A fábrica do Grupo BMW em Regensburg implementa um sistema inovador de manutenção preditiva

A fábrica do BMW Group em Regensburg está estabelecendo novos padrões de eficiência na linha de montagem com seu inovador sistema de análise inteligente, que visa prevenir paradas não planejadas e otimizar o fluxo de produção de veículos. 

A solução de manutenção preditiva de ponta utiliza inteligência artificial (IA) para identificardentsolucionar proativamente possíveis falhas em equipamentos, resultando em melhorias significativas no tempo de atividade da produção e em redução de custos.

O sistema de monitoramento inteligente da fábrica do BMW Group em Regensburg concentra-se no processo de montagem, onde os veículos são acoplados a plataformas móveis de transporte ou sistemas de patins. Essas plataformas percorrem os galpões de produção em cadeia, e qualquer falha técnica nos sistemas de transporte pode interromper a linha de montagem, aumentando os esforços e custos de manutenção. 

Para contornar esses problemas, a equipe de inovação da BMW desenvolveu um sistema capaz de detectar falhas precocemente, garantindo a produção ininterrupta.

Notavelmente, este sistema de monitoramento aproveita os dados existentes dos componentes instalados e do controle dos elementos da esteira, eliminando a necessidade de sensores ou hardware adicionais. Ele avalia ativamente vários pontos de dados, incluindo flutuações no consumo de energia, irregularidades no movimento da esteira e legibilidade do código de barras, paradentanomalias. 

Quando essas anomalias são detectadas, um alerta é enviado imediatamente para o centro de controle de manutenção, permitindo uma ação rápida para solucionar o problema.

O gerente de projeto Oliver Mrasek enfatiza a operação contínua do sistema: “Os monitores de vigilância em nosso centro de controle funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana, permitindo-nos responder rapidamente a qualquer tipo de relatório de falha e retirar o veículo afetado do ciclo.”

Implementação: com suporte de IA, padronizada e com boa relação custo-benefício

A manutenção preditiva não é apenas uma solução isolada; é um esforço colaborativo. A padronização do sistema, em cooperação com a gestão central da linha de produção do BMW Group e outras fábricas, facilita sua rápida implementação em todas as unidades do BMW Group no mundo. 

Uma vantagem notável é a sua relação custo-benefício, já que não requer sensores adicionais, com despesas limitadas ao armazenamento e à capacidade de processamento.

Modelos internos de aprendizado de máquina são integrados ao sistema, utilizando mapas de calor com diferentes códigos de cores para visualizar padrões de falhas em vários componentes. Essa representação visual permite que os técnicos de manutenção respondam com precisão aos problemasdent.

O sucesso do sistema é comprovado pelos esforços contínuos de melhoria. A equipe está atualmente expandindo suas capacidades, conectando instalações adicionais, otimizando o sistema e integrando ações recomendadas às mensagens de erro. Essa melhoria visa simplificar a solução de problemas para os técnicos de manutenção, destacando problemas semelhantes que já ocorreram no sistema.

Deniz Ince, cientista de dados da equipe, enfatiza os benefícios mais amplos da manutenção preditiva otimizada: "A manutenção preditiva otimizada não só nos economiza dinheiro, como também significa que podemos entregar a quantidade planejada de veículos no prazo – o que reduz enormemente o estresse na produção."

Objetivos futuros: Aprimorar a previsibilidade e as patentes

A jornada da fábrica do Grupo BMW em Regensburg na monitorização de tecnologia de esteiras baseada em dados abrange seis anos, com aproximadamente 80% das principais linhas de montagem sendo monitorizadas por este sistema. Embora nem todas as falhas possam ser previstas, o sistema já evitou cerca de 500 minutos de inatividade por ano apenas na montagem de veículos. Dado o ritmo de produção da fábrica, isso se traduz em ganhos significativos de eficiência operacional.

Os objetivos futuros da equipe incluem aprimorar a previsibilidade, estimando o tempo restante entre a detecção de falhas e uma possível parada. Esse recurso ajudará os técnicos a priorizar as tarefas de manutenção com base na urgência. Além disso, o sistema está sendo avaliado para uso em outras áreas da fábrica, como em equipamentos utilizados para abastecer veículos com fluido de freio e líquido de arrefecimento.

Notavelmente, o sistema de aprendizagem integrado da fábrica do BMW Group em Regensburg é pioneiro em sua área, conquistando o reconhecimento de fabricantes de equipamentos e resultando em duas patentes registradas pelo BMW Group.