A concorrência é feroz na indústria automóvel, e o mesmo acontece ao longo de toda a cadeia de valor. A Hella é um dos principais fornecedores deste setor, pelo que estas condições definem as operações diárias da empresa. Não admira que a produção otimizada seja uma das nossas principais prioridades. Isto significa que estão sempre à procura de tecnologias e ferramentas que os ajudem a afinar ainda mais o funcionamento da sua linha de montagem.
Esta publicação foi escrita por Huri Mendoza, Diretor Global de Excelência Operacional na Hella KGaA.
Neste artigo, Huri Mendoza, Diretor Global de Excelência Operacional, explica como uma ferramenta de IA ajudou a Hella a reduzir os tempos do ciclo e a aumentar a produtividade e a eficiência geral do equipamento. Tanto que agora estão a rodar a ferramenta por toda a sua organização.
Inovação e velocidade são elementos críticos
A indústria automóvel é uma indústria altamente orientada para os processos; o seu sucesso deriva, em primeiro lugar, da criação de economias de escala significativas ou do escalonamento da produção. Tem de implementar inovação no terreno numa vasta escala, muito rapidamente, e é vital estar na vanguarda.
Previsivelmente, já há algum tempo que a inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática ocupam a mente de todos. Já são utilizadas em muitas aplicações automóveis, desde o design à produção, passando pelo marketing e pelos próprios veículos.
Associar o trabalho manual e a IA
A Hella não é exceção. Estamos sempre à procura de ferramentas e tecnologias que melhorem a precisão e a velocidade da nossa produção. Por isso, chamou a nossa atenção quando soubemos como a análise de IA pode ser associada a linhas de produção manuais para reduzir erros, acelerar a produção e adicionar valor.
A Hella tem uma organização de operações com bom desempenho, pelo que pode ser difícil defender uma tecnologia nova e, de algum modo, sem provas dadas. Mas quando apresentámos a ideia de utilizar a IA para encontrar oportunidades de otimização ocultas, recebemos o apoio de quase todos. Claro que ajudou ter uma liderança visionária que conseguiu ver que isto poderia adicionar valor e permitir-nos ir além do que é atualmente considerado possível.
Para os testes de prova do conceito, escolhemos uma linha de montagem de componentes eletrónicos numa fábrica normal da Hella no México. Com a seleção de uma linha "média", pensámos que tornaria os resultados mais aplicáveis a outras linhas. Funcionou tão bem que decidimos realizar testes piloto em mais cinco países.
Mais fácil e mais rápido corrigir as causas raiz
Então, o que é que uma ferramenta de IA tem para oferecer? Para os iniciantes, permite que os fabricantes respondam a três perguntas essenciais na otimização das respetivas linhas de montagem:
- O que é que acabou de acontecer?
- O que é que está a acontecer?
- Como podemos melhorar o que acontece a seguir?
O fornecedor de soluções da ferramenta de IA instalou câmaras em 12 estações na linha no México. Mediram automaticamente cada ciclo nas estações e proporcionaram uma rastreabilidade visual completa. Encontrar a causa raiz de qualquer problema é mais fácil, mais rápido e mais estruturado. Conseguimos ver em primeira mão o que aconteceu, o que está relacionado com os nossos métodos de produção otimizada estabelecidos, onde a observação é fundamental.
A utilização da IA é ótima, mas precisa de integrar a ferramenta na sua caixa de ferramentas de gestão da área de produção para colher os benefícios. Pode gerar muitas imagens de vídeo quase em tempo real, mas tem de saber o que procura e atribuir os recursos para ver as imagens de vídeo e pensar nas soluções e ações corretivas. Assim que o fizer, irá encontrar quaisquer problemas sistémicos ou sistemáticos muito mais rapidamente e poderá melhorar continuamente com base nas lições aprendidas.
Linhas adicionais fáceis de melhorar
Os nossos resultados falam por si. No México, obtivemos melhorias substanciais. Reduzimos os tempos do ciclo e aumentámos a produtividade e a OEE (eficiência geral do equipamento). Além disso, estas melhorias foram sustentadas ao longo do tempo, adicionando um aumento anual da capacidade de dezenas de milhares de componentes.
Agora, temos um processo definido para integrar a ferramenta de IA, para que possamos mudar as câmaras para outro local de forma fácil e rápida. Encurta significativamente a cadeia logística e baixa a curva de aprendizagem.
Por exemplo, depois de instalarmos a ferramenta na nossa fábrica em Delhi, na Índia, recebemos o primeiro relatório em menos de dois meses e, em seguida, demorámos apenas cerca de um mês a afinar a ferramenta. Passado pouco tempo, conseguimos reduzir significativamente o nosso tempo do ciclo. Claro, tem de ter a infraestrutura e investir o tempo e o esforço, mas no que diz respeito ao CapEx, não houve investimento.
Uma colaboração próxima compensa
Gostaria de realçar o envolvimento do fornecedor de soluções e o seu papel no sucesso que alcançámos. Foram fundamentais na colocação em funcionamento do sistema, fornecendo orientação e feedback especializado sobre atividades de melhoria e prioridades.
Agora, comunicamos regularmente com o fornecedor de soluções, a trabalhar como uma equipa, e temos reuniões semanais que envolvem os seus funcionários, os colaboradores dos locais e a nossa gestão de projetos. É um excelente fórum para identificar problemas e soluções e acompanhar as ações corretivas.
Uma solução centrada nas pessoas
Uma coisa que descobrimos é que esta tecnologia de IA é muito centrada no ser humano. Ajuda a trazer o trabalho manual para o século 21. No entanto, não substitui o técnico de produção, o que levou um pouco de tempo a aprender da nossa parte. Precisa de um técnico de produção para efetuar quaisquer alterações. Utilizando a IA, podem fazê-lo a uma escala muito maior, de forma muito mais rápida e com maior regularidade.
Do mesmo modo, os operadores podem ter um melhor desempenho e desempenhar tarefas ou responsabilidades que não eram possíveis anteriormente, focando-se cada vez mais em tarefas de valor acrescentado. Além disso, as estações de trabalho são mais ergonómicas, o que aumenta o conforto e a produtividade dos operadores e ajuda a aumentar a capacidade. Consequentemente, melhorou a satisfação dos trabalhadores e a qualidade dos produtos.
As câmaras Axis são um importante facilitador
Há uma questão que surge sempre em relação à tecnologia de IA que utilizámos. Como protege a privacidade do operador? A Hella e o fornecedor de soluções colaboraram para garantir a conformidade com o RGPD. E não só na Europa, todos os colaboradores da Hella por todo o mundo devem ter as mesmas condições de privacidade de dados.
A tecnologia nas câmaras da nova geração da Axis, utilizadas para este tipo de implementações de IA, é um importante facilitador. Sem as suas funcionalidades de anonimização de ponta, é justo dizer que uma implementação a nível global seria, provavelmente, quase impossível.
É um tema que tem de abordar antecipadamente. Obtivemos estas informações através de conversas com vários recursos humanos, departamentos jurídicos ou sindicatos em diferentes locais. Geralmente, começo essas reuniões a mostrar pontos de indefinição, enfatizando que pretendemos melhorar o local de trabalho e as condições de trabalho, sem destacar operadores individuais.
Potencialmente um poderoso fator de mudança
Com base nos nossos resultados favoráveis, continuaremos a implementar esta tecnologia de IA noutras fábricas da organização. Até agora, instalámo-la em cinco locais piloto para linhas de montagem manuais.
Embora esta ferramenta de IA se concentre no trabalho manual, a Hella é altamente automatizada. Assim, começámos a testar como a respetiva tecnologia funciona com a operação automática. Esperamos que gere imagens de vídeo que, juntamente com a análise, nos ajudem a encontrar quaisquer falhas. Se funcionar da forma que esperamos, pode ser um fator de mudança para a Hella.
Sobre o autor Huri Mendoza é Diretor Global de Excelência Operacional na Hella KGaA, localizada em Lippstadt, Alemanha. Trabalhou para a Hella durante 22 anos em vários cargos, desde 2014 a liderar o seu departamento, proporcionando excelentes resultados de produtividade e inovação para toda a organização. A sua formação inclui um MBA em Finanças pela Universidade ITESO, México; um certificado de gestão pela Universidade de Southern Indiana, EUA; e um BSc em Engenharia Química pela Universidade ITESO. Atualmente, está a preparar a sua tese para obter um DBA em Gestão na OUS University, Suíça.
