Volkswagen Group 使用 AWS 自動化標誌檢查工作流程

在車輛生產過程中， Volkswagen Group 各品牌必須使用 25 種不同的標籤，這些標籤上包含特定國家/地區的安全性、可用性和規格資料，總標籤種類超過 2,000 種。出現任何標籤損壞、不正確或缺失都可能引發法律問題。此外，在檢查過程中可能會出現錯誤，因為員工並不總是能夠閱讀標籤以確認準確度。

為了將此程序自動化，Volkswagen 旗下品牌 Porsche 在 Amazon Web Services (AWS) 上開發了一個智慧標誌檢查 (iSI) 解決方案。該解決方案由數位生產平台 (DPP) 提供支援，這是一個由 Volkswagen Group 和 AWS 建置並以雲端為基礎的工業平台，用於在全公司範圍內開發可擴展的使用案例以及改造製造和物流程序。DPP 還將作為 Industrial Cloud (一個面向汽車製造業的數位解決方案開放平台、社群和市場) 的基礎。

Volkswagen 遵循嚴格的品質控制程序，以確保每輛汽車的標籤都正確且完好無損。然而，其工廠生產的汽車銷往全球，因此工人必須處理多種語言的標籤。為實現零標籤缺陷的目標，Porsche 開發了一種自動化標誌檢查解決方案。「iSI 降低了工人的控制任務複雜性，並協助 Porsche 進一步提高了車輛品質，」Porsche 以人工智慧為基礎的電腦視覺產品負責人 Thomas Reichert 說道。

iSI 解決方案依賴於 Volkswagen 的 DPP，後者推動使用物聯網 (IoT) 解決方案來實現供應鏈創新。DPP 由 AWS IoT Core 提供支援，使開發人員能夠將 IoT 裝置連線至雲端，而無需佈建或管理伺服器。「DPP Connect 團隊給予我們很大的幫助，為我們的車間設備提供了標準化的 IoT 解決方案，」Porsche 以人工智慧為基礎的電腦視覺產品負責人 Winfried Oberkersch 解釋道。例如，Volkswagen 的工業電腦視覺 (ICV) 攝影機服務使用 AWS IoT Core 將工廠網路中的攝影機連線至雲端。

Porsche 使用 iSI 透過採用 IoT 技術的裝置在工廠車間自動檢查標籤，並將行動應用程式用於手動檢查。裝配線上的自動化攝影機會拍攝標籤相片，並將相片傳送到雲端進行分析。如果偵測到問題，系統會通知在裝配線上的工人，並由該名工人將車輛帶到品質檢查站進行人工檢查。

在人工檢查期間，工人會使用 iSI 應用程式拍攝每個標籤的相片。該 iSI 應用程式使用 Amazon Textract (一種全受管的機器學習服務，可自動從掃描的文件中擷取印刷文字、手寫內容和其他資料)，將標籤上的文字與儲存在 Volkswagen ICV 推論服務中的資料進行比較，以識別異常。結果會經過翻譯並顯示給工人，然後工人可以採取適當的措施來修正偵測到的錯誤。

透過使用 AWS 服務建置 iSI，Volkswagen 距離實現零缺陷目標更近一步。未來，該集團希望將該解決方案擴展到其在全球的所有工廠。「這只是開始，我們的 iSI 還會有很多後續使用案例，」Oberkersch 說道，「鑑於我們的模組化方法和標準化服務，我們可以將 iSI 解決方案推廣到 Volkswagen Group 的其他品牌，並使用 ICV 功能為所有生產物流實作更多使用案例。」