Implantação do sensor de IoT
Monitoramento de vibração em 100% das máquinas CNC
Rastreamento de umidade da cabine de tinta em tempo real
Estabelecimento de threads digitais
Integração PLM-erp-MES
Identificadores QR exclusivos para todos os componentes
Etapa 2: Automação cognitiva (meses 7-12)
Sistemas de soldagem adaptativa
Braços robóticos guiados por visão
Parâmetros auto-ajustados com base na espessura do material
Manutenção preditiva
Previsão de falhas de rolamento (precisão de 92% alcançada)
Algoritmos de agendamento de lubrificação
Etapa 3: Otimização autônoma (meses 13-18)
Integração Twin Digital
Produção em tempo real espelhando
Simulação de cenário do que-se
Controle de qualidade em circuito fechado
Classificação de defeitos automatizados
Parâmetros de produção de corrigindo
Monitoramento da melhoria da qualidade de eficiência da tecnologia Monitoramento de qualidade 18% OEE Aumente 32% Manutenção predictiva de redução de defeitos 45% Redução de inatividade Twin22% mais rápida 28% Menos sucata
Realizar avaliação de maturidade digital do estado atual
Priorizar casos de uso de alto impacto
Desenvolver arquitetura em nuvem híbrida
Treine equipes de transição multi-qualificadas
Estabelecer ciclos de melhoria contínua
Exemplo de caso: planta de montagem do Vietnã
Alcançou o ROI em 14 meses
Melhoria de 37% na produtividade do trabalho
Redução de 62% nos incidentes de qualidade
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