Gli elevati standard di qualità richiesti dal settore automotive impongono scelte tecnologiche sempre più orientate all’efficacia e alla ripetibilità dei processi, anche quando si parla di relè. Questa esigenza ha portato Omron Automotive Electronics Italy (A.E.I.) - società che produce circa 30 milioni di pezzi all'anno per il mercato automobilistico mondiale - a rivedere le sue logiche produttive sfruttando l’analisi dei dati come strumento per la gestione intelligente, e in tempo reale, delle anomalie sui processi critici.
Questo percorso di rinnovamento si è tradotto in prima istanza in un aggiornamento della linea di produzione dei relè Power e G8HN, un intervento guidato dal contributo di i-BELT Data Services in qualità di technology provider per tutto ciò che riguarda l’acquisizione e l’elaborazione dei dati a bordo macchina.
Nuovo controllo qualità per i relè
L’ammodernamento della linea di produzione dei relè da parte di Omron A.E.I. aveva come obiettivo primario la prevenzione di tutte quelle inefficienze che determinano difetti sui lotti e, di conseguenza, perdite economiche e rischio di flow out presso il cliente.
Grazie al supporto fornito da i-BELT Data Services e IAB (Industrial Automation Business), Omron A.E.I. ha sviluppato un nuovo modello di controllo qualitativo non più basato sull’intervento soggettivo degli operatori a valle del processo bensì su un’analisi in tempo reale guidata da sistemi intelligenti in grado di azzerare completamente il flusso di pezzi difettosi e l’eventuale errore umano.
Ridurre i costi con la qualità controllata
Grazie all’impiego delle migliori tecnologie dell’Industria 4.0 & AI basate su monitoraggio, analisi/verifica e validazione del processo, Omron A.E.I. ha raggiunto tutti gli obiettivi prefissati in fase di assessment. Su tutti il conseguimento di un quality gate del 100% dei pezzi assemblati, un risultato che ha consentito all’azienda di Frosinone di eliminare tutti quei costi generati dai controlli supplementari dei lotti e dalle eventuali rottamazioni, con un ritorno dell’investimento raggiunto in circa un anno. A ciò si aggiunge la possibilità di storicizzare su database e rielaborare in qualsiasi momento tutte le misure effettuate in ottica Big Data. In futuro, spiegano i responsabili dell’azienda, lo stesso metodo verrà esteso su altri prodotti basati su processi analoghi.
Da sottolineare, in ultimo, il vantaggio in termini di sostenibilità dovuto ai minori consumi energetici (elettricità, acqua, gas), alla riduzione dei tempi di lavoro, nonché dei pezzi di scarto e dei metalli nobili impiegati (rame, argento, ottone).
