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許多趨勢專家都已預言，AI機器人將會讓職場裡的一堆人失業，BMW慕尼黑工廠裡，正在進行一項先導實驗計畫， 他們的鈑噴廠運用AI科技來提升生產過程的精密度。即使目前生產線噴漆已結合最先進的過濾技術，不過油漆塗裝的過程中，噴漆管線仍有可能吸入環境空氣裡細微的粉塵顆粒，如果粉塵含量超過上限值，還未乾的油漆有可能沾上 粉塵顆粒，進而在視覺上破壞漆面的完美。
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來自企業集中規劃的慕尼黑工廠AI人工智慧專家，已經找到一種解決方案，可完全避免這種粉塵 吸入的狀況。每個新噴塗的車體都必須在油漆車間進行自動表面檢查。這些檢查中收集到的數據，可用來發展出一個粉塵顆粒分析資料庫，專家們運用AI演算法，把噴漆房和烤漆台的感測器收集到的即時粉塵資數據，和資料庫的數據進行比對。
BWM集團車身塗裝處理與表層技術的資深副總裁Albin Dirndorfer 解釋說，基於數據比對的解決方案可以幫助我們確保及擴大我們嚴格的品管要求，讓車主受惠。在開發噴漆流程改善辦法方面，智慧數據分析和 AI人工智慧的運用， 是整個團隊的關鍵性技術，BMW已經為這一系列創新的粉塵顆粒分析技術申請多項專利。
這種新的AI解決方案中，有兩個顯著的優點，那就是因為季節或長時間乾早，造成空氣粉塵量升高時，這個演算法就能及時檢測到這個趨勢的形成，並及時更提早換噴漆的濾清器，另外將此一演算法與其他分析工具一起合併使用，還可以檢測到其他可用的模式，例如分析可以進一步顯示，去除車身上灰塵的設施是否需要進行微調。
BMW的AI專家認為，在粉塵顆粒分析方面有著巨大的潛力，該演算法基於來自眾多感測器的數據資訊，以及來自於車身表面檢查的數據收集，可監測與車身相關的 160 多個特徵，並且能夠非常準確地預測塗料應用的品質。當演算法的資料庫的建立更加廣泛時，此 一AI 解決方案將適合運用在大量生產中。特別是這些過程需要額外的測量點，甚至要有更精確的感測器數據，運用車身清潔站。AI專家相信，一旦慕尼黑工廠的試點專案完成，其他生產工廠也將有可能會啟動這種粉塵顆粒分析技術。
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 新聞列表(05/22/2020)
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