Como a fabricação automotiva pode se beneficiar da IoT?

A indústria automotiva – como muitos outros setores de manufatura – está passando por uma grande transformação digital no momento.

A ascensão da tecnologia da Indústria 4.0 – que inclui dispositivos industriais de IoT (IIoT), bem como IA e análise de big data – interrompeu a fabricação como um todo. Isso levou os proprietários de fábricas a adotarem novas tecnologias e soluções que lhes permitissem agilizar os fluxos de trabalho ou otimizar o gerenciamento da fábrica.

O lançamento do 5G tornou a tecnologia IIoT mais prática e benéfica do que nunca, inclusive para fabricantes automotivos. Esses são os principais benefícios que eles podem garantir ao implementar soluções de IIoT em suas fábricas e adotar a tecnologia de IIoT da maneira mais eficaz possível.

Como as frotas de IIoT funcionam em fábricas automotivas

Uma frota de IIoT de tamanho adequado pode coletar grandes quantidades de dados sobre como uma fábrica funciona – desde o tempo de máquina e tarefa até o movimento do inventário.

Com sensores suficientes coletando as informações corretas, é possível criar uma visão panorâmica de como são os processos de fábrica no dia-a-dia. Isso pode tornar muito mais fácil para os supervisores identificar possíveis ineficiências.

Por exemplo, um fabricante pode usar dispositivos IIoT para rastreabilidade – rastreando peças e componentes à medida que passam pelo processo de produção. Com os dados corretos, essa empresa pode descobrir que peças fabricadas incorretamente são originárias da mesma fábrica ou de determinadas máquinas.

Outro pode achar que algo tão simples quanto uma mudança no layout do piso, como o alargamento dos corredores do armazém, pode economizar tempo e criar um ambiente de trabalho mais seguro.

Um sistema IIoT é uma maneira de os proprietários de fábricas integrarem a tecnologia operacional e da informação – dois investimentos em tecnologia que às vezes podem ser isolados um do outro. Os fabricantes de automóveis normalmente compram plataformas IIoT completas – que incluem sensores individuais, máquinas IoT e plataformas de análise – ou as montam por conta própria.

No segundo caso, eles normalmente começam identificando um problema que desejam resolver em sua fábrica ou um KPI que gostariam de melhorar. Eles então obterão os sensores necessários para rastrear dados relacionados a esse problema ou KPI, juntamente com uma plataforma de análise IIoT aberta que coordenará esses dispositivos IIoT e organizará os dados coletados.

Tomada de decisão assistida com dados de IIoT

Os dados coletados podem fazer mais do que ajudar os supervisores a coordenar a equipe e ajustar os fluxos de trabalho. Também pode permitir que eles tomem decisões melhores e forneçam feedback sobre como influenciar os fluxos de trabalho ou a qualidade do produto no futuro.

Por exemplo, muitos fabricantes de automóveis devem decidir se querem usar passivação ou eletropolimento para criar peças resistentes à corrosão. Ambos os métodos têm vantagens e desvantagens únicas. Nem sempre é claro o impacto que um processo pode ter na eficiência ou no desempenho da peça. Ao decidir qual usar, os supervisores também podem considerar a peça que está sendo fabricada, o maquinário disponível e os fluxos de trabalho existentes na fábrica.

O número de variáveis ​​que eles precisam acompanhar pode dificultar a decisão de qual método será o melhor. Dados históricos de desempenho de componentes, informações operacionais e muito mais podem ajudar os supervisores a tomar a decisão.

Tecnologia semelhante pode ajudar as montadoras a decidir entre acabamentos específicos, ligas de aço inoxidável ou formas de componentes para um determinado modelo de veículo.

Um caso de uso para IIoT automotivo:manutenção preventiva torna-se manutenção preditiva

Uma das aplicações mais populares da IoT na manufatura é a manutenção preditiva. Um proprietário de fábrica usa dispositivos IIoT para coletar informações operacionais em uma determinada máquina. Esses dados podem incluir sua temperatura ao longo do tempo ou seu padrão de movimento ou vibração. Em alguns casos, os sensores podem detectar ruídos supersônicos e sons indicativos de vazamentos de gás.

Quando alimentado em um algoritmo de IA ou método de análise de big data, esse método pode estimar a integridade da máquina em tempo real. Muitas vezes, com as informações corretas, esses sistemas podem prever com precisão a falha futura da máquina.

Se receber controle sobre os sistemas da máquina, os sistemas de manutenção preditiva podem até forçar o desligamento de máquinas à beira da falha, potencialmente evitando danos ou ferimentos aos trabalhadores próximos.

A manutenção preventiva é a abordagem padrão do setor para a maioria dos fabricantes. As verificações programadas regularmente garantem boas condições de trabalho e reparos que podem prolongar a vida útil de uma máquina e reduzir o risco de falhas repentinas e inesperadas.

A abordagem não é perfeita, no entanto. Abrir uma máquina para manutenção pode colocar em risco componentes eletrônicos e componentes sensíveis. O processo pode expor os componentes internos da máquina à poeira, umidade e outros contaminantes do local.

Trabalhadores e operadores de máquinas podem não ter conhecimento se ocorrer uma falha entre as verificações. Eles ainda estarão em risco de lesões e tempo de inatividade que poderiam ter sido evitados com os reparos corretos.

A manutenção preditiva pode ajudar a resolver alguns desses problemas e fornecer aos supervisores e trabalhadores aviso prévio de falha da máquina.

Em termos de custo, a manutenção preditiva pode proporcionar uma economia de 8 a 12% em relação aos cuidados preventivos, de acordo com um resumo de estudos anteriores do Departamento de Energia dos EUA. A economia vai de 30 a 40% para empresas que usam manutenção reativa ou reparam máquinas quando algo parece estar quebrado ou com defeito.

A manutenção preditiva também pode poupar o tempo de inatividade das empresas e lesões que podem ocorrer como resultado de uma falha repentina da máquina.

Adotando a manutenção preditiva

Os fabricantes que desejam integrar esse tipo de abordagem têm duas opções. Eles podem comprar uma solução completa de manutenção preditiva ou combinar tecnologia de vários fornecedores para coletar e processar dados de manutenção.

Os fabricantes que desejam criar sua própria solução com tecnologia de vários fornecedores devem começar com os dados que precisam coletar. Por exemplo, sensores de vibração são frequentemente usados ​​para rastrear o desempenho de máquinas com componentes rotativos.

Eles precisarão encontrar uma manutenção preditiva existente ou uma plataforma de análise de big data que seja compatível com os sensores de IoT escolhidos.

Os fabricantes também devem planejar um período de introdução gradual, durante o qual os dados de linha de base serão coletados. Esse período permite que o algoritmo analítico crie estatísticas sobre o desempenho “normal” da máquina.

Principais benefícios e práticas recomendadas para IIoT de fabricação automotiva

Os dispositivos IIoT podem oferecer grandes benefícios para os fabricantes automotivos. Eles oferecem uma ampla gama de usos, como a capacidade de coletar grandes quantidades de dados que podem ajudar a melhorar o entendimento de uma fábrica e seu processo de fabricação.

Os fabricantes que desejam adotar a tecnologia devem entender claramente o que desejam melhorar ou qual caso de uso específico da IoT eles gostariam de implementar.