4 maneiras pelas quais a IoT melhora a eficiência da fabricação de metais

A Internet das Coisas (IoT) causou grandes mudanças na forma como os setores comerciais operam. Graças às tecnologias industriais de IoT, as empresas podem superar muitos desafios e aproveitar os benefícios de operações aprimoradas.

Independentemente de você estar pronto para fazer o mesmo, obter exemplos do que é possível em um setor específico pode incentivar a mergulhar nos investimentos em tecnologia. Aqui está uma visão mais detalhada de como a IoT pode melhorar a eficiência da fabricação de metal.

1. Mostrando parâmetros de qualidade de solda e outros detalhes valiosos

As soluções de IoT são excelentes na coleta de dados em tempo real durante todas as etapas do processo de fabricação de metal. O fluxo de trabalho se torna mais eficiente em geral porque as pessoas podem examinar quais aspectos têm os resultados esperados ou desejados e onde existe espaço para melhorias.

O monitoramento de solda baseado em IoT permite que as pessoas deixem de olhar planilhas e documentação manual para avaliar as métricas de qualidade. Em vez disso, o monitoramento de solda orientado por dados com sensores IoT reúne dados do ponto de solda para processamento e análise quase sem atraso entre a coleta e a disponibilidade. As pessoas também podem enviar as informações associadas para dispositivos móveis para facilitar a visualização.

Essas configurações geralmente podem fazer mais do que apenas fornecer detalhes de qualidade de solda. Eles podem confirmar o número de estações de soldagem em uso, seus parâmetros e quais operadores trabalham no chão de fábrica durante um determinado turno. Isso torna mais fácil obter uma perspectiva útil da produção geral da instalação.

Algumas empresas de soldagem até fornecem soluções de IoT para clientes ansiosos para melhorar a eficiência da fabricação de metais. A ESAB trabalhou com parceiros de tecnologia para criar três produtos baseados em nuvem que ajudam as oficinas de soldagem a identificar as razões por trás da diminuição da produtividade.

Um deles usado para soldagem de metal com gás inerte ajudou os clientes a ver um aumento médio de 20% na utilização do equipamento. Aumentou a quantidade de tempo que os trabalhadores passavam soldando em comparação com outras tarefas. Outra ferramenta de IoT envia instruções digitalizadas para cada máquina de solda, garantindo que os técnicos conheçam os parâmetros necessários para concluir uma solda. Essas informações também aumentaram a produtividade.

2. Melhorando as seleções de materiais para corte a laser

Um dos primeiros passos para o sucesso do processo de fabricação de metais é conhecer as características do material. Aspectos como escoamento e resistência à tração, resistência à corrosão e ductilidade devem ser considerados durante o processo de seleção. Eles determinam coletivamente a adequação do metal para fabricação e como o resultado será e funcionará.

Os cortadores a laser são frequentemente vistos como algumas das ferramentas de fabricação mais versáteis devido à variedade de materiais que podem manipular. Além do metal, essas máquinas trabalham com madeira, plástico e papel. Pesquisadores do MIT mostraram recentemente como a IoT pode melhorar a confiança dos operadores de cortadores a laser enquanto trabalham com vários materiais. Eles criaram uma plataforma cheia de sensores, apropriadamente chamada SensiCut. É um complemento para cortadores a laser convencionais.

A inovação combina sensores conectados, aprendizado profundo e uma técnica de análise óptica chamada detecção de manchas, que permite que um laser capte os mínimos detalhes na superfície de um material. A equipe disse que sua solução pode reduzir o desperdício e fornecer instruções específicas às pessoas sobre como trabalhar com um material específico. Ele também faz pequenos ajustes automaticamente para evitar resultados indesejados.

Mustafa Doga Dogan, Ph.D. O candidato que trabalhou no projeto explicou:“Ao aumentar os cortadores a laser padrão com sensores de imagem sem lentes, podemos identificar facilmente materiais visualmente semelhantes comumente encontrados em oficinas e reduzir o desperdício geral. Fazemos isso aproveitando a estrutura de superfície de nível mícron de um material, que é uma característica única, mesmo quando visualmente semelhante a outro tipo. Sem isso, você provavelmente teria que adivinhar o nome correto do material em um grande banco de dados.”

Os pesquisadores usaram mais de 38.000 imagens para ajudar a ferramenta a diferenciar entre 30 tipos de imagens diferentes. O sistema também pode sinalizar as pessoas antes que elas tentem cortar materiais que gerem chamas tóxicas. A equipe planeja expandir sua solução para medir a espessura do material durante as fases posteriores de seu trabalho.

3. Reduzindo o tempo de inatividade da máquina

A IoT industrial também pode evitar problemas em que as máquinas falham repentinamente e interrompem o fluxo de trabalho. Um estudo indicou que o monitoramento de equipamentos poderia aumentar a produtividade global em até 25% até 2025.

Máquinas de fabricação de metal quebradas podem fazer com que as empresas percam prazos ou limitem o número de técnicos que trabalham em determinados turnos. Então, dependendo de qual problema torna o equipamento inoperável, as pessoas podem precisar esperar dias ou semanas para que as peças de reposição cheguem ou técnicos especializados para agendar os atendimentos.

Os sensores de IoT podem evitar esses desafios reunindo detalhes operacionais que indicam anormalidades ou que uma máquina precisa de manutenção para evitar complicações. Uma empresa tem uma solução de IoT que envia dados de equipamentos em tempo real para seus técnicos de serviço. Se um cliente encontrar um problema e precisar de assistência técnica, o fornecedor do equipamento já possui algumas informações críticas sobre o escopo do problema.

Os fabricantes de metal também podem usar os dados do sensor para rastrear quais máquinas sofrem paralisações com mais frequência ou se há padrões nos problemas. Essas informações podem moldar suas decisões sobre quando substituir equipamentos ou realizar certas medidas de manutenção com mais frequência para evitar interrupções de equipamentos.

4. Prevenção de anormalidades no ambiente de produção

Um único aspecto fora dos parâmetros recomendados pode afetar negativamente a eficiência da fabricação do metal. Isso pode fazer com que as pessoas interrompam a produção e resolvam o problema. No entanto, o cenário ideal envolve indivíduos percebendo problemas antes de interromper as operações de uma fábrica.

Uma aplicação da IoT industrial para fabricação de metais envolveu uma empresa que melhorava um processo chamado austempering. Ele endurece ligas à base de ferro passando-as por um forno quente. As peças que passam por esse processo surgem como mais resistentes à fadiga e possuem maior resistência a choques. Assim, eles são bons candidatos para componentes como arruelas de encosto que entram em transmissões de veículos.

Depois que as peças passam pelo forno, elas são mergulhadas em um banho de sal que fica em uma temperatura precisa. Correias de níquel-titânio transportam as peças através de cada fase. Os técnicos devem interromper a produção se os transportadores ficarem desalinhados para resolver o problema. No entanto, fazer isso significa esperar até 36 horas para que os fornos esfriem.

Sensores inteligentes fornecem aos gerentes de fábrica alertas em tempo real sobre quaisquer casos em que a posição de uma correia fique fora dos parâmetros ou mostre outras anormalidades. Obter essas informações permite que eles tomem medidas corretivas antes que o desligamento do maquinário se torne a única opção.

A IoT industrial pode promover a eficiência de fabricação

Inúmeras coisas podem fazer com que uma instalação sofra uma queda curta ou prolongada na eficiência da fabricação de metal. Os sensores de IoT não garantem uma solução rápida. No entanto, eles podem fornecer melhor visibilidade, permitindo que os tomadores de decisão resolvam os problemas que dificultam a produção dos negócios com mais rapidez. Os dados em tempo real também podem ajudá-los a determinar as soluções mais eficazes, sejam elas treinamento de funcionários, substituições de equipamentos, diferentes cronogramas de manutenção ou qualquer outra coisa.