Revolucionando a Produção Automotiva: Superando Desafios de Manufatura com Soluções IoT

Enfrentando Problemas Complexos de Manufatura Automotiva com IIoT

A manufatura automotiva deve permanecer ágil para satisfazer as demandas de um mercado dinâmico. Desafios operacionais continuarão a abundar em um ambiente complexo e globalmente competitivo e fábricas que suportam múltiplos 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 de propósito único fixas agora devem ter flexibilidade de tarefas para diferentes trabalhos de lote dentro do ambiente de produção e tempos de turnaround para configuração e desmontagem serão restritos e rápidos. Além disso, robôs colaborativos devem ser inteligentes o suficiente para interagir com segurança com humanos em vários estágios de produção, e situações de linha parada, onde equipamentos devem ser reparados inesperadamente, podem alavancar negativamente a eficiência de produção para uma fábrica inteira.

Fabricantes automotivos estão recorrendo à Internet Industrial das Coisas, entre outras soluções da Indústria 4.0, para resolver esses problemas complexos.

IoT e Gêmeos Digitais

A implantação de uma estratégia IoT automotiva em busca de maior eficiência de automação de fábrica deve ser abordada holísticamente. Deve ser considerada dentro do contexto da infraestrutura existente, recursos humanos, qualidade, melhorias de processos e tomada de decisão operacional. Uma abordagem direcionada pode ser tomada para aquelas áreas de manufatura que requerem as maiores melhorias de eficiência. Para arquitetar adequadamente um sistema IoT para manufatura automotiva, devemos primeiro começar com o fim em mente respondendo a duas perguntas fundamentais. Primeiro, qual problema ou resposta precisa ser resolvido? Segundo, quais preditores precisamos para resolvê-lo? Isso impulsionará 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 design completo no início descobrirá o hardware de sensores, software e modelos analíticos necessários para maximizar a produtividade. Evidências de dashboard de análises de fábrica podem destacar as lacunas entre execução e um modelo de fábrica ideal.

No nível da máquina, um gêmeo digital de ativo abrange dados de engenharia detalhados para simular a função de um ativo de equipamento. A partir desta simulação, análises podem ser realizadas para extrair insight sobre comportamento do mundo real. Sua capacidade pode fornecer dados de desempenho através de muitos contextos operacionais dentro de seu próprio ambiente de manufatura. Um dos melhores exemplos de caso de uso de um gêmeo digital de ativo é quando usado para coletar dados de confiabilidade para melhor compreensão de falhas potenciais para que possam ser previstas e gerenciadas de forma previsível.

A replicação digital de uma fábrica automotiva inteira pode identificar áreas de melhoria para mostrar o desempenho ideal ótimo de muitos sistemas complexos. Todo o processo pode ser suportado por uma simulação de gêmeo digital empresarial que pode ser comparada em tempo real próximo a resultados medidos. Não apenas os dados desta simulação fornecerão insights sobre eficiências logísticas, mas a otimização de máquinas através de adaptações flexíveis pode ser monitorada para ajuste fino da operação.

Qualidade Automotiva

Qualidade de mão de obra dentro da indústria automotiva é incomparável. Não pode ser uma reflexão posterior, mas sim a qualidade deve ser inerente dentro da arquitetura de design de produção automotiva. Com um requisito de taxa de defeito ultra-baixa, onde 1 ppm pode ser melhorado, a qualidade através de todo o processo de manufatura é primordial. Isso impulsiona não apenas qualidade de entrada de material, mas otimização de máquinas e processos durante a montagem. Ao monitorar atividade de desempenho de máquina dentro de uma infraestrutura 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 através da plataforma de manufatura.

Insights para Decisão

Fabricantes automotivos podem lutar para encontrar talento qualificado para suportar máquinas cada vez mais complexas. Manutenção não pode mais ser baseada em um modelo de funcionar-até-quebrar, mas sim em otimização contínua. Embora programas de aprendizagem de manutenção estejam sendo expandidos, sensores em rede através de máquinas podem prever sua própria manutenção e oferecer soluções para melhorias operacionais. Manutenção preditiva e otimização prescritiva prospectiva podem ser direcionadas com modelos analíticos que comparam atividade real a simulação digital. Uma estratégia que é reativa ao que aconteceu no turno do dia anterior não pode mais ser ótima. Decisões proativas de uma implantação IoT para melhorar a atividade de amanhã serão impulsionadas por uma infraestrutura que gera informações perspicazes de dados de máquinas e operacionais.

Sem Fio para Equipamentos Legados

Automação prática dentro de uma fábrica deve impulsionar retorno significativo sobre investimento que faça sentido comercial para a empresa. Para equipamentos legados incumbentes, uma nova implementação de IoT pode nem sempre ser o melhor curso de ação em todas as áreas do negócio. O objetivo de IoT deve ser alcançar uma maneira melhor de trabalhar, não apenas implantar novos sistemas empresariais. No entanto, equipamentos automotivos existentes não precisam ser um obstáculo para implantar uma nova estratégia de IoT. Infraestruturas sem fio para novos equipamentos agora podem ser colocadas em camadas sobre sistemas empresariais legados sem interromper sistemas de comunicação cabeados robustos. Interação perfeita entre o antigo e o novo pode ser alcançada com o hardware e estratégia de rede IoT adequados.

Soluções IoT para Manufatura Automotiva

Uma estratégia IoT automotiva precisará de uma plataforma que aproveite a expertise já existente na fábrica. Funcionários com conhecimento prático já sabem como é o desempenho ruim de máquina quando o veem. Os insights de uma solução IoT devem expandir esta experiência para a equipe utilizar este time de especialistas para extrair os melhores insights. A plataforma industrial IoT da MachineMetrics integra ferramentas de análise que transformam dados brutos de sensores de máquina com modelos analíticos de séries temporais. Este conhecimento pode ser digerido para transformar esses insights em sistemas que são impulsionados por dados, não apenas por pessoas que receberam experiências de primeira mão.

Dashboards MachineMetrics são intuitivos para colocação do tipo arrastar e soltar dentro do ambiente. Treinamento faz conexões lógicas do que já foi experimentado no chão de fábrica. Gatilhos de alerta para gerência, supervisores de chão e trabalhadores de fábrica permitem decisões através da hierarquia organizacional. Algoritmos de modelo de dados são ainda mais treinados com novas entradas para convergir em soluções mais rápidas no futuro. Os modelos de dados podem se tornar os especialistas da operação à medida que inteligência adicional é obtida sobre comportamentos do mundo real. A MachineMetrics integra uma plataforma industrial IoT completa para monitoramento de máquina, monitoramento de condição, manutenção preditiva e otimização de processo para insights acionáveis dentro da manufatura automotiva.

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