Manutenção inteligente usando inteligência artificial
Manutenção inteligente usando inteligência artificial
8.03.2022
Evitar paradas não planejadas antes que elas ocorram é o objetivo do sistema de análise inteligente usado na montagem na fábrica do BMW Group em Regensburg. A manutenção preditiva é proativa e preventiva – e é exatamente isso que o sistema de monitoramento inteligente oferece. As análises baseadas em dados dos equipamentos de transporte permitem que possíveis falhas sejam identificadas precocemente e evitadas – mantendo assim o fluxo ideal de produção de veículos. O sistema apoiado pela inteligência artificial (IA) evita uma média de cerca de 500 minutos de interrupção por ano na montagem de veículos apenas na fábrica de Regensburg.
Análise de dados para uma resposta preventiva mais rápida a possíveis interrupções
Para montagem na fábrica do BMW Group em Regensburg, os veículos são geralmente acoplados a transportadores de carga móveis ou sistemas de deslizamento, que passam pelas instalações de produção em uma cadeia. Qualquer falha técnica nos sistemas de transporte de última geração pode paralisar as linhas de montagem – exigindo mais esforço de manutenção e, portanto, resultando em custos mais elevados. Para evitar que isso aconteça, a equipe de inovação da fábrica do BMW Group em Regensburg desenvolveu um sistema que pode identificar precocemente potenciais defeitos técnicos – e assim evitar qualquer perda de produção. Os elementos transportadores afetados podem ser removidos da linha de montagem e reparados fora da produção. A vantagem é que o sistema de monitoramento não requer sensores ou hardware adicionais, mas avalia os dados existentes dos componentes instalados e do controle do elemento transportador. Um alarme soa se forem encontradas anomalias.
Por exemplo, os transportadores de carga utilizados para transportar veículos durante a montagem enviam vários dados para o sistema de controle do transportador. Esses dados são então transmitidos através do sistema de controle da transportadora e da fábrica para a plataforma de manutenção preditiva em nuvem do próprio Grupo BMW. É aqui que começa a análise: o algoritmo procura constantemente irregularidades, como flutuações no consumo de energia, anomalias nos movimentos do transportador ou códigos de barras que não são suficientemente legíveis, o que pode desencadear uma avaria. Caso sejam encontradas anomalias, o centro de controlo de manutenção recebe uma mensagem de aviso, que atribui ao técnico de manutenção de serviço. “Os monitores de vigilância em nosso centro de controle funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana”, explica o gerente de projeto Oliver Mrasek. “Isso nos permite responder rapidamente a qualquer tipo de relatório de falha e retirar o veículo afetado do ciclo.”
Implementação – apoiada por IA, padronizada e econômica
A manutenção preditiva não é uma solução independente, salienta Mrasek. O sistema foi padronizado em colaboração com o gerenciamento central do chão de fábrica do Grupo BMW e outras fábricas para facilitar a implementação rápida e direta em outras fábricas do Grupo BMW em todo o mundo. Essa abordagem também é econômica. “Não precisamos de sensores adicionais, então os únicos custos são de armazenamento e capacidade de computação.”
Modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos internamente também foram implementados no sistema, que utiliza os chamados mapas de calor com vários códigos de cores para diferentes anormalidades para visualizar as descobertas do modelo. “Isso nos permite mapear diferentes padrões de falhas em vários componentes e responder a eles de maneira direcionada”, explica Mrasek.
Com base nessas descobertas práticas, os algoritmos são continuamente melhorados e refinados. A equipe está atualmente no processo de conectar instalações adicionais, otimizar o sistema e integrar ações recomendadas em mensagens de falha. A mensagem de falha pode, por exemplo, indicar problemas semelhantes que ocorreram num sistema. Isso simplifica a solução de problemas para os técnicos de manutenção – por exemplo, se um impulsor no carrinho transportador estiver com defeito. “A manutenção preditiva ideal não só nos poupa dinheiro, como também significa que podemos entregar a quantidade planeada de veículos a tempo – o que poupa muito stress na produção”, explica Deniz Ince, cientista de dados da equipa.
O próximo objetivo: Previsibilidade – e duas patentes.
Mrasek e seus colegas têm trabalhado no monitoramento da tecnologia de transportadores baseado em dados nos últimos seis anos. Hoje, cerca de 80% das principais linhas de montagem já são monitoradas desta forma. “É claro que não podemos detectar ou prevenir antecipadamente todas as falhas – mas atualmente estamos evitando pelo menos 500 minutos de tempo de inatividade por ano apenas na montagem de veículos”, explica ele. É fácil calcular quanto isso significa. Na fábrica do BMW Group em Regensburg, um veículo sai da linha de montagem aproximadamente a cada minuto – a cada 57 segundos, para ser exato – e o sistema já está sendo usado em sistemas de transporte nas fábricas em Dingolfing, Leipzig e Berlim.
O objetivo é explorar ainda mais as possibilidades da inteligência artificial, com o sistema aprendendo a estimar quanto tempo resta entre a detecção da falha e a potencial paralisação. Isso ajudaria os técnicos a decidir quando precisarão realizar a manutenção e lhes permitiria definir prioridades, se necessário. Mrasek também vê potencial adicional em outras áreas da fábrica: “Estamos atualmente testando se podemos usar o sistema também para o equipamento usado para abastecer nossos veículos com fluido de freio e líquido de arrefecimento, por exemplo”.
Embora já existam inúmeras opções para manutenção preditiva de equipamentos, o sistema de aprendizagem integrado de Regensburg é, até agora, o primeiro deste tipo. A compatibilidade com a manutenção preditiva já está, portanto, incluída nas propostas para novas tecnologias de transportadores. Os fabricantes de equipamentos também elogiam o sistema, pois também se beneficiam de suas avaliações. O Grupo BMW já registrou duas patentes para seu desenvolvimento interno.
Comunicações Corporativas do Grupo BMW
Dominik Hämmerl, Comunicações Regensburg e Wackersdorf
Celular: +49 151 6060 3889, Email: Dominik.Haemmerl@bmw.de
Saskia Graser, Chefe de Comunicações Regensburg e Wackersdorf
Celular: +49 151 6060 2014, Email: Saskia.Graser@bmw.de
Site de mídia: www.press.bmwgroup.com
E-mail: presse@bmw.de
Fábricas do Grupo BMW em Regensburg e Wackersdorf
O Grupo BMW considera-se há décadas uma referência em tecnologia de produção e excelência operacional na construção de veículos – inclusive nas suas instalações em Regensburg e Wackersdorf.
A fábrica de veículos do Grupo BMW em Regensburg está em operação desde 1986 e é um dos mais de 30 locais de produção do Grupo BMW em todo o mundo. Um total de até 1.000 veículos dos modelos BMW Série 1, BMW X1 e BMW X2 saem da linha de produção na fábrica de Regensburg todos os dias úteis – destinados a clientes em todo o mundo. Diferentes tipos de trens de força são fabricados de forma flexível em uma única linha de produção – desde veículos com motores de combustão interna até híbridos plug-in, até modelos totalmente elétricos.
As baterias de alta tensão para os modelos elétricos fabricados em Regensburg também são produzidas localmente, nas proximidades da fábrica de veículos. Eles são montados na unidade de produção de componentes elétricos, inaugurada em 2021 na unidade Leibnizstrasse.
O BMW Innovation Park Wackersdorf também pertence à unidade de Regensburg. O campus de 55 hectares construído na década de 1980 foi originalmente concebido como uma instalação de reprocessamento nuclear. O Grupo BMW localizou ali sua produção de cockpits, bem como seu fornecimento de peças para fábricas no exterior. Além da BMW como maior empregadora, várias outras empresas também estão sediadas no Innovation Park Wackersdorf. Um total de cerca de 2.500 funcionários trabalham lá.
A equipe principal do Grupo BMW nas localidades de Regensburg e Wackersdorf, no leste da Baviera, é composta por cerca de 9.000 funcionários, incluindo mais de 300 aprendizes.
Análise de dados para uma resposta preventiva mais rápida a possíveis interrupções
Para montagem na fábrica do BMW Group em Regensburg, os veículos são geralmente acoplados a transportadores de carga móveis ou sistemas de deslizamento, que passam pelas instalações de produção em uma cadeia. Qualquer falha técnica nos sistemas de transporte de última geração pode paralisar as linhas de montagem – exigindo mais esforço de manutenção e, portanto, resultando em custos mais elevados. Para evitar que isso aconteça, a equipe de inovação da fábrica do BMW Group em Regensburg desenvolveu um sistema que pode identificar precocemente potenciais defeitos técnicos – e assim evitar qualquer perda de produção. Os elementos transportadores afetados podem ser removidos da linha de montagem e reparados fora da produção. A vantagem é que o sistema de monitoramento não requer sensores ou hardware adicionais, mas avalia os dados existentes dos componentes instalados e do controle do elemento transportador. Um alarme soa se forem encontradas anomalias.
Por exemplo, os transportadores de carga utilizados para transportar veículos durante a montagem enviam vários dados para o sistema de controle do transportador. Esses dados são então transmitidos através do sistema de controle da transportadora e da fábrica para a plataforma de manutenção preditiva em nuvem do próprio Grupo BMW. É aqui que começa a análise: o algoritmo procura constantemente irregularidades, como flutuações no consumo de energia, anomalias nos movimentos do transportador ou códigos de barras que não são suficientemente legíveis, o que pode desencadear uma avaria. Caso sejam encontradas anomalias, o centro de controlo de manutenção recebe uma mensagem de aviso, que atribui ao técnico de manutenção de serviço. “Os monitores de vigilância em nosso centro de controle funcionam 24 horas por dia, 7 dias por semana”, explica o gerente de projeto Oliver Mrasek. “Isso nos permite responder rapidamente a qualquer tipo de relatório de falha e retirar o veículo afetado do ciclo.”
Implementação – apoiada por IA, padronizada e econômica
A manutenção preditiva não é uma solução independente, salienta Mrasek. O sistema foi padronizado em colaboração com o gerenciamento central do chão de fábrica do Grupo BMW e outras fábricas para facilitar a implementação rápida e direta em outras fábricas do Grupo BMW em todo o mundo. Essa abordagem também é econômica. “Não precisamos de sensores adicionais, então os únicos custos são de armazenamento e capacidade de computação.”
Modelos de aprendizado de máquina desenvolvidos internamente também foram implementados no sistema, que utiliza os chamados mapas de calor com vários códigos de cores para diferentes anormalidades para visualizar as descobertas do modelo. “Isso nos permite mapear diferentes padrões de falhas em vários componentes e responder a eles de maneira direcionada”, explica Mrasek.
Com base nessas descobertas práticas, os algoritmos são continuamente melhorados e refinados. A equipe está atualmente no processo de conectar instalações adicionais, otimizar o sistema e integrar ações recomendadas em mensagens de falha. A mensagem de falha pode, por exemplo, indicar problemas semelhantes que ocorreram num sistema. Isso simplifica a solução de problemas para os técnicos de manutenção – por exemplo, se um impulsor no carrinho transportador estiver com defeito. “A manutenção preditiva ideal não só nos poupa dinheiro, como também significa que podemos entregar a quantidade planeada de veículos a tempo – o que poupa muito stress na produção”, explica Deniz Ince, cientista de dados da equipa.
O próximo objetivo: Previsibilidade – e duas patentes.
Mrasek e seus colegas têm trabalhado no monitoramento da tecnologia de transportadores baseado em dados nos últimos seis anos. Hoje, cerca de 80% das principais linhas de montagem já são monitoradas desta forma. “É claro que não podemos detectar ou prevenir antecipadamente todas as falhas – mas atualmente estamos evitando pelo menos 500 minutos de tempo de inatividade por ano apenas na montagem de veículos”, explica ele. É fácil calcular quanto isso significa. Na fábrica do BMW Group em Regensburg, um veículo sai da linha de montagem aproximadamente a cada minuto – a cada 57 segundos, para ser exato – e o sistema já está sendo usado em sistemas de transporte nas fábricas em Dingolfing, Leipzig e Berlim.
O objetivo é explorar ainda mais as possibilidades da inteligência artificial, com o sistema aprendendo a estimar quanto tempo resta entre a detecção da falha e a potencial paralisação. Isso ajudaria os técnicos a decidir quando precisarão realizar a manutenção e lhes permitiria definir prioridades, se necessário. Mrasek também vê potencial adicional em outras áreas da fábrica: “Estamos atualmente testando se podemos usar o sistema também para o equipamento usado para abastecer nossos veículos com fluido de freio e líquido de arrefecimento, por exemplo”.
Embora já existam inúmeras opções para manutenção preditiva de equipamentos, o sistema de aprendizagem integrado de Regensburg é, até agora, o primeiro deste tipo. A compatibilidade com a manutenção preditiva já está, portanto, incluída nas propostas para novas tecnologias de transportadores. Os fabricantes de equipamentos também elogiam o sistema, pois também se beneficiam de suas avaliações. O Grupo BMW já registrou duas patentes para seu desenvolvimento interno.
Comunicações Corporativas do Grupo BMW
Dominik Hämmerl, Comunicações Regensburg e Wackersdorf
Celular: +49 151 6060 3889, Email: Dominik.Haemmerl@bmw.de
Saskia Graser, Chefe de Comunicações Regensburg e Wackersdorf
Celular: +49 151 6060 2014, Email: Saskia.Graser@bmw.de
Site de mídia: www.press.bmwgroup.com
E-mail: presse@bmw.de
Fábricas do Grupo BMW em Regensburg e Wackersdorf
O Grupo BMW considera-se há décadas uma referência em tecnologia de produção e excelência operacional na construção de veículos – inclusive nas suas instalações em Regensburg e Wackersdorf.
A fábrica de veículos do Grupo BMW em Regensburg está em operação desde 1986 e é um dos mais de 30 locais de produção do Grupo BMW em todo o mundo. Um total de até 1.000 veículos dos modelos BMW Série 1, BMW X1 e BMW X2 saem da linha de produção na fábrica de Regensburg todos os dias úteis – destinados a clientes em todo o mundo. Diferentes tipos de trens de força são fabricados de forma flexível em uma única linha de produção – desde veículos com motores de combustão interna até híbridos plug-in, até modelos totalmente elétricos.
As baterias de alta tensão para os modelos elétricos fabricados em Regensburg também são produzidas localmente, nas proximidades da fábrica de veículos. Eles são montados na unidade de produção de componentes elétricos, inaugurada em 2021 na unidade Leibnizstrasse.
O BMW Innovation Park Wackersdorf também pertence à unidade de Regensburg. O campus de 55 hectares construído na década de 1980 foi originalmente concebido como uma instalação de reprocessamento nuclear. O Grupo BMW localizou ali sua produção de cockpits, bem como seu fornecimento de peças para fábricas no exterior. Além da BMW como maior empregadora, várias outras empresas também estão sediadas no Innovation Park Wackersdorf. Um total de cerca de 2.500 funcionários trabalham lá.
A equipe principal do Grupo BMW nas localidades de Regensburg e Wackersdorf, no leste da Baviera, é composta por cerca de 9.000 funcionários, incluindo mais de 300 aprendizes.
