O aumento da demanda por produtos exclusivos com alta qualidade e baixo custo tem feito as empresas inovarem nos processos produtivos. Na industria automotiva não ée diferente. No setor industrial há diversos tipos de ferramentas de fabricação, montagem e aperto. Controlar e rastrear esses parâmetros garante uma produção eficiente, adequada aos programas de qualidade e seguranca exigidos pela lei e pelo mercado consumidor. Este artigo visa especificamente resumir, baseado no manual do fabricante, e testar, através de um conjunto de códigos desenvolvidos em linguagem de programação Python, uma maneira a controlar remotamente ferramentas de aperto que utilizam o protocolo de comunicação Open Protocol, desenvolvido pela empresa Atlas Copco. Para os testes de avaliação dos comandos de torque e ângulo foram utilizados dois controladores de marcar diferentes e os resultados entre as interfaces desenvolvidas de usuário e Web mostraram perfeita concordância. O modelo proposto poderáa ser explorado por estudantes e profissionais para otimizar recursos e desempenho na área de manufatura no âmbito da indústria 4.0, também conhecida como fábrica inteligente.
Identifying defects as soon as they occur is an essential strategy to guarantee product quality and to avoid losses in the production process. The identification of defects at source instead of detection after the added value has been increased in the industry recently, especially with the advancement of technology in the context of Industry 4.0. This paper specifically aims to develop an error proofing solution using the DMAIC framework as an improvement process and FMEA as an engineering tool. After using the framework to map the process, a failure mode for correction through a vision system was chosen. The results generated by this experiment proved to be satisfactory. The proposed model can be explored by professionals and students who seek to identify losses and eliminate them in business processes.Resumo: Identificar defeitos assim que eles ocorram é uma estratégia essencial para garantia da qualidade dos produtos e para evitar perdas no processo produtivo. A identificação de defeitos na fonte ao invés da detecção após o valor adicional ter sido agregado tem crescido na indústria recentemente, especialmente com o avanço da tecnologia no contexto da Indústria 4.0. Este artigo visa especificamente desenvolver uma solução error proofing utilizando o framework DMAIC como processo de melhoria e o FMEA como ferramenta de engenharia. Após utilizar o framework para mapear o processo, foi escolhido um modo de falha para correção de defeitos na montagem de discos de embreagem através de um sistema de visão. Os resultados gerados por esse experimento se mostraram satisfatórios. O modelo proposto poderá ser explorado por profissionais e estudantes que buscam identificar perdas e mitigá-las nos processos de negócios.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.