Advanced Factories é o encontro que reúne, anualmente, as empresas mais inovadoras especializadas em automação industrial, robótica, máquinas/ferramentas e fabrico digital, juntamente com as tecnologias que permitem aumentar a competitividade industrial graças a novos modelos de negócios, novos processos produtivos e implementação da Indústria 4.0.
Esta categoria premia o desenvolvimento na área da inteligência artificial (IA) em processos industriais e produtivos. A Fersa Bearings tem, nos últimos anos, realizado vários projetos de pesquisa para aplicação de IA, de modo a melhorar a eficiência operacional dos seus processos com vista a aumentar a rentabilidade do seu produto.
O foco do trabalho é alcançar a redução do número de rejeições e melhorar a qualidade. Paralelamente a esta estratégia, foi realizada a implementação final de um piloto na linha Z3 da fábrica de Saragoça, validando diferentes tecnologias testadas desde 2018.
Durante este período, foram desenvolvidos trabalhos de pesquisa fundamentais, como validações tecnológicas, em questões estratégicas para o empresa, como a digitalização de máquinas e ativos fabris, a rastreabilidade unitária do produto ou a exploração de dados de processo.
A ferramenta de IA, FANDANGO, melhora a eficiência operacional dos processos e permite prever, em tempo real, possíveis defeitos e desvios no processo de fabrico, propondo alterações nos principais parâmetros de controlo para corrigir esses desvios a montante da linha.
Essa previsão permite antecipar ações corretivas e ajustar o processo produtivo com eficiência. Tal é alcançado graças a um metamodelo, que relaciona os dados do processo com as medidas de controlo de qualidade online e a identificação de defeitos de qualidade no processo, que é integrado por diferentes modelos de Machine Learning que reproduzem o comportamento real das máquinas.
A Fersa desenvolveu uma ferramenta que recolhe dados de fabrico e dados de controlo dimensional online, enviando-os, em tempo real, para os modelos das estações, que geram uma série de indicadores e sugestões de ajustes. Esses modelos são retreinados automaticamente com dados históricos quando a qualidade das suas previsões fica abaixo de certos limites.
Os resultados dos modelos de processo e os dados descritivos de fabrico foram integrados numa interface web que permite, por um lado, ter um gémeo digital da linha de fabrico e, por outro, consultar todo o histórico de fabrico com dados associados a cada componente da referência de rolamento final.
Antecipar desvios neste processo e defeitos de qualidade associados tem impacto direto na operação da linha, evitando a necessidade de retrabalho que reduz, significativamente, a eficiência. Por outro lado, ter esse suporte também reduz o percentual de peças de sucata, minimizando o número das que estão fora da tolerância no final da linha e não podem ser retrabalhadas.
A Fersa realizou esses desenvolvimentos no âmbito da chamada CIEN 2018 do CDTI dentro do projeto FANDANGO, em colaboração com duas organizações de pesquisa: Tecnalia Research & Innovation; Universidade de Saragoça.
Tem sido necessário contar com a colaboração de uma equipa multidisciplinar formada por pesquisadores, tecnólogos e diferentes departamentos da Fersa, como engenharia, sistemas, qualidade e produção. Esta colaboração permitiu à Fersa adquirir o conhecimento necessário para a integração da IA nos seus processos de fabrico.
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