SEAT ha introducido un nuevo sistema digital pionero en su fábrica de Martorell para convertirse en una fábrica más eficiente, inteligente y conectada que nunca. En una colaboración conjunta con el área de Producción y el centro de desarrollo de software de SEAT S.A., SEAT: CODE, la factoría ha realizado continuos desarrollos de sus capacidades digitales y ahora puede prever posibles incidencias en los robots de su línea de producción.
El caso de uso consiste en una solución de mantenimiento predictivo para las pinzas de soldadura de determinados robots. A partir de la información generada por estos robots, es posible procesar y analizar los datos de las pinzas e implementar algoritmos para predecir cuándo pueden fallar en función del comportamiento de estas variables. Utilizando esta información, la principal planta de producción de SEAT puede evitar posibles interrupciones en la producción y aumentar la eficiencia y la productividad general.
Herbert Steiner, vicepresidente de Producción y Logística de SEAT S.A., ha destacado que “la fábrica de Martorell está inmersa en un proceso de transformación digital innovando con soluciones tecnológicas punteras en el sector de la automoción. Gracias a este nuevo sistema de mantenimiento predictivo, hemos dado un paso más en el despliegue de nuestro concepto Smart Factory, que aportará más potencial en términos de productividad”.
Carlos Buenosvinos, CEO de SEAT: CODE, ha señalado que “gracias al algoritmo desarrollado, tenemos la capacidad de detectar posibles incidencias, anticipando así un futuro problema días antes de que se produzca. Esto nos permite analizar aún mejor nuestros procesos y, por tanto, ser más productivos, además de establecer una sólida plataforma para la innovación futura”.
Se entregarán el 4 de noviembre durante la celebración de Advanced Manufacturing Madrid
En los últimos dos años, ha alcanzado al 50% de profesionales del sector
“En estos 10 años, hemos crecido, hemos evolucionado y hemos dado a conocer las tecnologías más punteras para la industria”
Actúan como una capa intermedia que permite compartir entornos de desarrollo sin exponer directamente información clínica identificable
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