Revolucionando Produção Automotiva: Desbloqueando Economias e Eficiência

Quando mudanças ameaçaram a indústria automotiva, ela sempre foi capaz de inovar e responder. Agora, fabricantes de carros estão experimentando outra mudança sísmica, com hábitos de motoristas mudando e pressão crescente de consumidores, governos e outros stakeholders para fornecer veículos mais verdes, mais eficientes e mais sustentáveis e modelos de propriedade.

Essas mudanças estão impulsionando uma nova era de inovação automotiva, transformando os próprios veículos, bem como os engenheiros, instalações, ativos e processos de manufatura que os produzem.

Um dos maiores desafios dentro do setor automotivo é impulsionar eficiências de produção cada vez maiores. Atualmente, o custo de downtime na indústria automotiva excede $3,5 milhões por hora. Essa realidade está forçando equipes de operações e manutenção a garantir que equipamentos de produção sejam o mais eficientes e confiáveis possível.

A natureza de ambientes de manufatura automotiva está se tornando cada vez mais interconectada. Componentes e veículos fluem pela fábrica de maneira cada vez mais coordenada. Isso coloca pressão mais significativa em gerentes de produção e seus colegas de engenharia para minimizar falhas de máquina. Quando um ativo de produção está offline, o impacto é sentido por toda a fábrica e impacta diretamente o resultado final.

Engenheiros e equipe de manutenção devem ver seus ambientes de produção como vastos organismos sincronizados de partes e componentes em movimento. Minimizar downtime caro e maximizar a eficiência da produção automotiva requer uma visão em tempo real, em toda a fábrica, de condicionamento de máquina. Não é mais aceitável focar meramente em pontos críticos de falha.

Verificações manuais mais frequentes de maquinário de planta têm potencial para reduzir a probabilidade de falha. Mas essa abordagem também é um meio caro e ineficiente de resolver o problema. A mudança para fábricas inteligentes e manutenção preditiva fornece uma solução para ambos os problemas. Oferecendo a oportunidade de desbloquear economias e melhorar eficiências operacionais garantindo que maquinário seja mantido em boas condições de funcionamento, sem super-manutenção desnecessária e desperdiçada impulsionada apenas por abordagem de manutenção planejada. A manutenção preditiva existe há algum tempo como outra forma de aumentar eficiências de manutenção planejada.

Tradicionalmente, analistas de dados especialistas farão leituras manuais relacionadas a monitoramento de condição como torque, velocidade rotacional e vibração de ativos, e compararão esses achados com modelos customizados para cada máquina monitorada para identificar sinais conhecidos que indicam condição deteriorando.

Embora comprovadamente eficaz, apenas os ativos mais críticos podiam ser monitorados assim devido ao alto custo da força de trabalho e à natureza manualmente intensiva de construir modelos de falha, fazer leituras e comparar achados.

A Senseye avançou esta prática rapidamente com Senseye PdM, um software especializado alimentado por IA e machine learning que torna possível entregar manutenção preditiva em escala. Senseye PdM analisa dados coletados de ativos industriais para identificar e informar usuários antecipadamente quando um equipamento provavelmente vai falhar. Já está sendo usado para monitorar milhares de ativos em tempo real ao redor do globo.

Senseye PdM usa uma série de algoritmos padrão que permitem análise imediata de dados de qualquer máquina instrumentada, comparando dados coletados contra falhas conhecidas de cada ativo e outros semelhantes. Crucialmente, esses algoritmos se ensinam a ser mais eficazes com o tempo à medida que aprendem mais sobre as peculiaridades e características únicas de cada máquina.

As capacidades do produto Senseye permitem que fabricantes automotivos monitorem todos seus ativos de produção. Maximizando a eficiência de operações de planta e manutenção, e minimizando chances de downtime caro de máquina.

A Senseye ajuda clientes a alcançar economias substanciais aplicando sua tecnologia a ambientes de produção automotiva em larga escala. Vemos níveis de downtime não planejado caírem pela metade uma vez que clientes introduzem Senseye PdM, custos de manutenção caem 40 por cento, o que se traduz em economias de multi-milhões, e níveis de produtividade melhoram a ponto de sites individuais fazerem 5.000 carros a mais por ano do que antes.

A natureza escalável do produto Senseye significa que pode ser aplicado a qualquer gama de ativos para reduzir a tensão para equipes de manutenção internas ou terceirizadas. As economias alcançadas tipicamente pagam o custo de introduzir e usar Senseye PdM dentro dos primeiros três meses de implantação.

A pressão sobre fabricantes automotivos já está mudando a indústria para melhor, com veículos cada vez mais limpos e eficientes saindo da linha de produção diariamente. A tecnologia da Senseye, como parte do movimento mais amplo de fábrica inteligente, está desempenhando papel crucial na transformação da produtividade e sustentabilidade dessas linhas de produção, bem como das pessoas responsáveis por mantê-las rodando.