Eine BMW-Mitarbeiterin markiert Fotos von Einstiegsleisten für den Aufbau einer bildgestützten KI-Anwendung. Mit ihr sollen die verbauten Einstiegsleisten sicher identifiziert werden. (Bild: BMW Group)
Der Automobilhersteller setzt diese Technik beispielsweise im BMW-Werk München ein, um bis zu zehn unterschiedliche Türeinstiegsleisten bei den 3er-Limousinen fehlerfrei zu identifizieren. Neben der Qualitätssicherung in der Produktion profitieren bei BMW auch zahlreiche Smart Transport Robots in der Logistik von diesem Selbstservice für KI-Anwendungen.
Ein wesentlicher Bestandteil der aktuellen Veröffentlichung (github.com/BMW-InnovationLab) ist das sogenannte BMW-Labeling-Tool Lite. Die Mitarbeiter können damit eine auf ihre Bedürfnisse zugeschnittene Anwendung zur Objekterkennung ohne KI-Expertise schnell und unkompliziert aufbauen, ohne dazu Software programmieren zu müssen. Für eine neue KI-Anwendung zur Objekterkennung nehmen die Produktionsmitarbeiter Fotos auf und markieren (labeln) diese. Anschließend optimiert sich die Software eigenständig und kann nach wenigen Stunden auf Basis der Labels zwischen ‚richtig‘ und ‚falsch‘ unterscheiden. Im Abgleich mit Live-Bildern aus der Produktion erkennt die Anwendung schnell und zuverlässig, ob Mitarbeiter die richtigen Teile verbaut haben.
KI-Algorithmen stehen zur freien Verfügung
Die nun veröffentlichten Algorithmen stehen Software-Entwicklern weltweit frei zur Verfügung – sie können die Algorithmen verwenden, den Quelltext einsehen, ändern und weiterentwickeln. Von diesen Weiterentwicklungen wird auch BMW profitieren. Eine Besonderheit dieses nun frei zugänglichen Software-Pakets ist die einfache und unkomplizierte Anwendung nach dem Plug & Play-Prinzip. Der Nutzer benötigt dafür weder Programmierkenntnisse noch spezifische Hardware oder zusätzliche Software: Ein handelsüblicher, leistungsfähiger PC genügt.
Mit der aktuellen Veröffentlichung bietet BMW eine Komplettlösung für KI-basierte Objekterkennung an. Anwender, die Wert auf hohe Ausfallsicherheit legen, werden zusätzliche Funktionen wie Failover und Loadbalancing schätzen, welche die Schnittstellen (API) zur Objekterkennung nun ergänzen.
Bereits im Herbst 2019 veröffentlichte BMW ausgewählte Algorithmen aus diesem Bereich der künstlichen Intelligenz. „Die Vielzahl der Rückmeldungen zu den 2019 veröffentlichten Algorithmen hat uns überwältigt“, erläutert Kai Demtroeder, Leiter Data Transformation, Artificial Intelligence bei der BMW Group IT. „Wir sehen sinnvolle Weiterentwicklungen, die auf unserem Quelltext basieren. Dies hat uns veranlasst, weitere Algorithmen zu publizieren, damit KI für eine breite Masse an Anwendern erschließbar wird.“
Mehr als 400 Anwendungen bei BMW
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI oder AI für Artificial Intelligence) als Schlüsseltechnologie ist fester Bestandteil der digitalen Transformation bei der BMW Group. Das Unternehmen setzt KI bereits entlang der gesamten Wertschöpfungskette ein. Das ‚Project AI‘ ist das Center of Excellence der BMW Group für Data Analytics und Maschinelles Lernen und sorgt für schnelle Vernetzung, Wissens- und Technologietransfer im gesamten Unternehmen. Das D³-Portfolio von BMW schafft Transparenz über den Einsatz von Technologien, die datenbasierte Entscheidungen treffen (D³ = Data Driven Decision). Es umfasst aktuell mehr als 400 Anwendungsfälle, wovon bereits über 50 für den Regelbetrieb bereitgestellt werden.
(dw)
