostizieren und den Betrieb anzupassen, um ihre Umweltbelastung und ihre Betriebskosten zu senken. Die Fähigkeit AI, Echtzeit-Feedback zu liefern, ist entscheidend für das Erreichen von Nachhaltigkeitszielen.