ESPANHA : VÁRIOS SECTORES
SMART-EASY
Plataforma avançada de fabrico digital
OBJECTIVO DO PROJECTO
Máquinas-ferramentas com sensores
O projeto SMART-EASY visava desenvolver uma nova geração de máquinas-ferramentas com sensores e tecnologias de visão artificial para gerar ambientes operacionais digitais que simplificassem e racionalizassem os processos de fabrico e de manutenção preditiva, a fim de assegurar um fabrico optimizado em termos de eficiência, qualidade, fiabilidade e produtividade.
Com base nos dados extraídos dos sensores ligados a cada máquina e graças à aplicação de técnicas de aprendizagem automática e de gestão do conhecimento, foi desenvolvido um gémeo digital para cada máquina capaz de analisar os resultados em relação aos padrões definidos de funcionamento normal e de qualidade das peças. Pretendia-se, assim, fornecer aos utilizadores ferramentas de assistência que sugerissem novos processos e estratégias de fabrico, detectassem o estado de saúde dos componentes mais críticos e sugerissem as melhores acções de manutenção preditiva e de correção de erros.
Este projeto de Plataforma Digital de Fabrico Avançado foi desenvolvido por um consórcio espanhol de oito empresas líderes nas diferentes fases da cadeia de valor do fabrico, que decidiram unir forças. O consórcio foi liderado pela empresa Nicolás Correa, um fabricante de fresadoras de grande volume com sede em Burgos. A ela juntaram-se as empresas Álava Ingenieros, MonoM, Ibarmia, GNC Hypatia, Shuton, MYL e Inmapa-Aeronáutica. Contaram também com a colaboração da Tecnalia, da Universidade de Burgos e da Universidade do País Basco.
Data de aplicação:
fevereiro de 2019 - fevereiro de 2023
Localização:
Espanha
Setor:
Indústria de processamento, máquinas-ferramentas
Cliente:
Como o fizemos
Aquisição e tratamento de dados
A MonoM, uma empresa do Grupo Álava, participou na definição do modelo ou gémeo digital da máquina-ferramenta, bem como na definição da manutenção preditiva na definição do modelo ou gémeo digital da máquina-ferramenta, bem como na definição da manutenção preditiva utilizando algoritmos de machine learning aplicados aos sinais da máquina-ferramenta registados no seu CNC e outros sinais adicionais.
Desta forma, foi possível definir o desgaste da máquina em função do processo num determinado momento, de modo a criar padrões de comportamento e antecipar falhas. Por seu lado, a Álava Ingenieros participou neste projeto definindo as necessidades de deteção em massa das máquinas e definindo a solução tecnológica para a deteção de anomalias durante o processo de fabrico das peças.
Além disso, a Álava Ingenieros foi responsável pela aquisição e processamento dos dados extraídos de todos os sensores instalados nas máquinas para contribuir para a atualização e geração dos gémeos digitais. Foi também responsável pelo desenvolvimento e programação dos parâmetros de controlo, supervisão e análise de desvios no processo de maquinação.
A NOSSA CONTRIBUIÇÃO
Alguns dos nossos produtos e serviços aplicados a este projeto
RESULTADOS E REALIZAÇÕES
Melhorar a eficiência dos processos
Este novo processo de fabrico permitiu aos utilizadores reduzir 60% do tempo e dos custos associados ao lançamento de novas operações de fabrico, bem como reduzir o consumo de energia e de materiais em 20%. Permitiu também uma maquinação sem supervisão e melhorou todos os níveis de qualidade.
Através deste sistema, pela primeira vez na história, os responsáveis pelo processo de fabrico puderam dispor de uma radiografia completa não só de cada máquina-ferramenta instalada na fábrica, mas também de qualquer um dos seus componentes e de todo o processo de fabrico em qualquer momento. Para além disso, estas radiografias podem ser armazenadas ao longo do tempo para formar um histórico que ajudará na gestão e supervisão do processo.
60%
redução do tempo e dos custos associados
20%
redução do consumo de energia e de materiais
A NOSSA EXPERIÊNCIA
