Desafios de fabricação automotiva e soluções de IoT

Enfrentando problemas complexos de fabricação automotiva com IIoT

A fabricação automotiva deve permanecer ágil para satisfazer as demandas de um mercado dinâmico. Os desafios operacionais continuarão a aumentar em um ambiente complexo e globalmente competitivo e as fábricas que suportam vários modelos automotivos com recursos opcionais personalizados exigirão um fluxo de trabalho ágil.

Isso significa que os processos de produção se tornarão menos lineares e mais modulares. Máquinas fixas de propósito único agora devem ter flexibilidade de tarefas para diferentes trabalhos em lote dentro do ambiente de produção e os tempos de preparação e desmontagem serão limitados e rápidos. Além disso, os robôs colaborativos devem ser inteligentes o suficiente para interagir com segurança com humanos em vários estágios de produção, e situações de queda de linha, em que o equipamento deve ser reparado inesperadamente, pode alavancar negativamente a eficiência de produção de uma fábrica inteira.

Os fabricantes automotivos estão recorrendo à IoT Industrial, entre outras soluções da Indústria 4.0, para resolver esses problemas complexos.

IoT e gêmeos digitais

A implantação de uma estratégia de IoT automotiva em busca de maior eficiência de automação de fábrica deve ser abordada de forma holística. Deve ser considerado dentro do contexto da infraestrutura existente, recursos humanos, qualidade, melhorias de processos e tomada de decisão operacional. Uma abordagem direcionada pode ser adotada para as áreas de fabricação que exigem mais melhorias de eficiência. Para arquitetar adequadamente um sistema IoT para fabricação automotiva, devemos primeiro começar com o objetivo em mente, respondendo a duas perguntas fundamentais. Primeiro, que problema ou resposta precisa ser resolvido? Em segundo lugar, de que preditor(es) precisamos para resolvê-lo? Isso conduzirá a arquitetura de design de cima para baixo.

A integração de um sistema IoT pode ser introduzida em camadas conforme necessário para iniciativas de ROI. No entanto, um projeto completo no início descobrirá o hardware do sensor, o software e os modelos analíticos necessários para maximizar a produtividade. A evidência do painel de análise de fábrica pode destacar as lacunas entre a execução e um modelo de fábrica ideal.

No nível da máquina, um gêmeo digital de ativos engloba dados de engenharia detalhados para simular a função de um ativo de equipamento. A partir dessa simulação, a análise pode ser realizada para extrair informações sobre o comportamento do mundo real. Sua capacidade pode fornecer dados de desempenho em muitos contextos operacionais dentro de seu próprio ambiente de fabricação. Um dos melhores exemplos de caso de uso de um gêmeo digital de ativos é quando ele é usado para coletar dados de confiabilidade para melhor compreensão de possíveis falhas, para que possam ser previstas e gerenciadas de maneira previsível.

A replicação digital de uma fábrica automotiva inteira pode identificar áreas de melhoria para mostrar o desempenho ideal ideal de muitos sistemas complexos. Todo o processo pode ser suportado por uma simulação de gêmeo digital empresarial que pode ser comparada quase em tempo real com os resultados medidos. Os dados dessa simulação não apenas fornecerão insights sobre a eficiência logística, mas a otimização da máquina por meio de adaptações flexíveis pode ser monitorada para ajuste fino da operação.

Qualidade automotiva

A qualidade do acabamento na indústria automotiva é inigualável. Não pode ser uma reflexão tardia, mas a qualidade deve ser inerente à arquitetura de design da produção automotiva. Com um requisito de taxa de defeito ultra baixa, onde 1 ppm pode ser melhorado, a qualidade em todo o processo de fabricação é fundamental. Isso impulsiona não apenas a qualidade de entrada do material, mas também a otimização de máquinas e processos durante a montagem. Ao monitorar a atividade de desempenho da máquina em uma infraestrutura de IoT, melhorias de processo em tempo real podem ser realizadas com fluxos de trabalho que fornecem insights para melhorias de qualidade acionáveis. Isso, por sua vez, impulsionará produtos de maior qualidade em toda a plataforma de fabricação.

Informações de decisão

Os fabricantes automotivos podem lutar para encontrar talentos qualificados para dar suporte a máquinas cada vez mais complexas. A manutenção não pode mais ser baseada em um modelo run-to-break, mas sim em uma otimização contínua. Embora os programas de aprendizado de manutenção estejam sendo expandidos, os sensores em rede entre as máquinas podem prever sua própria manutenção e oferecer soluções para melhorias operacionais. A manutenção preditiva e a otimização prescritiva voltada para o futuro podem ser direcionadas com modelos analíticos que comparam a atividade real com a simulação digital. Uma estratégia reativa ao que aconteceu no turno do dia anterior não pode mais ser ideal. As decisões proativas de uma implantação de IoT para melhorar a atividade de amanhã serão conduzidas por uma infraestrutura que gera informações perspicazes de máquinas e dados operacionais.

Sem fio para equipamentos legados

A automação prática dentro de uma fábrica deve gerar um retorno significativo sobre o investimento que faça sentido para os negócios da empresa. Para equipamentos incumbentes legados, uma nova implementação de IoT pode nem sempre ser o melhor curso de ação em todas as áreas do negócio. O objetivo da IoT deve ser alcançar uma maneira melhor de trabalhar, não apenas implantar novos sistemas corporativos. No entanto, os equipamentos automotivos existentes não precisam ser um estorvo para a implantação de uma nova estratégia de IoT. As infraestruturas sem fio para novos equipamentos agora podem ser colocadas em camadas sobre os sistemas corporativos legados sem interromper os sistemas robustos de comunicação com fio. A interação perfeita entre o antigo e o novo pode ser alcançada com o hardware de IoT adequado e a estratégia de rede.

Soluções de IoT para fabricação automotiva

Uma estratégia de IoT automotiva precisará de uma plataforma que aproveite a experiência já existente na fábrica. Os funcionários com conhecimento prático já sabem como é o desempenho ruim da máquina quando a veem. Os insights de uma solução de IoT devem expandir essa experiência para que a equipe utilize essa equipe de especialistas para extrair os melhores insights. A plataforma industrial de IoT MachineMetrics integra ferramentas de análise que transformam dados brutos de sensores de máquinas com modelos analíticos de séries temporais. Esse conhecimento pode ser digerido para transformar esses insights em sistemas movidos por dados, não apenas por pessoas que tiveram experiências em primeira pessoa.

Os painéis MachineMetrics são intuitivos para posicionamento do tipo arrastar e soltar no ambiente. O treinamento faz conexões lógicas com o que já foi experimentado no chão de fábrica. Os acionadores de alerta para a gerência, supervisores de piso e trabalhadores da fábrica permitem decisões em toda a hierarquia organizacional. Os algoritmos de modelo de dados são ainda mais treinados com novas entradas para convergir em soluções mais rapidamente no futuro. Os modelos de dados podem se tornar os especialistas da operação à medida que se obtém inteligência adicional sobre os comportamentos do mundo real. A MachineMetrics integra uma plataforma IoT industrial completa para monitoramento de máquinas, monitoramento de condições, manutenção preditiva e otimização de processos para insights acionáveis ​​na fabricação automotiva.

Descubra como a MachineMetrics ajuda os fabricantes automotivos a aproveitar os dados da máquina para tomar decisões melhores e mais rápidas em tempo real.