La planta de BMW Group en Regensburg implementa un innovador sistema de mantenimiento predictivo

La planta de BMW Group en Regensburg establece nuevos estándares en eficiencia en la línea de montaje con su innovador sistema de análisis inteligente, destinado a prevenir paradas no planificadas y optimizar el flujo de producción de vehículos. 

La solución de mantenimiento predictivo de vanguardia emplea inteligencia artificial (IA) paradenty abordar de forma proactiva posibles fallas del equipo, lo que resulta en mejoras significativas en el tiempo de actividad de la producción y ahorros de costos.

El sistema de monitorización inteligente de la planta de BMW Group en Regensburg se centra en el proceso de montaje, donde los vehículos se acoplan a transportadores de carga móviles o sistemas de deslizamiento. Estos transportadores recorren las naves de producción en cadena, y cualquier fallo técnico en los sistemas de transporte puede interrumpir la línea de montaje, lo que aumenta las tareas y los costes de mantenimiento. 

Para evitar estos problemas, el equipo de innovación de BMW desarrolló un sistema capaz de detectar fallas de forma temprana, garantizando una producción ininterrumpida.

Sorprendentemente, este sistema de monitoreo aprovecha los datos existentes de los componentes instalados y del control de elementos del transportador, eliminando la necesidad de sensores o hardware adicionales. Evalúa activamente diversos puntos de datos, como las fluctuaciones en el consumo de energía, las irregularidades en el movimiento del transportador y la legibilidad de los códigos de barras, paradentanomalías. 

Cuando se detectan tales anomalías, se envía inmediatamente una alerta al centro de control de mantenimiento, lo que permite tomar medidas rápidas para abordar el problema.

El director del proyecto, Oliver Mrasek, destaca el funcionamiento continuo del sistema: «Los monitores de vigilancia de nuestro centro de control funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que nos permite responder rápidamente a cualquier tipo de informe de avería y retirar del ciclo el vehículo afectado»

Implementación: respaldada por IA, estandarizada y rentable

El mantenimiento predictivo no es una solución independiente, sino un esfuerzo colaborativo. La estandarización del sistema, en colaboración con la gestión central de taller de BMW Group y otras plantas, facilita su rápida implementación en las plantas de BMW Group en todo el mundo. 

Una ventaja notable es su relación coste-beneficio, ya que no requiere sensores adicionales y los gastos se limitan a almacenamiento y potencia de cálculo.

Los modelos internos de aprendizaje automático están integrados en el sistema y utilizan mapas de calor con diferentes códigos de color para visualizar patrones de fallas en diversos componentes. Esta representación visual permite a los técnicos de mantenimiento responder con precisión a los problemasdent.

El éxito del sistema se ve reforzado por las continuas mejoras. El equipo está ampliando sus capacidades conectando instalaciones adicionales, optimizando el sistema e integrando acciones recomendadas en los mensajes de fallo. Esta mejora busca simplificar la resolución de problemas para los técnicos de mantenimiento, destacando problemas similares que han ocurrido en el sistema.

Deniz Ince, científico de datos del equipo, enfatiza los beneficios más amplios del mantenimiento predictivo óptimo: "El mantenimiento predictivo óptimo no solo nos ahorra dinero, sino que también significa que podemos entregar la cantidad planificada de vehículos a tiempo, lo que ahorra una gran cantidad de estrés en la producción"

Objetivos futuros: Mejorar la previsibilidad y las patentes

La experiencia de la planta de BMW Group en Regensburg en la monitorización basada en datos de la tecnología de transporte abarca seis años, y actualmente aproximadamente el 80 % de las principales líneas de montaje se monitorizan mediante este sistema. Si bien no se pueden predecir todos los fallos, el sistema ya ha evitado alrededor de 500 minutos de inactividad al año solo en el montaje de vehículos. Dada la tasa de producción de la planta, esto se traduce en importantes mejoras en la eficiencia operativa.

Los objetivos futuros del equipo incluyen mejorar la predictibilidad mediante la estimación del tiempo restante entre la detección de fallas y la posible parada. Esta función ayudará a los técnicos a priorizar las tareas de mantenimiento según su urgencia. Además, se está explorando la posibilidad de utilizar el sistema en otras áreas de la planta, como los equipos utilizados para el llenado de líquido de frenos y refrigerante de los vehículos.

Cabe destacar que el sistema de aprendizaje integrado de la planta de BMW Group en Regensburg es pionero en su campo, obteniendo el reconocimiento de los fabricantes de equipos y dando lugar a dos patentes registradas por BMW Group.