Volkswagen digitalisiert Karosseriebau in Emden

Volkswagen schafft mehr Transparenz und Effizienz im Karosseriebau. Gemeinsam mit Amazon Web Services (AWS) und Datenanalyse-Spezialist Teradata führt der Autobauer eine intelligente Lösung ein. Sie integriert und analysiert Daten, die von Schweißrobotern erzeugt werden – ein bisher ungenutztes Potenzial von Fertigungsdaten.

Spot Welding Analytics ist bereits im Volkswagen-Werk Emden im Einsatz. Täglich werden dort mehr als 1.000 Autos produziert und im Karosseriebau bis zu sieben Millionen Schweißpunkte gesetzt. Für das Setzen benötige der Roboter nur wenige Sekunden, aber die manuelle Qualitätssicherung danach sei zeitintensiv, so Volkswagen.

Standort Emden wird zur Smart Factory

„Die Nutzung von Vorgangsdaten zur 100-prozentigen Prozessüberwachung ist ein entscheidender Schritt in Richtung Smart Factory und wird die Basis für weitere Anwendungen sein, die zur kontinuierlichen Verbesserung beitragen“, sagt Mathias Boomgaarden, der Projektleiter für den Anwendungsfall im Volkswagen-Werk Emden.

Mit der neuen Analyselösung kann der OEM nun frühzeitig eingreifen, Schwachstellen in Prozessabläufen schneller erkennen, die Schweißinfrastruktur dynamisch instand halten sowie Materialkombinationen analysieren. Dadurch reduziere sich nicht nur der manuelle Aufwand, auch die definierten Prüfumfänge können auf eine komplette und durchgängige Prozessüberwachung erweitert werden, betont der Autohersteller.

Industrial Cloud von Volkswagen wird zur Basis

Die Lösung baut vollständig auf der Industrial Cloud (Digital Production Platform) von Volkswagen auf, die im vergangenen Jahr auch für Drittunternehmen geöffnet wurde. Unter anderem gehört etwa Dürr zu den Pionierpartnern. Der Basisdienst der Plattform, die Base Connectivity Solution, dient zur Herstellung der lokalen Konnektivität zwischen der Betriebstechnik (OT), der IT und dem Enterprise Tier in der Industrial Cloud. Punktschweißdaten und zusätzliche Metadaten werden in der Cloud-Datenplattform Teradata Vantage auf AWS integriert und analysiert.

Hier findet die analytische Verarbeitung, das Modelltraining und Datenscoring sowie die Kombination der Daten mit anderen Quellen statt. Durch den Einsatz von Analysemodellen, die selbstlernende und sich selbst erweiternde Algorithmen der künstlichen Intelligenz beinhalten, werden die Daten auf Basis verschiedener Prozessmerkmale klassifiziert und verfeinert. Die Ergebnisse liefern Informationen über die Prozessstabilität aller Schweißpunkte.