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Casos de uso - Português

Scania inova em manutenção preditiva na linha de montagem com o Alteryx

ThalitaC
Alteryx Alumni (Retired)
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Visão geral do caso de uso

A Scania, referência mundial em soluções de transporte sustentável, é um dos principais fabricantes de caminhões pesados, de ônibus e de motores industriais e marítimos. Com 51,2 mil colaboradores, a empresa está presente em mais de 100 países, com linhas de produção na Europa, Ásia e América Latina e com possibilidade de intercâmbio global de componentes e veículos completos.

 

A digitalização está presente no dia a dia da Scania onde a informação em tempo real e preditiva é algo imprescindível e, neste sentido, constatamos que o machine learning poderia contribuir com a melhoria contínua na linha de produção da Fábrica de Chassis da Scania, onde é realizada a montagem final de caminhões e ônibus da marca.

 
Descreva o problema ou desafio empresarial que você precisou solucionar

Com a filosofia de melhoria continua e alinhado aos conceitos de industria 4.0, a Fábrica de Chassis e TI projetaram uma solução inovadora usando análise preditivas. Os desafios eram, na maioria das vezes, resolvidos pontualmente comprometendo a fluidez da montagem, na figura abaixo ilustra o processo.

 

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Por meio da análise preditiva, o engenheiro de manutenção tem o objetivo de executar a manutenção de forma mais assertiva e planejada, isso foi possível devido a obtenção de informações previas dos equipamentos com tendências de falha.

 

Descreva sua solução funcional

Para cada aperto feito em uma montagem do produto, a informação é gravada no banco de dados da Fábrica de Chassis e diariamente é feita uma cópia ao Data Lake.

 Utilizamos o Alteryx Designer para criar o modelo preditivoUtilizamos o Alteryx Designer para criar o modelo preditivo

 

  • Data Sources: Banco de dados de Chassis onde é armazenado diariamente todas as informações dos apertos;
  • Data Storage & Data Processing: Diariamente o banco de dados de Chassis é carregado no Data Lake (Cloudera) através do Sqoop;
  • Modern AI: O Alteryx processa as informações dos últimos 30 dias do Data Lake onde estão as informações de Chassis e o resultado é gravado em um banco de dados;
  • Business Intelligence: Foi desenvolvido um PowerBI report que lê o resultado gravado pelo Alteryx e a engenharia de Chassis consegue visualisar as informações tomando as ações preventivas.
As tecnologias complementares utilizadas no projetoAs tecnologias complementares utilizadas no projeto
 

A visualização é feita através da ferramenta PowerBI na qual foi disponibilizada para a engenharia da fábrica. A figura a seguir mostra o report.

 

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Descreva os benefícios que você obteve

A Fábrica de Chassis percebeu a importância das informações geradas nas análises preditivas e as ações para manutenções prévias nos equipamentos, calibragem e treinamento no manuseio. Ações que surtem efeito e melhoram o KPI da qualidade.

 
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