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Bosch

Solução de machine learning para controle de quantidade de motores no lote

Linha de produção com controle de quantidade automatizado

Por Redação

Adivisão Electrical Drivers da Bosch, responsável por desenvolver e produzir componentes para eletrificação e automação veicular, buscava uma solução para reduzir para zero os incidentes devido a falta de motores em lotes enviados a seus clientes.

Antes da implementação do projeto, a verificação das peças dentro das caixas era feita de forma manual. O operador utilizava um dispositivo manual para checagem final da remessa e registava as informações no caderno de controle. A revisão era feita por dois operadores.

Para solucionar o problema, a equipe instalou uma câmera Bosch modelo Dinion IP 8000 Ultra 4K (NBN-80122-CA) com recurso de Machine Learning na parte superior do último posto. Desta maneira, o controle de quantidade passou a ser automatizado, eficaz e sem falhas.

Com o trabalho em parceria com a equipe de engenharia da Bosch Security System, foi realizada a configuração do Machine Learning para treinar a câmera na identificação dos motores, e regras de inteligência artificial para o alarme do Analítico de ocupação peças, além do script personalizado desenvolvido para automação do processo e instalação de sinalizador visual para caso a câmera detecte alguma inconformidade.

“O sistema é muito simples e robusto. Estamos passando por uma fase de automação industrial e implementação de inteligência em todo nosso processo de manufatura. A solução veio de encontro com a nossa necessidade e estamos muito satisfeitos e já estamos expandindo para outras linhas de montagem da Bosch em Campinas”, disse Fabiano Bergamine, Planejador Técnico da divisão Electrical Driver na Bosch Campinas.

Após a implementação do projeto não houve mais reclamações por lotes com falta de peças, além da possibilidade de registrar o embalo para futuras consultas.

“Com esse projeto podemos demonstrar como nosso sistema de vídeo vem trabalhando para prever situações, trazer confiança na operação para nossos clientes e reduzir perdas. A combinação da Inteligência Arficial e Machine Learning veio para transformar e facilitar a operação”, finalizou Danilo Capelli, Engenheiro de Soluções de Vídeo. SE