BMW Group Plant Regensburg implementa un innovativo sistema di manutenzione predittiva

BMW Group Plant Regensburg sta stabilendo nuovi standard nell'efficienza della catena di montaggio con il suo rivoluzionario sistema di analisi intelligente, mirato a prevenire fermi imprevisti e ottimizzare il flusso di produzione dei veicoli. 

La soluzione all'avanguardia per la manutenzione predittiva impiega l'intelligenza artificiale (AI) per identificare e affrontare proattivamente potenziali guasti alle apparecchiature, risultando in miglioramenti significativi nell'uptime della produzione e nei risparmi sui costi.

Il sistema di monitoraggio intelligente presso BMW Group Plant Regensburg si concentra sul processo di assemblaggio, dove i veicoli vengono attaccati a carrier di carico mobili o sistemi di skid. Questi carrier attraversano i capannoni di produzione in una catena, e qualsiasi guasto tecnico nei sistemi di trasporto può interrompere la catena di montaggio, portando a maggiori sforzi e costi di manutenzione. 

Per evitare questi problemi, il team di innovazione di BMW ha sviluppato un sistema in grado di rilevare precocemente i guasti, garantendo una produzione ininterrotta.

In modo notevole, questo sistema di monitoraggio sfrutta i dati esistenti dai componenti installati e dal controllo degli elementi del convoglio, eliminando la necessità di sensori o hardware aggiuntivi. Valuta attivamente vari punti dati, incluse fluttuazioni nel consumo di energia, irregolarità nel movimento del convoglio e leggibilità dei codici a barre, per identificare anomalie. 

Quando vengono rilevate tali anomalie, un avviso viene inviato immediatamente al centro di controllo della manutenzione, consentendo un'azione rapida per risolvere il problema.

Il project manager Oliver Mrasek sottolinea l'operazione continua del sistema: "I monitor di sorveglianza nel nostro centro di controllo funzionano 24/7, consentendoci di rispondere rapidamente a qualsiasi rapporto di guasto e di rimuovere il veicolo interessato dal ciclo."

Implementazione: supportata dall'AI, standardizzata ed economica

La manutenzione predittiva non è solo una soluzione autonoma; è uno sforzo collaborativo. La standardizzazione del sistema, in cooperazione con la gestione centrale del piano di produzione di BMW Group e altri siti di produzione, ne facilita il rapido dispiegamento nelle sedi di BMW Group in tutto il mondo. 

Un vantaggio notevole è la sua economicità, poiché non richiede sensori aggiuntivi, con le spese limitate allo stoccaggio e alla potenza di calcolo.

Modelli di machine learning interni sono integrati nel sistema, che utilizza heatmap con diversi codici colore per visualizzare i modelli di guasto nei vari componenti. Questa rappresentazione visiva consente ai tecnici di manutenzione di rispondere con precisione ai problemi identificati.

Il successo del sistema è sottolineato dagli sforzi di miglioramento continuo. Il team sta attualmente espandendo le sue capacità connettendo installazioni aggiuntive, ottimizzando il sistema e integrando azioni raccomandate nei messaggi di guasto. Questo miglioramento mira a semplificare la risoluzione dei problemi per i tecnici di manutenzione evidenziando problemi simili che si sono verificati nel sistema.

Deniz Ince, data scientist del team, sottolinea i benefici più ampi di una manutenzione predittiva ottimale: "Una manutenzione predittiva ottimale non solo ci fa risparmiare denaro, ma significa anche che possiamo consegnare la quantità pianificata di veicoli in tempo – il che risparmia una grande quantità di stress nella produzione."

Obiettivi futuri: migliorare la prevedibilità e i brevetti

Il percorso di BMW Group Plant Regensburg nel monitoraggio basato sui dati della tecnologia dei convogli dura da sei anni, con circa l'80% delle linee di assemblaggio principali ora monitorate utilizzando questo sistema. Sebbene non tutti i guasti possano essere previsti, il sistema ha già prevenuto circa 500 minuti di fermo all'anno solo nell'assemblaggio dei veicoli. Dato il tasso di produzione dello stabilimento, questo si traduce in significativi guadagni di efficienza operativa.

Gli obiettivi futuri del team includono il miglioramento della prevedibilità stimando il tempo rimanente tra il rilevamento del guasto e la potenziale fermata. Questa funzione aiuterà i tecnici a priorizzare i compiti di manutenzione in base all'urgenza. Inoltre, il sistema sta sendo esplorato per l'uso in altre aree dello stabilimento, come le apparecchiature utilizzate per riempire i veicoli con fluido dei freni e liquido di raffreddamento.

In modo notevole, il sistema di apprendimento integrato di BMW Group Plant Regensburg è un pioniere nel suo campo, guadagnando il riconoscimento dai produttori di apparecchiature e portando a due brevetti registrati da BMW Group.