A moldagem por injeção de produtos complexos de policarbonato é muito exigente. Quando se trata de manter tolerâncias estreitas, muitos fabricantes contam com sistemas modernos e cada vez mais também com soluções de software inteligentes, que monitoram sistematicamente o processo de fabricação e fazem recomendações de ações a serem tomadas. A Webasto (Dresden, Alemanha), fabricante de tetos de veículos em policarbonato expandiu seu sistema de execução de manufatura (MES), com o objetivo de incluir a nova plataforma de inteligência artificial AI Detact. O resultado tem sido a análise automática de dados, com interações visíveis e processos transparentes.

Os policarbonatos (PC) são materiais plásticos quase 50% mais leves que o vidro, tão transparentes quanto e prometem uma precisão dimensional particular e alta rigidez. Soma-se a isso sua excelente resistência ao impacto e alta resistência ao calor.

Os policarbonatos, portanto, atendem às altas demandas na prática e são usados em muitas indústrias - por exemplo, na indústria automotiva, onde, entre outras coisas, os tetos de veículos são feitos de PC.

O fornecedor automotivo Webasto confia, entre outras coisas, no processo de moldagem por injeção de dois componentes na fabricação de tetos de seus veículos, porque ele pode ser usado para criar quase qualquer projeto.

 

Altas demandas na fabricação de tetos de veículos em PC

As vantagens do policarbonato são óbvias. No entanto, a sua moldagem por injeção é caracterizada por inúmeros desafios. Um exemplo: os tetos dos veículos têm de fechar perfeitamente em todos os momentos e nenhuma umidade pode penetrar no interior.

Portanto, eles devem ser 100% perfeitos. Para conseguir isso, tolerâncias extremamente restritas devem ser respeitadas durante todo o processo - mesmo ao combinar processos diferentes, tais como a estampagem paralela.

No exemplo apresentado aqui, o fabricante do teto em PC trabalha com ferramentas de moldagem por injeção muito complexas e monitora todas as etapas do processo com sensores extensivos. Esta é a única maneira de garantir processos eficientes e produtos de alta qualidade de forma consistente.

Semelhante a muitos outros produtos feitos de PC, os tetos de veículos têm requisitos de qualidade muito elevados, em um processo de fabricação complexo. E é exatamente isso que exige um alto nível de competência e ampla experiência, principalmente nas áreas de gestão e otimização de processos. Além disso, existem tecnologias de monitoramento e controle de processos que, se utilizadas de maneira correta, podem se tornar uma grande vantagem competitiva.

Os fabricantes que automatizaram grandes partes de sua produção estão familiarizados com esta situação e muitos deles decidiram usar um sistema de execução da manufatura (MES), pois ele oferece uma boa visão do processo em andamento, com a visualização de certos estados, e com o relato imediato de desvios e erros. Com a experiência de seus funcionários, os fabricantes podem, por exemplo, reduzir paradas e rejeições, mas também identificar e eliminar outras variáveis de interrupção dos processos.

 

Dados do MES - valiosos, mas não suficientes

A Webasto trabalha com um sistema MES que, entre outras coisas, registra automaticamente os componentes individuais por meio de seu número de série, registra os respectivos dados de qualidade e reporta prontamente possíveis desvios e erros.

Em 2018, o fornecedor automotivo decidiu expandir o MES existente em seu centro de competência de plásticos em Schierling, Baviera. Matthias Altendorfner, que como gerente de produção é responsável pelo processo de fabricação tranquilo, explica esta etapa: “O MES funciona de forma confiável, mas funciona principalmente como um coletor de dados para registrar dados relacionados aos componentes como parte da rastreabilidade. No entanto, isso não nos dá nenhum feedback imediato sobre as mudanças no processo. ”Os dados disponíveis no MES são, portanto, apenas parcialmente adequados para podermos reagir pronta e imediatamente às mudanças no processo.

A análise detalhada da causa raiz dos dados MES é geralmente muito complexa e demorada. “É por isso que procurávamos um complemento ao sistema existente para identificar falhas no processo de forma mais eficiente, rápida e, portanto, com melhor custo-benefício. Além dos dados relativos aos componentes, deve-se, acima de tudo, registrar também as informações do processo de moldagem por injeção das máquinas, dos controladores de câmara quente, do controle de temperatura do molde e dos sensores e, por fim, reunir todos os dados. Com o sistema AI 'Detact', encontramos uma solução escalável que estende o MES em áreas que são importantes para nós ”, explicou Altendorfner.

 

Análise das interações com a Inteligência Artificial

O fornecedor automotivo precisava de uma solução que fosse capaz de apoiar de forma sustentável esse avanço e estabelecer a produção de moldagem por injeção dentro do conceito de Indústria 4.0. A equipe decidiu por um sistema escalonável que inclui todas as funções necessárias sem substituir o MES existente. Para ter certeza de que o novo sistema pode atender aos altos requisitos, a equipe de Matthias Altendorfner primeiro definiu um projeto piloto gerenciável que representa os requisitos típicos da moldagem por injeção de PC. Os responsáveis decidiram por uma cadeia de processo no próprio centro de competência de plásticos da empresa em Schierling. Juntamente com os especialistas em IA e processos da empresa de software e tecnologia Symate, em Dresden, o fornecedor automotivo implementou a plataforma baseada no Detact, um software que coleta e digitaliza automaticamente dados de tecnologia, combina e estrutura parâmetros, criando capacidades analíticas de uma maneira amigável para engenheiros. O sistema de IA foi configurado como um painel de sistemas cruzados e projetado de modo que registre centralmente todos os dados do componente, assim como os dados de qualidade selecionados do MES, e também dados da máquina e / ou periféricos e demais processos, de forma totalmente automática e em nuvem.

Dawid Danielak, que acompanhou a introdução do novo painel de IA como engenheiro de aplicativos responsável, declarou-se encantado com a decisão: “Existem muitas incertezas associadas à introdução de um novo sistema: O software realmente faz o que promete. A instalação é complexa, mas nossos sistemas existentes são compatíveis e o investimento vale muito a pena. Portanto, queríamos começar pequeno e dar uma olhada bem de perto nos resultados do projeto piloto. Em uma primeira etapa, integramos todos os parâmetros relevantes, tais como o status da máquina e valores reais predefinidos, pontos de ajuste e limites no Detact ou os geramos como parâmetros artificiais a partir de dados existentes. Trabalhamos com aplicativos específicos, que processam os dados e os visualizam por meio de um navegador padrão no desktop ou no celular. O sistema então executa cálculos complexos em segundo plano e apresenta os resultados da análise. ”Isso se encaixa perfeitamente com o princípio do assistente digital, porque todos os envolvidos recebem exatamente as informações de que precisam para seu trabalho - nem mais nem menos. O conhecimento obtido é então armazenado na nuvem e fica disponível para análises futuras. “Isso significa que não há mais perda de conhecimento e finalmente obtemos a transparência de que precisamos para tornar os processos estáveis e eficientes no longo prazo”, disse Danielak.

 

Avaliação dos relacionados ao componente com IA

Desde a introdução do novo sistema, o fornecedor automotivo tem coletado dados relacionados aos componentes e informações do processo de moldagem por injeção das máquinas, controladores de câmara quente, controle de temperatura do molde e sensores em um sistema central e combinando esses dados entre si. Usando os dados sincronizados, o sistema detecta e analisa, por exemplo, anomalias no curso dos parâmetros e, assim, compara, entre outras coisas, os estados do componente ou do processo de lote cruzado. Com base nisso, os envolvidos adquirem uma compreensão mais profunda do processo e podem otimizá-lo de maneira direcionada - por exemplo, no contexto de comissionamento, que pode ser acelerado com o conhecimento correto ou evitando rejeições.

Matthias Altendorfner acrescenta: “Ao introduzir a plataforma de IA em nossa moldagem por injeção, fomos capazes de implementar um grande número de objetivos de uma vez. Portanto, decidimos integrar todas as outras máquinas de moldagem por injeção no sistema. Nós nos beneficiamos da arquitetura de sistema escalonável do Detact porque já concluímos essa tarefa, atualizando nosso poder de computação. A longo prazo, gostaríamos de integrar a plataforma de IA um pouco mais profundamente para que funcione de forma quase totalmente automática.”

O software pode, por exemplo, relatar estados de processo críticos por meio de mensagens na máquina e fazer sugestões para ações subsequentes no contexto de configuração de processo e garantia da qualidade. As primeiras funções automáticas já foram configuradas durante a fase de teste. Isso inclui uma função de monitoramento que visualiza o sistema piloto ao vivo com seu status operacional atual e valores de parâmetro, tais como tempo de ciclo. Com essas informações, o fornecedor automotivo pode, por exemplo, ler os valores médios dos tempos de ciclo de um dia e detectar violações de tolerância. Essa análise também inclui parâmetros para o número relativo de rejeições e um histórico de componentes, incluindo a pesquisa e a exibição de todos os parâmetros de produção armazenados e valores medidos. Altendorfner finalmente acrescenta: “Com a introdução do Detact, a moldagem por injeção de policarbonato na Webasto foi visivelmente otimizada - análises de processo mais rápidas e eficientes levam a uma redução notável dos rejeitos. Além disso, os funcionários têm acesso mais amplo a todos os parâmetros relevantes para a produção de um componente, com uma melhor correlação dos parâmetros de processo individuais. Com base nisso, pode-se tomar decisões rapidamente a qualquer momento e ajustar o processo atual com precisão. "

 

Autor: Stefan Lange, gerente de relações públicas da Symate, em Dresden (Alemanha)

 

Fotos: processo de moldagem por injeção de policarbonato na Webasto. (Imagens: Grupo Webasto)

 

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