Revolucionando la producción automotriz: desbloqueando ahorros y eficiencia

Cuando cambios han amenazado a la industria automotriz, siempre ha sabido innovar y responder. Ahora, fabricantes de coches experimentan otro cambio sísmico, con hábitos de conductores cambiantes y presión creciente de consumidores, gobiernos y otros stakeholders para proveer vehículos más verdes, eficientes y sostenibles y modelos de propiedad.

Estos cambios impulsan una nueva era de innovación automotriz, transformando los propios vehículos, así como los ingenieros, instalaciones, activos y procesos de manufactura que los producen.

Uno de los mayores retos en el sector automotriz es impulsar eficiencias de producción cada vez mayores. Actualmente, el coste de downtime en la industria automotriz supera 3,5 millones $ por hora. Esta realidad fuerza a operaciones y equipos de mantenimiento a asegurar que equipos de producción sean tan eficientes y fiables como sea posible.

La naturaleza de entornos de manufactura automotriz se vuelve cada vez más interconectada. Componentes y vehículos fluyen por la fábrica de manera cada vez más coordinada. Esto pone presión más significativa en gestores de producción y sus colegas de ingeniería para minimizar fallos de máquinas. Cuando un activo de producción está offline, el impacto se siente en toda la fábrica e impacta directamente el resultado final.

Ingenieros y personal de mantenimiento deben ver sus entornos de producción como vastos organismos sincronizados de partes y componentes en movimiento. Minimizar downtime costoso y maximizar eficiencia de producción automotriz requiere vista en tiempo real, a nivel de fábrica, de condición de máquinas. Ya no es aceptable enfocarse meramente en puntos críticos de fallo.

Revisiones manuales más frecuentes de maquinaria de planta tienen potencial para reducir probabilidad de fallo. Pero este enfoque también es un medio costoso e ineficiente de resolver el problema. El paso a fábricas inteligentes y mantenimiento predictivo da solución a ambos problemas. Ofrece oportunidad de desbloquear ahorros y mejorar eficiencias operativas asegurando que maquinaria se mantenga en buen orden, sin sobre-mantenimiento innecesario y derrochador impulsado solo por enfoque de mantenimiento planificado. El mantenimiento predictivo existe desde hace tiempo como otra forma de aumentar eficiencias de mantenimiento planificado.

Tradicionalmente, analistas expertos de datos tomaban lecturas manuales de monitorización de condición como par, velocidad rotacional y vibración de activos, y comparaban hallazgos con modelos a medida para cada máquina monitorizada para identificar signos conocidos que indican condición deteriorada.

Aunque probado efectivo, solo los activos más críticos podían monitorizarse así debido al alto coste de fuerza de trabajo y la naturaleza manualmente intensiva de construir modelos de fallo, tomar lecturas y comparar hallazgos.

Senseye ha avanzado esta práctica rápidamente con Senseye PdM, software especializado impulsado por IA y machine learning que hace posible entregar mantenimiento predictivo a escala. Senseye PdM analiza datos recopilados de activos industriales para identificar e informar a usuarios con antelación cuándo un equipo es probable que falle. Ya se usa para monitorizar miles de activos en tiempo real por todo el mundo.

Senseye PdM usa una serie de algoritmos estándar que permiten análisis inmediato de datos de cualquier máquina instrumentada, comparando datos recopilados contra fallos conocidos de cada activo y otros similares. Crucialmente, estos algoritmos se auto-enseñan a ser más efectivos con el tiempo al aprender más sobre los quirks y características únicos de cada máquina.

Las capacidades del producto de Senseye permiten a fabricantes automotrices monitorizar todos sus activos de producción. Maximizando eficiencia de operaciones de planta y mantenimiento, y minimizando probabilidades de costoso downtime de máquina.

Senseye ayuda a clientes a lograr ahorros sustanciales aplicando su tecnología a entornos de producción automotriz a gran escala. Vemos niveles de downtime no planificado reducirse a la mitad al introducir Senseye PdM, costes de mantenimiento caen 40%, lo que se traduce en ahorros de varios millones, y niveles de productividad mejoran hasta el punto de que sitios individuales fabrican 5.000 coches más al año que antes.

La naturaleza escalable del producto de Senseye significa que puede aplicarse a cualquier rango de activos para reducir la tensión para equipos de mantenimiento internos o externalizados. Los ahorros logrados típicamente pagan el coste de introducir y usar Senseye PdM dentro de los primeros tres meses de despliegue.

La presión en fabricantes automotrices ya está cambiando la industria para mejor, con vehículos cada vez más limpios y eficientes saliendo de la línea de producción diariamente. La tecnología de Senseye, como parte del movimiento broader de fábrica inteligente, está jugando un papel crucial en transformar la productividad y sostenibilidad de esas líneas de producción, así como las personas responsables de mantenerlas rodando.