慕尼黑廠的AI人工智能專家現已找到一種完全避免這種情況的方法。每個剛噴好漆的車身都必須在噴漆車間進行自動表面檢查。在這些檢查中收集的數據用於開發分析收集灰塵顆粒的綜合數據庫。專家們現在正在應用此AI演算法，將來自噴漆房和乾燥機中灰塵顆粒傳感器的即時數據與此數據庫進行比較。

基於此數據的解決方案可幫助汽車生產確保並進一步擴展嚴格的品質要求，以使客戶受益。BMW集團目前已申請了與這種創新的粉塵顆粒分析技術有關的多項專利。

其中有兩個特定的示例顯示了這種新的AI解決方案的好處，在因季節或長時間乾旱導致空氣灰塵含量升高的情況下，該演算法可以及時檢測到這種趨勢，並能夠確定在較早的階段更換過濾器。如果將此算法與其他分析工具一起使用，則可以檢測到其他模式。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集團的AI專家認為，灰塵顆粒分析具有巨大的潛力。基於來自眾多傳感器的信息和來自表面檢查的數據，該演算法可監控與車身相關的160多個特徵，並且能夠非常準確地預測塗漆品質。當為該算法開發了更廣泛的數據庫時，該AI解決方案將適合於批量生產中的應用。

特別地一點，這需要附加的測量點以及甚至更精確的傳感器數據，以用於車身清潔站。AI專家有信心，一旦慕尼黑總部工廠的試點項目完成，就有可能在全球其他工廠啟動粉塵顆粒分析。