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AI na montagem manual e repetitiva da indústria automotiva

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As montadoras e os fabricantes da indústria automotiva enfrentam diversos desafios nas linhas de  montagem manual e repetitiva. Para superar esses problemas, cada vez mais, as empresas estão adotando a automação e a robótica na linha de montagem. Porém, nem sempre isso é possível, e a Inteligência Artificial pode ajudar a enfrentar esses desafios.

Principais problemas nas linhas de montagem manual e repetitiva

Abaixo, destacamos os principais problemas enfrentados pela indústria automotiva nas linhas de montagem manual e repetitiva.

Inconsistência na qualidade

A montagem manual é mais suscetível a erros humanos, o que pode resultar em inconsistências na qualidade dos veículos produzidos. Mesmo com treinamento adequado, é difícil manter a precisão e a constância ao longo de toda a linha de produção.

Fadiga e lesões ocupacionais

Os trabalhadores envolvidos na montagem manual e repetitiva estão sujeitos a movimentos repetitivos, posturas inadequadas e levantamento de cargas pesadas. Essas atividades podem resultar em fadiga muscular e lesões ocupacionais, como lesões por esforço repetitivo (LER) e distúrbios musculoesqueléticos (DME).

Baixa eficiência e produtividade

Geralmente, a montagem manual e repetitiva é mais lenta, em comparação à montagem automatizada. Isso porque ela depende da velocidade e das habilidades dos trabalhadores individuais.

Custos de mão de obra

A montagem manual e repetitiva requer uma quantidade significativa de mão de obra qualificada, aumentando os custos para as montadoras. Além disso, a contratação e o treinamento de trabalhadores temporários para atender às demandas de produção podem ser um desafio.

Melhore a qualidade da montagem manual e repetitiva da indústria automotiva.

Solução de Inteligência Artificial para monitorar linhas de montagem manual e repetitiva

Como falamos, a Inteligência Artificial é uma ótima alternativa para resolver problemas e monitorar as atividades manuais do seu processo de produção. Por isso, a Macnica DHW trouxe com exclusividade para o Brasil a solução de Inteligência Artificial (AI) da Retrocausal. Com ela, é possível monitorar em tempo real a linha de montagem manual e repetitiva.

A solução de AI da Retrocausal gera relatórios sobre as atividades, identificando gargalos e pontos de melhoria no processo. Ela também pode identificar as etapas que estão sendo executadas e gerar alertas visuais e sonoros sempre que uma etapa não for realizada. Dessa forma, o operador pode voltar e realizar a etapa, garantindo a máxima qualidade na produção.

Essa função de monitoramento das etapas é importante quando as fábricas precisam contratar colaboradores novos ou temporários. Utilizando o machine learning, ou seja, o aprendizado de máquina dessa solução de AI, o treinamento é reduzido e a qualidade da produção é garantida.

Para completar, todos os produtos são fabricados com grau zero de erros. Isso possibilita eliminar o conceito de amostragem da produção para avaliar a qualidade.

Além das características que citamos, a Retrocausal está trazendo novas funções para a sua solução de AI. Uma delas é o monitoramento da ergonomia dos operadores ao realizarem tarefas manuais e repetitivas com o objetivo de minimizar lesões.

Resumindo, os principais benefícios da solução de AI da Retrocausal para os processos de montagem manual e repetitiva são:

  • aumento na eficiência da produção;
  • aumento da qualidade dos produtos;
  • redução de custos;
  • acesso a uma grande quantidade de dados importantes para realizar melhorias no processo.

Quer saber como garantir todas essas vantagens na sua linha de montagem manual e repetitiva? Clique aqui e entre em contato com a gente.Saiba mais sobre a Macnica DHW aqui.

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.