{"id":5382,"date":"2018-10-18T08:55:54","date_gmt":"2018-10-18T06:55:54","guid":{"rendered":"http:\/\/lignesauto.fr\/?p=5382"},"modified":"2018-12-22T17:06:52","modified_gmt":"2018-12-22T16:06:52","slug":"audi-quand-la-qualite-depend-de-lintelligence-artificielle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/lignesauto.fr\/?p=5382","title":{"rendered":"Audi : quand la qualit\u00e9 de production d\u00e9pend de l’intelligence artificielle"},"content":{"rendered":"

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On le sait, le travail du designer consiste avant-tout \u00e0 respecter la loi de l’\u00e9quilibre des masses.
\nCe que l’on sait moins, c’est qu’il \u0153uvre aussi au respect des surfaces et volumes de sa maquette lorsque celle-ci passe le stade de l’industrialisation.<\/p>\n

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\u00c9voluer d’une surface en “Clay” d’une maquette de style recouverte de “Dynox” vers une surface de t\u00f4le destin\u00e9e \u00e0 \u00eatre produite \u00e0 des centaines ou milliers d’exemplaires par jour n’est pas chose ais\u00e9e.
\nIl est pourtant imp\u00e9ratif que cette \u00e9tape de l’industrialisation pr\u00e9serve l’int\u00e9gralit\u00e9 du travail du designer et du modeleur et restitue ainsi tous les model\u00e9s, volumes et lignes du projet retenu lors du gel du style.<\/p>\n

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Dans les usines de production, la traduction du style en produit automobile se g\u00e8re avant tout au niveau des grandes presses d’emboutissage.
\nC’est ici qu’il est question de contr\u00f4ler la bonne r\u00e9alisation des pi\u00e8ces pour un respect total du design originel choisi par la direction.
\nPour ce faire, outre l’inspection visuelle par les employ\u00e9s, plusieurs petites cam\u00e9ras sont install\u00e9es directement dans les presses qui \u00e9valuent les donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 un logiciel de reconnaissance d’images afin de percevoir la moindre fissure ou le moindre d\u00e9faut de chacune des pi\u00e8ces.
\nQu’il s’agisse de portes, de capots de moteur ou d’ailes, ces cam\u00e9ras doivent actuellement \u00eatre reconfigur\u00e9es pour chaque nouveau composant produit dans l’atelier de presse.
\nEn outre, de fausses d\u00e9tections se produisent r\u00e9guli\u00e8rement, car les algorithmes simples du programme de traitement d’image d\u00e9pendent fortement de facteurs ambiants, tels que les conditions d’\u00e9clairage et les propri\u00e9t\u00e9s de la surface.<\/p>\n

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\nChez Audi<\/strong>, ce processus sera bient\u00f4t remplac\u00e9 par une proc\u00e9dure nouvelle faisant appel \u00e0 l\u2019intelligence artificielle.
\nUn logiciel bas\u00e9 sur un r\u00e9seau \u00ab neuronal artificiel complexe\u00a0\u00bb fonctionne en arri\u00e8re-plan de cette proc\u00e9dure innovante. Ce logiciel d\u00e9tecte les fissures les plus fines dans la t\u00f4le avec la plus grande pr\u00e9cision.
\n\u00ab Nous testons actuellement ces nouvelles installations automatis\u00e9es pour l\u2019appliquer \u00e0 court terme dans la production en s\u00e9rie dans nos ateliers de presses \u00e0 Ingolstadt. Cette m\u00e9thode compl\u00e8te l\u2019action de nos employ\u00e9s et constitue une \u00e9tape importante dans la transformation de nos usines de production en usines intelligentes modernes \u00bb<\/em> a d\u00e9clar\u00e9 J\u00f6rg Spindler, responsable du centre de comp\u00e9tences pour les \u00e9quipements et la technologie de formage.<\/p>\n

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La solution est bas\u00e9e sur l\u2019apprentissage automatique dit \u00ab\u00a0en profondeur\u00a0\u00bb pouvant fonctionner avec des quantit\u00e9s de donn\u00e9es tridimensionnelles.
\nL’\u00e9quipe a pass\u00e9 plusieurs mois \u00e0 conformer \u00ab\u00a0l\u2019intelligence artificielle\u00a0\u00bb en injectant dans le process<\/em> plusieurs millions d’images de test.
\nLe principal d\u00e9fi a \u00e9t\u00e9 de cr\u00e9er une base de donn\u00e9es suffisamment importante.
\nL\u2019\u00e9quipe a transpos\u00e9 la reconnaissance des fissures dans les exemples d’images inject\u00e9es dans le logiciel avec une pr\u00e9cision de validation traduite en pixels.<\/p>\n

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Le degr\u00e9 de pr\u00e9cision le plus \u00e9lev\u00e9 \u00e9tait requis. L’effort en valait la peine, car l\u2019intelligence artificielle nourrie de cette base de donn\u00e9es apprend d\u00e9sormais ind\u00e9pendamment des exemples enregistr\u00e9s et d\u00e9tecte les fissures m\u00eame dans de nouvelles images auparavant inconnues.
\nLa base de donn\u00e9es comprend plusieurs t\u00e9raoctets d\u2019images test provenant de sept presses de l\u2019usine d\u2019Ingolstadt et de plusieurs usines de Volkswagen.<\/p>\n

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\u00c0 l’avenir, l’inspection de la qualit\u00e9 \u00e0 l’aide de ce syst\u00e8me remplacera l’actuelle d\u00e9tection optique des fissures par des cam\u00e9ras intelligentes.\u00a0\u00ab L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des technologies cl\u00e9s pour l’avenir. Avec leur aide, nous continuerons \u00e0 conduire durablement la transformation num\u00e9rique de la soci\u00e9t\u00e9 \u00bb<\/em>, a d\u00e9clar\u00e9 Frank Loydl, directeur des technologies de l’information (CIO) chez AUDI.
\n\u00ab Dans ce projet transversal, nous d\u00e9veloppons une solution qui est unique sur le march\u00e9. \u00bb
\n<\/em>Le logiciel a \u00e9t\u00e9 principalement d\u00e9velopp\u00e9 en interne et les travaux sont men\u00e9s depuis la mi-2016.<\/p>\n

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