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

Linha de produção com controle de quantidade automatizado

A divisão 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 trabalhado 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.

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