[Audi] Hackathon – Kreative Köpfe zur Verbesserung der Produktion

Im Audi Forum Ingolstadt drehte sich zum zweiten Mal alles rund um Big Data, Machine Learning, Algorithmen und Datenvisualisierung gedreht. Rund 80 Data‑Science‑Talente aus aller Welt entwickelten anhand echter Datensätze aus der Audi‑Produktion Softwarelösungen für die Fabrik der Zukunft.

Nach der erfolgreichen Premiere im Jahr 2016 ging der Smart Factory Hackathon (Hackathon – zusammengesetzt aus Hack und Marathon) von Audi nun in die zweite Runde. Rund zwei Drittel der Ideen aus dem ersten Smart Factory Hackathon treibt Audi aktuell voran und integriert sie in Kooperation mit den Teams in die Produktion. Die Lösungsvorschläge verfolgt Audi gemeinsam mit den Hackathon‑Teilnehmern weiter, um diese in der Fertigung umzusetzen. Die drei bestplatzierten Teams dürfen zudem an einer Audi Driving Experience teilnehmen.

Verschiedene Audi‑Abteilungen aus Presswerk, Karosseriebau, Montage und Logistik hatten dafür reale, anonymisierte Datensätze zur Verfügung gestellt. Getreu dem Motto „Data drives our production – You innovate from our data“ haben jeweils drei bis fünf Teilnehmer in den Gruppen mit ihren Kenntnissen aus IT, Mathematik oder Kommunikationsdesign an digitalen Lösungen für die vorgegebenen Problemstellungen.

 „Wir sind kontinuierlich auf der Suche nach neuen Use Cases, um den Digitalisierungstrends von heute Rechnung zu tragen. Dabei ist der Smart Factory Hackathon ein wichtiger Baustein. Es war auch in diesem Jahr wieder sehr inspirierend für mich zu sehen, mit welcher Leidenschaft und mit welchem Einsatz junge, kreative Köpfe neue Softwarelösungen für die Produktion und Logistik kreieren – und das innerhalb von nur 25 Stunden. Ich bin gespannt auf die Weiterentwicklung der Konzepte zusammen mit den Teams.“, so Mattias Ulbrich CIO der Audi AG.

Das Team „Tricycle“ bestehend aus Maximilian Backenstos, Svenja Seip und Niel Wagensommer gewann den Programmierwettbewerb. Die Studenten aus Karlsruhe und München überzeugten die Jury mit ihrer Idee zum Thema „Fehlerzuordnung im Karosseriebau“.​ Sie haben ein Modell entwickelt, mit dem sich schon frühzeitig potenzielle Fehler der Karosseriemaße voraussagen lassen. Anhand dieses Systems ist bereits an kleineren Werteabweichungen feststellbar, wo später Fehler entstehen könnten und wie sich diese vorab durch diese Qualitätssicherung vermeiden lassen.

Platzierung der Teams mit den besten Konzepten

1. Platz: Tricycle (Deutschland)
2. Platz: DataSquat (Österreich)
3. Platz: Flibbittygibbitts (Deutschland)

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