Ecossistema industrial de inovação para o fabrico de veículos elétricos e conectados em Espanha

PERTE do Veículo Elétrico e Conectado

Nome social do beneficiário: Técnicas Predictivas e Instrumentación S.L.

N.º do processo: VEC-010000-2022-223

Título do projeto principal: Plataforma de dados orientada para a manutenção preditiva de ativos industriais no setor automóvel

Período de implementação: 1 de junho de 2022 – 31 de dezembro de 2024

Objetivo geral:

O projeto «Plataforma de dados orientada para a manutenção preditiva de ativos industriais para o setor automóvel» tem como objetivo a criação de uma plataforma de dados e de um gémeo digital destinados à indústria automóvel. Esta iniciativa representa um esforço significativo para disponibilizar uma ferramenta avançada que simplifique a gestão do ciclo de vida dos ativos industriais, permitindo aos utilizadores uma tomada de decisões mais informada e ágil.

O projeto insere-se na visão da PREDITEC de ser uma referência na transformação digital do setor industrial, utilizando tecnologias de última geração para proporcionar valor e competitividade aos seus clientes.

Objetivos específicos:

• Arquitetura básica do sistema
• Demonstração do gémeo digital e das suas interfaces de exploração de dados
  • Alargamento das capacidades do gémeo digital, passando dos ativos de produção para os ativos produzidos, o que permite um acompanhamento mais exaustivo de cada peça ou lote.
  • Implementação na plataforma de visualizações para modelos de negócio de produtos conectados e produtos em produção
  • Implementação de um sistema de visualização baseado em funções
  • Implementação de um sistema de visualização para os ativos produzidos
• Demonstração da ferramenta de etiquetagem de dados e de geração de relatórios
• Demonstração do modelo de inteligência artificial para a manutenção preditiva
• Criação de testes e validação da plataforma

Este projeto enquadra-se no bloco de Fabricação de equipamento original e montagem (OEM), uma vez que as suas inovações em termos de processos serão diretamente aplicáveis a todos os intervenientes industriais do ecossistema de fabrico de veículos elétricos.

Além disso, o projeto enquadra-se no bloco transversal do Plano de Digitalização, uma vez que o resultado do projeto permitirá o envio em tempo real de toda a informação gerada pelos ativos da fábrica e/ou da cadeia de produção e/ou do produto em fabrico e do produto acabado, bem como intervir nos mesmos em caso de anomalias de qualidade ou de manutenção.

Descrição das atividades:

1. 1. Definição dos requisitos funcionais: Análise dos requisitos do projeto a vários níveis:
   1. Definição dos elementos-chave do inventário e dos indicadores relevantes.
   2. Especificação de estudos de caso e casos de utilização.
   3. Estudo e especificações para a implementação de tecnologia de mapeamento móvel de baixo custo.
   4. Estudo e definição das especificações da arquitetura de processamento de nuvens de pontos e imagens.
   5. Estudo e definição das especificações da arquitetura de processamento de nuvens de pontos e imagens.
2. Arquitetura básica do sistema: Representação do sistema e determinação da correlação entre as funções e os componentes de hardware e software, da correlação entre a arquitetura de software e a arquitetura de hardware, e da interação humana com esses componentes.
3. Interfaces visuais em novos modelos de negócio: implementação na plataforma de visualizações para modelos de negócio de produtos conectados e produtos em fabrico.
4. Gémeo digital integrado e holístico na indústria: dotar a plataforma da capacidade de partilhar ativos entre organizações.
5. Etiquetagem de informação e capacidade de geração de relatórios: O desenvolvimento de um sistema de etiquetagem de dados é essencial para que, tanto os especialistas na área como os operadores, consigam refletir nos dados o que realmente aconteceu. Isto é necessário para que, posteriormente, seja possível identificar automaticamente situações semelhantes e emitir recomendações.
6. Modelos de inteligência artificial escaláveis na manutenção prescritiva: automatização dos diagnósticos e recomendações relativos aos modos de falha mais frequentes em cada ativo.
7. Testes e validação da plataforma nos modelos de produto conectado e produto em produção: Aplicação dos desenvolvimentos a um caso real, validando em conjunto com o cliente a funcionalidade proposta e desenvolvida. Validação da eficácia do gémeo digital, bem como da adequação das novas interfaces aos novos modelos de negócio.
8. Testes e validação do sistema de etiquetagem e relatórios: testes funcionais, como validações de usabilidade com clientes finais e analistas de domínio.
9. Testes e validação dos modelos de inteligência artificial aplicados à manutenção preditiva: Validação dos algoritmos propostos, com especial atenção à precisão e à exaustividade.
10. Análise qualitativa e quantitativa do impacto das inovações implementadas na organização ou nos processos.

Conclusões sobre a implementação do projeto

As inovações implementadas demonstraram um impacto significativo na eficiência, nos custos operacionais e na motivação do pessoal, conseguindo uma mudança organizacional no sentido da digitalização e da manutenção preditiva nas organizações-piloto, graças à plataforma de dados orientada para a manutenção preditiva de ativos industriais. No entanto, áreas como a usabilidade, a formação e o apoio têm de ser reforçadas para maximizar o impacto e garantir a sustentabilidade dos resultados obtidos.

Para a PREDITEC, a implementação do projeto significou um posicionamento estratégico como referência em soluções de manutenção preditiva num setor tão competitivo como o automóvel. A capacidade de adaptar a plataforma às necessidades específicas do setor automóvel abre novas oportunidades comerciais com fabricantes e fornecedores de nível 1 e nível 2.

Além disso, a adoção de tecnologias avançadas, como a IoT e a análise preditiva, posiciona a PREDITEC como um fornecedor inovador, alinhado com a transformação digital do setor e criando capacidades que podem ser aplicadas noutros setores industriais. A experiência adquirida promove uma cultura de inovação e melhoria contínua dentro da organização, adaptando os processos às exigências da Indústria 4.0.

Por fim, isto levou à criação de um novo modelo de negócio, já que a plataforma abre caminho para modelos baseados em serviços preditivos recorrentes, alargando as fontes de receitas e estabelecendo relações mais duradouras com os clientes.