Prediktívna kvalita v automotive
spojenie umelej inteligencie, dát a inovácií
Informácie o projekte
Cieľ projektu
Vo väčšine automobiliek dnes proces konečnej kontroly kvality zahŕňa náhodný výber približne 40 % vyrobených vozidiel, ktoré absolvujú krátku skúšobnú jazdu na odhalenie skrytých chýb, vibrácií či nežiaducich zvukov. Tento prístup však prináša značné časové aj finančné náklady, pričom mnohé testované vozidlá sú úplne bezchybné.
PerCarQuality Predictor prináša revolučné riešenie: nahrádza náhodný výber vozidiel cieľavedomou selekciou pomocou AI. Na základe analýzy historických dát dokáže systém predpovedať pravdepodobnosť vzniku chyby pri konkrétnom vozidle – a v ideálnom prípade dokonca identifikovať aj typ alebo lokalitu chyby.
Takto systém umožňuje zamerať sa priamo na „rizikové“ vozidlá, šetriť čas pracovníkov kvality, znížiť počet zbytočných testov a zefektívniť celý proces výroby.
Ako to funguje
Tím spoločnosti PredictiveDataScience, s. r. o. navrhol a realizoval laboratórny prototyp AI klasifikátora kvality, ktorý spája a spracúva rozsiahle množstvo výrobných dát z rôznych zdrojov.
V rámci projektu boli implementované a testované pokročilé algoritmy strojového učenia, najmä metódy boostingu, ktoré dosiahli najlepšie výsledky v presnosti predikcie. Model analyzoval:
časové rady procesných dát z výrobných liniek,
záznamy audítorov kvality zo skúšobných jázd,
a ďalšie údaje z interných systémov kvality.
Výsledky boli hodnotené pomocou Confusion Matrix a agregovaných metrík precision, recall a F1-score, čo potvrdilo, že systém dokáže spoľahlivo identifikovať vozidlá s vyšším rizikom chýb.
Prototyp bol validovaný v laboratórnych podmienkach (TRL2) a je pripravený na rozšírenie výskumu do reálneho výrobného prostredia.
Parneri a realizácia
Projekt vznikol v úzkej spolupráci s automobilkou PCA Slovakia, s. r. o., súčasťou skupiny Stellantis, ktorá je známym európskym výrobcom značiek Peugeot a Citroën.
Hlavný riešiteľ: PredictiveDataScience, s. r. o.
– návrh metodiky, vývoj a implementácia AI modelov, testovanie a validácia výsledkov.
Partner projektu: PCA Slovakia, s. r. o. – poskytovanie výrobných dát, odborná expertíza v oblasti kvality a validácia riešenia v praxi.
Zdroj financovania: zákaznícke objednávky v automotive sektore + grant EIT Manufacturing (RIS Intrapreneurship Challenge, ID 22413).
Doba realizácie: 2022 – 2025
Dosiahnutá úroveň TRL: TRL2 – testované v laboratórnych podmienkach.
Projekt spája akademickú expertízu, priemyselnú prax a európsku inováciu – ide o výborný príklad toho, ako môže spolupráca medzi výskumným tímom a priemyslom urýchliť zavádzanie umelej inteligencie do reálnej výroby.
Prínosy
PerCarQuality Predictor prináša hmatateľné prínosy pre výrobcu, životné prostredie aj zákazníka.
🏭 Výrobné a ekonomické benefity:
Zvýšenie efektivity kontroly kvality – kontrolóri sa môžu sústrediť len na vozidlá s najvyšším rizikom.
Zníženie nákladov na testovanie, pohonné látky, vodu a elektrinu.
Rýchlejšia analýza chýb – AI pomáha identifikovať príčiny opakujúcich sa nedostatkov.
Zníženie reklamácií a zlepšenie reputácie značky.
🌱 Environmentálne prínosy:
Menej skúšobných jázd = menej emisií CO₂ a NOx.
Úspora vody pri tzv. „water testoch“, kde systém môže odporučiť presný výber vozidiel na testovanie tesnosti.
Optimalizácia energetickej spotreby – menší počet testov znamená aj nižšiu spotrebu elektriny a palív.
💡 Spoločenský a inovačný dopad:
Projekt vytvára základ pre ďalší rozvoj umelej inteligencie v automotive sektore – smerom k prediktívnej kvalite, autonómnej kontrole a plne digitálnemu riadeniu výroby. Zároveň má potenciál uplatnenia aj v iných odvetviach – strojárstve, poisťovníctve, energetike či zdravotníctve, kde je predikcia chýb a zlyhaní rovnako kľúčová.
Výsledky a budúcnosť
Projekt PerCarQuality Predictor potvrdil, že AI môže byť kľúčovým nástrojom pre inteligentnú kontrolu kvality.
Na dosiahnuté výsledky priamo nadväzuje ďalší výskumno-vývojový projekt SmartPressAI, ktorý sa zameriava na rozšírenie a integráciu algoritmov do reálneho výrobného prostredia – smerom k úrovni TRL6–7, teda k funkčnému prototypu pripravenému na prevádzku.
Víziou tímu je, aby sa z PerCarQuality Predictor stal štandardný modul pre prediktívne riadenie kvality naprieč celým automotive sektorom – a následne aj v ďalších priemyselných odvetviach.
