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Indústria Automotiva, Inovação, Big data

Como usar efetivamente big data na fabricação automotiva?

06 junho 2022

Otimizar os processos de fabricação é uma atividade importante para todos os setores. Novas tecnologias também estão sendo aplicadas na indústria automotiva. Isso é Iimpulsionado, entre outras coisas, pela análise contínua de dados relacionados à produção de componentes automotivos. Big data na fabricação é uma ferramenta extremamente útil que possibilita não apenas aumentar os lucros com a racionalização de processos, mas também avaliar protótipos de novos componentes.

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Big data na fabricação

A análise de big data na manufatura envolve a busca, recuperação, coleta e interpretação de dados que podem contribuir para o cumprimento dos objetivos exigidos. Atualmente, um sistema otimizado de coleta e análise de dados é essencial para criar as condições de fabricação corretas. Entre outras coisas, esses processos permitem encontrar rapidamente possíveis erros de fabricação e começar a corrigi-los imediatamente. As possibilidades de análise de dados de fabricação são enormes e estão se tornando um verdadeiro ponto forte das plantas que utilizam esse tipo de tecnologia. O uso de big data na manufatura proporciona uma vantagem competitiva principalmente pelo fato de que esta abordagem permite uma análise extremamente eficiente e profunda de potenciais melhorias de processo dentro de uma determinada empresa ou planta.

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A tecnologia de coleta de dados sobre processos relevantes é usada em muitas indústrias diferentes. Há anos, empresas do setor financeiro ou donos de sites, entre outros, vêm aproveitando suas possibilidades. Big data na indústria também está se tornando uma solução cada vez mais popular devido ao seu potencial para minimizar o desperdício e, assim, maximizar os lucros.

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Uma questão importante no contexto da análise de big data é saber como coletar dados de forma a fornecer o maior valor. O primeiro passo é identificar as fontes relevantes de informação. Dados sobre a indústria de manufatura são coletados continuamente de todas as máquinas que fazem parte dos processos de manufatura. Em seguida, os dados precisam ser segmentados – a fabricação de componentes automotivos consiste em muitas etapas e é um processo bastante complexo, por isso é necessário verificar e selecionar cuidadosamente as informações coletadas. Outro aspecto importante é o armazenamento e interpretação dos dados. A análise estatística de grandes conjuntos de informações é uma etapa fundamental para qualquer entidade que use técnicas relacionadas a big data – é a única maneira de tirar conclusões efetivas dos dados coletados.

Como a análise de big data se traduz em maior eficiência de fabricação?

Uma vez coletados os dados gerados pela operação das linhas de produção, é possível avaliar de forma realista a velocidade e a qualidade das máquinas, bem como a eficiência das pessoas que as operam. Isso, por sua vez, possibilita que a big data na fabricação automotiva introduza mudanças em vários estágios dos processos de produção para melhorar a entrega de componentes automotivos. A análise dos dados de fabricação também possibilita o abandono de soluções que não funcionam na prática e levam a uma menor produtividade. É também uma oportunidade para ajustar a estrutura da organização depois de determinar como os funcionários se desempenham em determinados cargos. As técnicas de big data analytics podem, portanto, afetar muitos aspectos do trabalho de fornecedores de diferentes tipos de peças – tanto em termos de desempenho dos equipamentos quanto das pessoas envolvidas nos processos em questão.

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Big data na fabricação permite avaliar quando os processos são mais eficientes

A coleta de dados também permite avaliar os tempos e as condições em que a fabricação em uma planta é mais eficiente. Esta é uma questão que depende de muitos fatores sensíveis – muitas vezes, dias e horas específicos estão associados a melhores resultados na linha de produção. Isso, por sua vez, se traduz diretamente na capacidade de descrever as condições ideais para a produção de componentes individuais.

Avaliação da qualidade de protótipos – pesquisas realizadas na área de big data na indústria

Essas são apenas algumas das situações que envolvem possíveis melhorias nos processos de fabricação por meio da análise de dados. A big data também possibilita avaliar de forma abrangente cada protótipo de um componente antes de colocá-lo no mercado. As estatísticas de fabricação de uma determinada peça permitem avaliar o tempo e os recursos financeiros necessários para produzi-la em maior escala. Isso torna possível ajustar o design na fase de protótipo, o que se traduz em desperdícios significativamente reduzidos no futuro. Outra área onde o potencial da big data pode ser visto é nas negociações com potenciais parceiros de negócios – dados específicos podem ser usados ​​para apresentar argumentos muito convincentes.

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O uso de big data na indústria de manufatura do futuro

Big data é um campo relativamente jovem, que já conseguiu causar um impacto significativo nos processos de fabricação da indústria automotiva. À medida que o desempenho da computação melhora e novas soluções são desenvolvidas, essas técnicas serão usadas ainda mais amplamente no futuro. As tendências atuais na coleta de dados desempenharão um papel importante no uso da análise de dados nas próximas décadas. A informação está se tornando um dos recursos mais importantes à nossa disposição, praticamente uma "moeda" separada. Definitivamente, vale a pena dedicar alguns recursos para determinar como usá-lo de maneira ideal, aproveitando todo o potencial da análise de big data na fabricação.

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Processos de fabricação inovadores usando big data

Cada vez mais empresas do setor automotivo estão fazendo grande uso de dados para melhorar seus processos de fabricação. A análise de big data é usada, entre outros, pela Knauf Industries, líder em soluções modernas de fabricação automotiva. O processamento e interpretação de dados fornece uma ferramenta poderosa para aumentar a eficiência dos processos de fabricação em uma escala anteriormente desconhecida.

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