
Für die Weiterentwicklung der Industrial Computer Vision bei Audi sind unter anderem automatische Trainings-Pipelines mit synthetischen Daten geplant. (Bild: Audi)
Automobil Produktion Kongress 2025

Am 15. Mai 2025 treffen sich auf dem Automobil Produktion Kongress in München wieder hochrangige Fach- und Führungskräfte, um über die Automobilfertigung der Zukunft zu sprechen. Gemeinsam streben Hersteller, Zulieferer und Dienstleister eine smarte, flexible sowie nachhaltige Produktion mit transparenter Lieferkette an. Seien Sie dabei und profitieren Sie von kollektiven Branchenwissen. 🎫 Jetzt Ticket sichern!
Eine Studie des Bosch Tech Compass, für die mehr als 11.000 Personen von der Gesellschaft für Innovative Marktforschung im Herbst 2024 befragt wurden, bestätigt erneut, was allen Beobachtern der IT- und Technologiebranche längst klar war: Die Bedeutung von künstlicher Intelligenz steigt zunehmend. Der Befragung zufolge halten weltweit bereits 67 Prozent KI für die einflussreichste Technologie im eigenen Land in den kommenden zehn Jahren. „Generative KI wird die Art und Weise beeinflussen, wie wir lernen, arbeiten und kooperieren – das wird die Abläufe und Prozesse in Unternehmen signifikant verändern“, unterstreicht auch Boschs Digitalchefin und Geschäftsführerin Tanja Rückert das Unvermeidbare noch einmal.
Die Use Cases, in denen KI die Prozesse in der Automobilindustrie optimiert, sind zahlreich und oft schon über lange Zeit erprobt und etabliert. Beispielsweise unterstützt die Technologie bereits tatkräftig die Qualitätssicherung mehrerer Standorte der Autobauer. Auf dem Montagekongress 2024 in München gab Wendelin Schmid, Leiter für Digitale Technologien in Produktion und Logistik bei Audi, einen tieferen Einblick in die Rolle der KI-basierten Bildverarbeitung in der Fahrzeugfertigung. Schmid hob die zentrale Rolle der Innovation besonders in der Qualitätskontrolle als letzten Schritt der Fahrzeugproduktion hervor.
Konventionelle und KI-gestützte Bildverarbeitung im Vergleich
Im Vergleich zu konventioneller Bildverarbeitung kämen KI-unterstützte Systeme laut Schmid bei anspruchsvolleren Aufgaben mit höherem Vertrauensbedarf zum Einsatz. So unter anderem zur Prüfung von fahrzeugspezifischen Labels auf Richtigkeit, Position, Inhalt, Orientierung, Fehlerfreiheit und Unversehrtheit, da Fehler in diesem Bereich schwerwiegende Konsequenzen bis hin zur Marktsperre des Fahrzeugs haben könnten.
„Unser Lösungsportfolio umfasst verschiedene Technologievarianten, die je nach Anforderungen an die Prüfaufgabe oder das Datenvolumen und die Echtzeitfähigkeit ausgewählt werden. In einem Großteil der Fälle machen von uns gemanagte Lösungen Sinn, oftmals ist aber beispielsweise auch der Einsatz von Standalone-Kauflösungen die richtige Wahl.“, erläutert Schmid. Zudem betont der Experte, dass industrielle Bildverarbeitung ein ziemlich großes Einsatzfeld hat, in dem es umso wichtiger sei sich auf die Umsetzung der richtigen Anwendungsfälle zu konzentrieren.
Standardisierung als wichtiger Enabler der Smart Factory
Im Projekt Industrial Computer Vision (ICV) setzt Audi seit mehreren Jahren auf KI-basierte Bildverarbeitung in der Produktion und Logistik. Ganz im Sinne der Smart Factory geht die Arbeit des ICV-Teams jedoch über das Entwickeln der Technoligen zum Aufdecken von Anomalien hinaus: Für den Konzeptaufbau und standortübergreifenden Skalierung der KI-basierten Bildverarbeitung sicherten sich Schmid und sein Team den ersten Platz in der Kategorie Smart Factory bei den IT Team Awards 2024 von automotiveIT.
„Es war natürlich mit initialem Aufwand verbunden, erst einmal einen Überblick über die verschiedenen Lösungen zu bekommen, die sich bereits im Produktionsnetzwerk befinden. Darüber hinaus bestand eine weitere Herausforderung darin, die zahlreichen Bestandstechnologien und Einsatzmöglichkeiten hinsichtlich vorher definierter Standardlösungen zu bewerten“, erinnert sich Schmid. Bevor ein technologischer Bebauungsplan inklusive entsprechender Blaupause für einzelne Werke entstehen konnte, galt es umfangreiche Analysen durchzuführen. Diese wiederum dienen nun als Grundlage dafür, um ICV-Lösungen auf dem Greenfield von Beginn an als Standard zu etablieren oder im Brownfield schrittweise zu integrieren. Letzteres erfordere laut Schmid insbesondere eine aktive Kommunikation und zentrale Unterstützung, um die Vorteile des neuen Standards zu verdeutlichen und eine erfolgreiche Umsetzung zu gewährleisten.
Wie geht es mit der Industrial Computer Vision weiter?
„Diese Zusammenarbeit war ein Zusammenschluss von motivierten und engagierten Kollegen, die gemeinsam auf ein Ziel hingearbeitet haben. Die unterschiedlichen Perspektiven der Teammitglieder haben sich dabei hervorragend ergänzt, wobei es besonders wertvoll ist, die verschiedenen Perspektiven aus unterschiedlichen Fachbereichen zu vereinen und dadurch innovative Lösungen zu entwickeln“, kommentiert Schmid. „Wichtig ist jedoch, dass man bestimmte Standards einhält – sei es im Bereich Hardware, Software oder Architektur."
Geplant sind unter anderem automatische Trainings-Pipelines mit synthetischen Daten. Im Fokus stehen die Erweiterung der Fähigkeiten, die Optimierung der Leistung und die Reduzierung des Integrationsaufwands der Industrial-Computer-Vision-Produkte. „Zusätzlich wollen wir innerhalb unseres Lösungsportfolios auch eine Standardisierung und Modularisierung erarbeiten, weil wir daraus entsprechende Synergie heben können. Der Weg dorthin führt über eine von uns definierte ICV-Architektur, in der zu verwendende Schnittstellen und Protokolle vorgegeben sind, um ein durchgängiges Gesamtsystem zu erzeugen“, ergänzt der Audi-Experte.