A Seat anunciou que a fábrica de Martorell já consegue prever possíveis incidentes nos robôs da sua linha de produção, prevenindo eventuais falhas, o que lhe permitirá intervir antecipadamente (se necessário) e evitar eventuais interrupções. Ou seja, alcançar uma maior eficiência produtiva, com a vantagem de que a ferramenta desenvolvida para tornar isto possível pode ser implementada nas restantes fábricas do Grupo Volkswagen.
A solução baseia-se num novo sistema digital que resulta de uma colaboração entre a área de produção e o centro de desenvolvimento de software da Seat, o Seat:CODE, e tomou como ponto de partida as pinças de soldadura das máquinas específicas para esse efeito. Segundo a marca, “utilizando a informação gerada por estes robôs, é possível processar e analisar os dados das pinças e implementar algoritmos para prever quando poderão falhar, com base no comportamento destas variáveis. Ao utilizar esta informação, a principal unidade de produção da Seat é capaz de evitar possíveis interrupções na produção e aumentar a eficiência e produtividade globais.”
Na prática, a garantia de que os robôs não vão perturbar o funcionamento da linha advém do desenvolvimento de um algoritmo preditivo, como explica o CEO da Seat:CODE, Carlos Buenosvinos: “É graças ao algoritmo desenvolvido que temos a capacidade de detectar possíveis incidentes, antecipando assim um problema futuro dias antes de este ocorrer. Isto permite-nos analisar ainda melhor os nossos processos e, portanto, ser mais produtivos, bem como estabelecer uma plataforma forte para a inovação futura.”
Como a fábrica de Martorell faz parte da chamada Plataforma de Produção Digital (DPP), a cloud industrial da Volkswagen criada em conjunto com a Amazon Web Services, que integra as diferentes fábricas do conglomerado germânico, a solução pode ser alargada aos restantes complexos fabris do grupo alemão. Isto porque, conforme esclarece o construtor espanhol, a DPP “permite a recolha e sincronização de dados de máquinas e sistemas de todas as fábricas em tempo real e também fornece novos conhecimentos sobre os processos de produção”, o que abre caminho à optimização dos processos de produção e a “melhorias significativas na produtividade nas fábricas” do grupo.
