Predição de falhas na produção de fios: reconhecimento de bolhas na passagem de verniz isolante

Abstract

Resumo O presente relatório tem por objeto um estudo feito na fábrica de fios da WEG que tem o intuito de predizer a formação de bolhas na passagem de verniz isolante nos fios. Em um mundo cada vez mais competitivo e ao mesmo tempo preocupado com seu impacto no meio ambiente a redução de gastos desnecessários e o aumento da eficiência em processos produtivos vem sendo um dos maiores focos de todos os setores da indútria. Com isso em mente a indústria 4.0 traz diversas aplicações que tem o intuito de reduzir os rejeitos além dos períodos não produtivos das empresas. A predição de qualidade é uma das grandes promessas para as indústrias, unindo todos os grandes nomes da indústria 4.0 para resolver um problema, o de baixa qualidade. Usando da internet das coisas, integração dos dados e machine learning é possível identificar padrões nas linhas de produção que levam um produto a ter baixa qualidade e ser reprovado nos diversos testes de qualidade que uma empresa tem. Este projeto utiliza dos dados colhidos do gerenciador de chão de fábricas da WEG para tentar encontrar as relações entre as variáveis explicativas que podem levar a baixa qualidade da passagem de verniz nos fios da WEG. O projeto utiliza múltiplos algorítimos de inteligência artificial para prever a formação de bolhas na passagem de verniz isolante nos fios e oferece soluções objetivas para evitar a formação das mesmas. O projeto conseguiu com alta assertividade prever com 30 minutos de antecedência a formação de bolhas e oferecer soluções para evitar as mesmas.