Mercoledì, 25 Novembre 2020
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Big Data per garantire massima efficienza impianto Ford a Valencia

A oltre un secolo dall'introduzione da parte di Ford della catena di montaggio, l'Ovale Blu sta utilizzando i big data per identificare i potenziali guasti ai macchinari prima che si verifichino. La produzione può essere soggetta a ritardi nel caso in cui componenti si guastino e debbano essere riparati o sostituiti. Ma lavorando insieme agli esperti di robotica dell'università locale, gli ingegneri del Body Plant di Valencia, in Spagna, ora vengono immediatamente avvisati tramite un'app per smartphone con una notifica dedicata, quando i componenti iniziano a dare segni di cedimento o di guasto.
Dalla sua introduzione all'inizio del 2019, l'utilizzo dei big data ha consentito un risparmio di oltre 1 milione di euro. Inoltre, aiuta l'impianto di produzione a rispettare i tempi di consegna, garantendo che i clienti ricevano i loro nuovi modelli Ford in tempo. Eduardo Garcia Magraner, Manufacturing Manager, Body and Stamping plant, Ford Valencia ha avuto quest'idea dopo aver notato che, quando si deteriorano, le apparecchiature svolgono i loro compiti più lentamente. Da questa intuizione è nata una tesi di dottorato che ha portato allo sviluppo dei miniterms - sensori integrati con i macchinari dell'impianto per rilevare eventuali cali nelle prestazioni e trasmettere tali informazioni agli ingegneri, direttamente ai loro telefoni.
"Questo è un miglioramento del 21° secolo apportato a un'innovazione del 20° secolo. Essere in grado di identificare quando i componenti stanno per usurarsi o guastarsi consentirà al team di programmare la manutenzione e le riparazioni, per una produzione sempre più efficiente". Eduardo Garcia Magraner, Manufacturing Manager, Body and Stamping plant, Ford Valencia Next steps. Questo progetto, denominato Miniterms 4.0, è il primo del suo genere negli stabilimenti Ford ed è stato sviluppato insieme agli ingegneri del dipartimento di robotica dell'Universidad CEU Cardenal Herrera (CEU UCH), a Valencia.
Il progetto, finanziato dal programma di ricerca universitario di Ford Motor Company, vede la collaborazione con il Global Data Insights and Analytics di Ford, al fine di rendere i dati disponibili per l'utilizzo nelle strutture Ford a livello globale.
(ITALPRESS).

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