BMW Akıllı veri kullanımı sayesinde üretim kalitesini geliştiriyor

Bir aracın üretim, dağıtım, satış ve satış sonrası hizmetlerini kapsayan tüm değer zinciri boyunca muazzam miktarda veri üretiliyor. BMW Grubu bu verileri dijitalleştiriyor ve Smart Data Analytics kümesinde bir araya getirerek, uygun şekilde analiz edildiğinde, Premium üretim sistemini geliştirmek ve tüm üretim ve lojistik alanlarında kaliteyi yükseltmek için kullanıyor.

Süreçlerden ve sistemlerden doğrudan elde edilen verilere dayanan iyileştirmeler, teslim sürelerinin ve üretim maliyetlerinin azaltılmasına çok olumlu katkı sağlıyor. BMW Grubu, üretim ve lojistik sensörlerinden ve süreçlerinden gelen büyük veri miktarını hızlı ve kolay bir şekilde bağlamak için erişimi korunan bir IoT (Internet of Things, Nesnelerin İnterneti) platformu kullanıyor.

Bu veriler sayesinde Smart Data Analytics, çok daha derin ve kapsamlı analizleri çok daha hızlı gerçekleştirebiliyor ve bu da yeni çözümlerin önemli ölçüde daha hızlı benimsenmesini kolaylaştırıyor. Bulut ile birleştirilmiş yeni IoT sensörleri ve yeni Big Data teknolojileri, etkilenen süreçlerde yeni çözümlerin uygulanmasının teknik karmaşıklığını ve maliyetlerini azaltıyor.

“Personelimizin deneyimini, büyük veri hacimlerini verimli bir şekilde işleme konusundaki yeni olanaklarla birleştirerek, kesin tahminler oluşturabiliyor ve süreçleri proaktif olarak optimize edebiliyoruz. Bu, Üretim Sistemi’mizin sürekli iyileştirme ve yalın üretimin temel ilkeleriyle uyumlu şekilde sürekli gelişimini hızlandırıyor”, diyor Üretim Sistemi’nde İnovasyon ve Dijitalleşme sorumlusu Christian Patron.

Parça izlenebilirliği, kayıpları ve boşta geçen süreleri azaltmanın anahtar faktörü

Karoseri parçaları, 40 ton ağırlığında ve neredeyse üç kilometre uzunluğunda çelik bobinlerden üretiliyor; bu bobinler presslerde kesiliyor ve şekillendiriliyor. Çelik levhanın kalınlığı, yüzey dokusu, dayanımı ve yağlanma derecesi bobin boyunca homojen değil ve bu durum, üretim süreci boyunca uygulanan gerilim nedeniyle karoseri parçalarında çatlaklara yol açabiliyor. Smart Data Analytics analizleri sayesinde, Rengensburg tesisinde bir lazer, boş alanları azaltmak için bobin üzerindeki her parçanın kesim hatlarını işaretliyor ve aynı zamanda parçalara kimlik vermek için onları tanımlıyor. Bu süreç sayesinde press üretimi, malzeme kayıplarını azaltmak ve gerekirse şekillendirmeden önce her parçaya ek bir ham yağlama uygulayarak her bir parçanın üretimini ince ayarlamak üzere ayarlanabiliyor.

Her parçanın kimliği, karoseri üretiminin sonraki tüm aşamaları boyunca değişmeden kalıyor ve ona ilişkin tüm bilgiler eklenerek her an izlenebilirliği korunabiliyor. Bu izlenebilirlik, BMW planlama uzmanlarının ek algoritmalarla süreçleri optimize etme çalışmalarını kolaylaştırıyor. Böylece, daha iyi bir uyum için karoseri parçalarının boyutları hafifçe değiştirilebiliyor veya belirli bir bileşene uygulanan boya optimize edilebiliyor. Ayrıca press parametrelerinin ince ayarı sayesinde bobinlerdeki çelik daha iyi kullanılıyor, olası arızaların analizi için bunların duruş süresi azaltılıyor ve üretilen hatalı parça sayısı çok daha az oluyor. Bu da daha yüksek verimlilik ve maliyet tasarrufu anlamına geliyor.

Üretim makine ve ekipmanlarında arıza risklerini azaltmak için öngörücü verilerin kullanımı

Smart Data Analytics‘in önemli bir potansiyel sunan bir diğer faydalı uygulaması, yüksek düzeyde otomatikleştirilmiş üretim alanlarındaki üretim makine ve ekipmanlarında arıza risklerini öngörebilme kapasitesidir. Bunun sayesinde bakım personeli, üretim süreçlerinde gereksiz duruşları önleyerek müdahaleleri daha iyi planlayabiliyor.

Ayrıca, sensörlerden ve üretim süreçlerinden doğrudan elde edilen binlerce gerçek veriye dayalı akıllı analizle öngörücü bakım, olası arıza risklerinin ortadan kaldırılmasına katkı sağlıyor; bu da öngörülemeyen üretim duruşlarından kaynaklanan zaman ve maliyet tasarrufu anlamına geliyor. Aynı şekilde, öngörücü analiz, üretim süreçlerinde kullanılan aşınma parçalarının değiştirilmesi veya yenilenmesi için en uygun zamanın daha iyi belirlenmesini sağlıyor; böylece parçalar çok geç değiştirildiğinde aşınmaya bağlı kırılma riskleri veya çok erken değiştirildiğinde değerli kaynak kayıpları önleniyor.

Bir otomobilin üretiminde en basit vida bile Smart Data Analytics tarafından optimizasyon analizleri için kontrol edilen ve kullanılan ilgi çekici veriler sağlıyor. BMW Grubu, araçlarının güvenliği açısından önemli olan tüm cıvatalı bağlantıları izliyor ve analiz ediyor. Temmuz 2017’den bu yana, Grubun tüm üretim tesislerindeki 3.200’den fazla montaj sisteminde bu tür bağlantıları analiz eden algoritmalar geliştirildi. Cıvata sürecine ait tüm eğriler kaydediliyor ve analiz ediliyor; bu sayede cıvatalı bağlantıların kalitesi hakkında kesin bilgi elde ediliyor. Program, hataları ve arızaları tanıyor ve bunların olası kaynaklarını gösteriyor; bu da düzeltme için daha hızlı müdahale edilmesini sağlıyor. Süreç eğrilerinin analizi, cıvata ve vidaların sıkma torkuna ilişkin bilgi de sağlıyor.

“Otomotiv üretiminde her saniye önemlidir. Bir parça zamanında temin edilemezse veya bir sistem arıza yaparsa, üretim süreci gecikir ve değer zinciri bozulur. Üretim verilerinin akıllıca kullanılması, istikrarlı ve verimli bir süreç sağlıyor. Smart Data Analytics, müşterilerimizin verilerinin sağlayabileceği geri bildirime sahip olduğunda, araçlarımızın geliştirilmesi ve üretilmesindeki iyileştirme potansiyeli muazzam ve çok hızlı olacak”, diye sonuçlandırıyor Christian Patron.

https://www.youtube.com/watch?v=SUIcf2U6pu4