Desafíos de la fabricación de automóviles y soluciones de IoT

Abordar problemas complejos de fabricación de automóviles con IIoT

La fabricación de automóviles debe mantenerse ágil para satisfacer las demandas de un mercado dinámico. Los desafíos operativos seguirán abundando en un entorno complejo y competitivo a nivel mundial y las fábricas que admiten múltiples modelos de automóviles con características opcionales personalizadas requerirán un flujo de trabajo ágil.

Esto significa que los procesos de producción serán menos lineales y más modulares. Las máquinas fijas de un solo propósito ahora deben tener flexibilidad de tareas para diferentes trabajos por lotes dentro del entorno de producción y los tiempos de respuesta para la configuración y el desmontaje serán limitados y rápidos. Además, los robots colaborativos deben ser lo suficientemente inteligentes para interactuar de manera segura con los humanos en varias etapas de la producción, y las situaciones de parada, donde el equipo debe repararse inesperadamente, pueden afectar negativamente la eficiencia de producción de toda una fábrica.

Los fabricantes de automóviles están recurriendo al IoT industrial, entre otras soluciones de Industria 4.0, para resolver estos problemas complejos.

IoT y gemelos digitales

La implementación de una estrategia de IoT automotriz en busca de una mayor eficiencia de automatización de fábrica debe abordarse de manera integral. Debe considerarse dentro del contexto de la infraestructura existente, los recursos humanos, la calidad, las mejoras de procesos y la toma de decisiones operativas. Se puede adoptar un enfoque específico para aquellas áreas de fabricación que requieren las mayores mejoras de eficiencia. Para diseñar correctamente un sistema IoT para la fabricación de automóviles, primero debemos comenzar con el fin en mente respondiendo dos preguntas fundamentales. Primero, ¿qué problema o respuesta necesita ser resuelto? Segundo, ¿qué predictor(es) necesitamos para resolverlo? Esto impulsará la arquitectura de diseño de arriba hacia abajo.

La integración de un sistema IoT se puede introducir en capas según sea necesario para las iniciativas de retorno de la inversión. Sin embargo, un diseño completo desde el principio descubrirá el hardware del sensor, el software y los modelos analíticos necesarios para maximizar la productividad. La evidencia del tablero de análisis de fábrica puede resaltar las brechas entre la ejecución y un modelo de fábrica ideal.

A nivel de máquina, un gemelo digital de activos abarca datos de ingeniería detallados para simular la función de un activo de equipo. A partir de esta simulación, se puede realizar un análisis para extraer información sobre el comportamiento del mundo real. Su capacidad puede proporcionar datos de rendimiento en muchos contextos operativos dentro de su propio entorno de fabricación. Uno de los mejores ejemplos de casos de uso de un gemelo digital de activos es cuando se utiliza para recopilar datos de confiabilidad para comprender mejor las posibles fallas, de modo que puedan pronosticarse y administrarse de manera predecible.

La replicación digital de una fábrica automotriz completa puede identificar áreas de mejora para mostrar el rendimiento óptimo ideal de muchos sistemas complejos. Todo el proceso puede ser respaldado por una simulación de gemelo digital empresarial que se puede comparar casi en tiempo real con los resultados medidos. Los datos de esta simulación no solo proporcionarán información sobre las eficiencias logísticas, sino que también se puede monitorear la optimización de la máquina a través de adaptaciones flexibles para el ajuste fino de la operación.

Calidad Automotriz

La mano de obra de calidad dentro de la industria automotriz es insuperable. No puede ser una ocurrencia tardía, sino que la calidad debe ser inherente a la arquitectura de diseño de la producción de automóviles. Con un requisito de tasa de defectos ultrabaja, donde se puede mejorar 1 ppm, la calidad en todo el proceso de fabricación es primordial. Esto impulsa no solo la calidad del material de entrada, sino también la optimización de las máquinas y los procesos durante el montaje. Al monitorear la actividad de rendimiento de la máquina dentro de una infraestructura de IoT, se pueden realizar mejoras de procesos en tiempo real con flujos de trabajo que brindan información para mejoras de calidad procesables. Esto, a su vez, impulsará productos de mayor calidad en toda la plataforma de fabricación.

Perspectivas de decisión

Los fabricantes de automóviles pueden tener dificultades para encontrar talento calificado para respaldar una maquinaria cada vez más compleja. El mantenimiento ya no puede basarse en un modelo de ejecución hasta el final, sino en una optimización continua. Aunque los programas de aprendizaje de mantenimiento se están ampliando, los sensores conectados en red en las máquinas pueden predecir su propio mantenimiento y ofrecer soluciones para mejoras operativas. El mantenimiento predictivo y la optimización prescriptiva prospectiva pueden orientarse con modelos analíticos que comparan la actividad real con la simulación digital. Una estrategia que es reactiva a lo que sucedió en el turno del día anterior ya no puede ser óptima. Las decisiones proactivas de una implementación de IoT para mejorar la actividad del mañana estarán impulsadas por una infraestructura que genera información detallada de las máquinas y los datos operativos.

Inalámbrico para equipos antiguos

La automatización práctica dentro de una fábrica debe generar un retorno de la inversión significativo que tenga sentido comercial para la empresa. Para los equipos existentes heredados, una nueva implementación de IoT puede no ser siempre el mejor curso de acción en todas las áreas del negocio. El objetivo de IoT debe ser lograr una mejor manera de trabajar, no simplemente implementar nuevos sistemas empresariales. Sin embargo, los equipos automotrices existentes no tienen por qué ser un estorbo para implementar una nueva estrategia de IoT. Las infraestructuras inalámbricas para nuevos equipos ahora se pueden superponer a los sistemas empresariales heredados sin interrumpir los sólidos sistemas de comunicaciones por cable. Se puede lograr una interacción fluida entre lo antiguo y lo nuevo con el hardware de IoT y la estrategia de red adecuados.

Soluciones IoT para la fabricación de automóviles

Una estrategia de IoT automotriz necesitará una plataforma que aproveche la experiencia que ya existe dentro de la fábrica. Los empleados con conocimientos prácticos ya saben cómo se ve el bajo rendimiento de la máquina cuando lo ven. Los conocimientos de una solución de IoT deben ampliar esta experiencia para que el personal utilice este equipo de expertos para extraer los mejores conocimientos. La plataforma de IoT industrial MachineMetrics integra herramientas de análisis que transforman datos de sensores de máquinas sin procesar con modelos analíticos de series temporales. Este conocimiento se puede digerir para transformar estos conocimientos en sistemas impulsados ​​por datos, no solo por personas que han tenido experiencias en primera persona.

Los tableros de MachineMetrics son intuitivos para la colocación de tipo arrastrar y soltar dentro del entorno. La capacitación establece conexiones lógicas a partir de lo que ya se ha experimentado en la planta de producción. Los disparadores de alerta para la gerencia, los supervisores de piso y los trabajadores de la fábrica permiten tomar decisiones en toda la jerarquía organizacional. Los algoritmos del modelo de datos se entrenan aún más con nuevas entradas para converger en soluciones más rápido en el futuro. Los modelos de datos pueden convertirse en los expertos de la operación a medida que se obtiene inteligencia adicional sobre los comportamientos del mundo real. MachineMetrics integra una plataforma de IoT industrial completa para el monitoreo de máquinas, el monitoreo de condiciones, el mantenimiento predictivo y la optimización de procesos para obtener información procesable dentro de la fabricación automotriz.

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