Smart Data Analytics contribuie eficient în producția automobilelor BMW

Pentru BMW Group, fiecare minut economisit înseamnă alt automobil construit, motiv pentru care compania a căutat noi soluţii inteligente pentru optimizarea producţiei.

Una dintre ele este pachetul de digitalizare Smart Data Analytics, care contribuie în mod eficient la îmbunătăţirea calităţii în toate domeniile producţiei şi logisticii, aceasta fiind una din direcţiile importante de dezvoltare a Industry 4.0.

Producția unui automobil generează cantităţi masive de date pe parcursul întregului ciclu de procese, iar pachetul de digitalizare Smart Data Analytics îi oferă constructorului bavarez oportunităţi complet noi care depăşesc cu mult posibilităţile de analiză anterioare.

În plus, gestiunea inteligentă a datelor îi permite o predicţie mai precisă a uzurii şi garantează o calitate ridicată cu costuri controlate.

În acest fel, BMW Group este capabil să profite de o gamă largă de inovaţii care deschid opţiuni suplimentare pentru producţie şi mai flexibilă.

Bavarezii utilizează o platformă IoT (intranet-of-things), cu acces protejat, pentru a conecta rapid şi uşor cantitatea mare de senzori şi datele de procese din producţie şi logistică.

VEZI ȘI: Hyundai a dezvăluit primele imagini ale noului Santa Fe

Viteza cu care pot fi implementate noi soluţii este în creştere semnificativă. În acelaşi timp, noii senzori IoT, combinaţi cu tehnologiile cloud şi de date, reduc complexitatea tehnică şi costurile de implementare implicate.

Numeroasele scenarii de utilizare implementate în diferite secţiuni de fabricaţie demonstrează avantajele Smart Data Analytics.

Întreţinere predictivă pentru roboţii de caroserii, uneltele şi dispozitivele de sudură
Spre exemplu, Smart Data Analytics oferă potenţial foarte ridicat pentru creşterea timpului de utilizare al roboților și mașinilor în zonele de producţie foarte automatizate.

La fel ca în cazul camioanelor, precizia maximă în estimarea oricărui risc de defecţiune contribuie în mare măsură la evitarea unor întreruperi neplanificate.

Pe baza algoritmilor de previziune, personalul de întreţinere poate planifica o intervenţie de întreţinere pentru a limita timpii de întrerupere la un minim absolut.

Așadar, întreţinere predictivă este asigurată prin analiza inteligentă a cantităţilor mari de date reale colectate în timpul procesului de producţie.

Analiza acestor informaţii face posibilă determinarea timpului ideal pentru înlocuirea pieselor uzate folosite de sistemele automoatizate de producţie.

Dacă schimbarea este făcută prea târziu, există riscul opririi producţiei, iar dacă este făcută prea devreme, crește costul de producţie.

În trecut, întreţiniile prevenitive erau efectuate fără a cunoaşte prea multe date despre starea reală de uzură. Această metodă impunea marje mai mari de siguranţă pentru momentul înlocuirii şi nu putea detecta defecţiuni neaşteptate.

Soluţiile bazate pe colectarea de date pentru întreţinerea predictivă sunt utilizate în diferite etape ale producţiei caroseriei pentru a prezice uzura angrenajelor şi a dispozitivelor de frânare.

Senzorii din cleştii de sudură semnalează în prealabil când se pot produce defecţiuni sau probleme de calitate.

Monitorizarea senzorilor la scară largă îmbunătăţeşte şi fiabilitatea unităţilor electrice utilizate într-o varietate de sisteme, inclusiv în lifturi şi platane.

Roboţii şi tehnologia de control sunt dotate cu senzori necesari încă de la început.

Personalul de întreţinere analizează datele şi apoi trage concluziile corecte. Evaluările recente ale întreţinerii predictive demonstrează în mod clar beneficiile pentru operaţiile fiabile şi susţine reducerea costurilor.

Controlul online al proceselor de producție
Controlul online al proceselor combină avantajele analizei bazate pe algoritmi Big Data cu experienţa angajaţilor: în consecinţă, oamenii se pot concentra mai mult pe rolul lor de arhitecţi ai procesului de producţie, deoarece datele reale de producţie sunt sortate şi prestructurate optim pentru ei.

Potenţialul de eroare poate fi detectat în timp şi se poate evita reprelucrarea.

În mai 2017, BMW Group a început să utilizeze în premieră controlul de calitate complet automatizat la uzina din München, cu roboţi care scanează întreaga suprafaţă exterioară a automobilului.

Sistemul este capabil să detecteze erorile pe care ochiul uman nu le poate percepe.

Datele obţinute în acest fel oferă şi un feedback preţios cu privire la precizia proceselor de vopsire din amontele procesului de producţie – permiţând optimizarea continuă şi identificarea în timp util a potenţialului de producere de defecţiuni.

Analiza datelor de fixare: mii de conexiuni cu şuruburi
Legăturile îmbinate sunt fundamentale pentru producţia de automobile, deoarece fiecare maşină conţine câteva sute de acest fel.

BMW Group monitorizează şi analizează toate conexiunile cu şuruburi relevante pentru siguranţa automobilului.

În principiu, conexiunile cu şuruburi care nu îndeplinesc sau îndeplinesc doar parţial specificaţiile dorite pot necesita reparaţii.

Ca parte a strategiei sale de calitate preventivă, BMW Group a dezvoltat algoritmi care au analizat conexiunile cu şuruburi în mai mult de 3.200 de sisteme de asamblare la toate automobilele din iulie 2017.

Înregistrarea şi analiza curbelor proceselor de înşurubare oferă un feedback precis privind calitatea conexiunilor cu şuruburi. Programul poate recunoaşte diferite tipuri de defecţiuni şi poate arăta posibilele surse de eroare într-o diagramă cauză-efect.

BMW Group utilizează aceste informaţii pentru a instrui şi a califica angajaţii pentru o activitate de măsurare preventivă a calităţii – o greşeală care nu este făcută nu trebuie corectată.

Un instructor la o staţie de formare mobilă sau direct la locul de muncă poate oferi şi sfaturi privind evitarea erorilor.

Analiza curbelor procesului de înşurubare oferă, de asemenea, informaţii importante cu privire la monitorizarea sistematică a sistemelor şi parametrilor de prindere, cum ar fi cuplul de strângere.

În multe cazuri, analiza pur manuală a curbelor de procesare a înşurubării ar duce numai la concluzii „acceptabile” sau „inacceptabile”, fără a identifica motivul erorilor sau fără a evidenţia potenţialul de îmbunătăţire.

Întreţinere predictivă pentru manipularea materialelor în ansamblu
Sistemul de producţie al BMW Group este caracterizat de cel mai înalt grad de flexibilitate, compania producând o gamă largă de modele şi variante pe aceeași linie de producție.

Din acest motiv, aprovizionarea sigură a liniei de producție este foarte importantă, deoarece o întârziere în orice moment ar putea duce la întreruperea întregii zone de producţie.

Pe liniile de asamblare, multe benzi de transport sunt echipate acum cu un număr mare de senzori care monitorizează diferiţi factori – în special temperatura, vibraţiile şi energia electrică.

Datele din aceste seturi de senzori şi alte date de proces sunt transmise live pe platforma IoT a BMW, unde sunt vizualizate şi analizate în timp real.

Dacă datele detectează deviaţii sau modelele întâlnite la defecţiunile anterioare, platforma notifică personalul din apropiere.

Apoi, personalul poate decide dacă acea platformă trebuie înlăturată pentru întreţinere. În acest fel, este posibil să se asigure funcţionarea pe termen lung şi fiabilă a sistemului de transportoare pe parcursul mai multor ani.