Grande fabricante de automóveis migra dados de produção para a nuvem
Migração dos dados de produção para a nuvem em menos de seis meses
Um único aplicativo que fornece análises para auxiliar os processos de negócios
Usando dados relevantes para reduzir custos, tempo de inatividade e melhorar a qualidade
Desafio
Discussão com dados divergentes
Uma grande fabricante de automóveis dos EUA assumiu um compromisso ousado de transferir mais da sua produção para veículos elétricos (EVs). Em 2021 anunciou que começaria a produzir uma versão elétrica de um de seus veículos mais populares.
Mudar de motores de combustão interna para motores elétricos não é simples. A mudança altera toda a arquitetura do chão de fábrica. O aumento da eletrônica nos carros, principalmente EVs, cria uma oportunidade para aumentar a produtividade e melhorar a qualidade, permitindo uma melhor comunicação entre veículos, instalações e o processo de fabricação durante a montagem.
A maior conectividade da Internet das Coisas (IoT) produz grandes quantidades de dados, mas estes devem ser localizados, organizados e analisados. No processo de fabricação de automóveis, os conjuntos de dados geralmente são distribuídos entre fornecedores, fábricas de autopeças e montadoras. Desta forma, grande parte dos dados está no hardware dos fornecedores, com centros de dados locais em várias fábricas e em muitas nuvens diferentes. Além disso, os dados são coletados de sensores e outros dispositivos IoT na produção, mas há pouca consistência de uma fábrica para outra.
No caso desta fabricante de automóveis, ela queria agregar seus dados de fabricação em uma única plataforma que pudesse ser acessada de qualquer local. A empresa prevê um ambiente de conectividade perfeita entre seus veículos elétricos, seu pessoal e seus equipamentos de fabricação.
Compromisso
Digitalizando a produção
GFT tem profundo conhecimento em automóveis e manufatura, e tem trabalhado em conjunto com a nuvem Google, o provedor de nuvem preferido das fabricantes, por muitos anos. Isso permitiu que GFT desenvolvesse uma plataforma na nuvem que pudesse coletar, agregar e sintetizar dados de fabricação de diferentes fontes em um único aplicativo baseado na plataforma Manufacturing Data Engine da nuvem Google.
GFT criou parâmetros de dados, processou as informações coletadas e, em seguida, usou o aprendizado de máquina para desenvolver painéis e outras interfaces de visualização de dados para a fabricante de automóveis e seus fornecedores.
Para um banco de testes, GFT e a fabricante selecionaram uma planta de estampagem que fabrica painéis externos de carroceria para picapes e vans comerciais. A linha produz cerca de 900 peças por hora, ou cerca de 3 milhões de painéis por ano. Para cada um deles, os sensores e outros equipamentos de monitoramento da empresa rastreiam os materiais recebidos, analisam as operações da linha de montagem e coletam imagens de cada peça produzida pela linha. A empresa hospedou as imagens coletadas na nuvem Google, mas o volume de dados era enorme.
Em questão de meses, eles acumularam 500 milhões de pontos de dados que precisavam de um armazenamento flexível e confiável. Um dos primeiros passos foi trabalhar com a empresa para identificar dados estranhos que não eram necessários para o novo aplicativo. GFT pegou os conjuntos de dados restantes, definiu os requisitos operacionais e técnicos e, em seguida, testou o sistema na linha de estampagem.
Ao processar e analisar os dados da linha de estampagem, a fabricante conseguiu detectar variações nos materiais, controlar os parâmetros do processo de estampagem com mais eficiência e determinar a produção de peças para obter melhor qualidade.
A coleta de todos os dados em uma única plataforma permite à fabricante revisar conjuntos de dados de diferentes sensores. Comparando dois conjuntos de dados de equipamentos similares, a empresa pode monitorar as diferenças de desempenho, detectar falhas antecipadamente e fazer reparos com menos interrupções na linha de produção.
GFT realizou o esforço piloto em cerca de três meses e todo o lançamento foi concluído em cerca de seis meses.
Benefícios
Usando dados relevantes para reduzir custos e tempo de inatividade, melhorar a qualidade
O esforço piloto foi bem-sucedido e a fabricante de automóveis está implementando a plataforma em outras fábricas. Com a plataforma de nuvem consolidada, a empresa pode criar novos aplicativos com base no acesso a dados mais gerenciáveis e significativos do que a empresa tinha antes.
Por exemplo, com as informações coletadas dos sensores da fábrica, a empresa consegue entender melhor os padrões de operação e detectar irregularidades. Desta forma, ela pode direcionar os esforços de manutenção preventiva para garantir que as máquinas sejam reparadas antes que quebrem e que a manutenção de rotina não seja feita desnecessariamente em equipamentos que estão funcionando corretamente.
A plataforma também permitirá um melhor controle de qualidade dos painéis da carroceria, baterias, peças e outros componentes antes de serem instalados. Ao fazer quaisquer ajustes necessários no início do processo, pode-se melhorar a qualidade e reduzir defeitos, recalls, paradas na linha de montagem e outras correções com custos elevados.
GFT, trabalhando com a nuvem Google, construiu uma plataforma de dados robusta que oferece à fabricante uma estrutura abrangente integrando todas as fontes de dados e fornece análises para apoiar seus processos de negócios em fábricas e linhas de produção.
“Em última análise, a plataforma está atendendo a uma necessidade muito comum entre todas as fabricantes, em que todas essas informações estão sendo produzidas, mas os dados não estão sendo usados em todo o seu potencial. Pegamos todos os componentes nativos da nuvem principal e os configuramos para ingerir e gerenciar dados de fabricação para produzir maiores percepções e eficiências operacionais.”
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História de sucesso
GFT, como fornecedora oficial de serviços globais, usou a solução Google Cloud Manufacturing Data Engine para levar a transformação digital ao chão de fábrica da montadora em menos de seis meses.
GFT US
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