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Empresa: STIHL
Segmento da empresa: Manufatura/Usinagem
Escopo do Projeto: Manutenção Preditiva

Desafio:

A partir de avaliações internas, a equipe da STIHL notou que grande parte de seus gastos com manutenção vinham de um equipamento específico (spindle) em seus centros de usinagem. Na avaliação, a vida útil desse equipamento era em média igual a 3300 horas, menor que as 6000 horas estabelecidas pelo fornecedor. De forma a entender os motivos das quebras e aumentar a vida útil do equipamento, a STIHL instalou sensores de vibração e software para o histórico de dados.

Solução:

A STIHL procurou a Latos para transformar a grande quantidade de dados que os sensores geram em informações referentes à degradação e à vida útil remanescente dos equipamentos. Dessa forma, a equipe de manutenção poderia tomar ações antes das quebras.

O trabalho da Latos iniciou com com a análise e processamento dos dados, onde foram descobertos problemas e especificados parâmetros na coleta. Após, foram desenvolvidos algoritmos e modelos de Inteligência Artificial para o cálculo dos indicadores baseados no histórico de dados. Para a visualização dos resultados, foram desenvolvidas telas simples e intuitivas. A solução foi integrada ao ambiente de produção inicialmente a 14 máquinas.

O resultado do projeto foi o aumento da vida útil dos spindle para uma média acima de 10000 horas (aumento de 250%) e uma redução nos custos de manutenção em 28%.

Ainda, as telas desenvolvidas permitem que o responsável pelo monitoramento avalie a saúde dos equipamentos em 10 minutos e não mais precise recorrer aos dados crus vindos dos sensores. O projeto tem continuado no sentido de melhorar o desempenho dos indicadores e a aplicação foi ampliada para 48 centros de usinagem.

Essa aplicação foi vencedora do prêmio de melhor case da Indústria 4.0 do Brasil pela ABII

O vídeo da apresentação do case e da premiação pode ser visto neste link. O case também é apresentado pelo Gerente de Manutenção da empresa neste link.

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