Em 1913, Henry Ford, fundador da Ford Motor Company, introduziu a técnica da linha de montagem na fabricação em massa. Essencialmente, foi isso que transformou o automóvel de um luxo caro em um meio de transporte prático. Uma grande revolução na indústria automotiva.
Agora, um século depois, a indústria automotiva está passando por uma revolução adicional, também conhecida como a quarta revolução industrial. A quarta revolução industrial gira em torno da digitalização da manufatura e é chamada de Indústria 4.0. É definido pelo aprimoramento de sistemas inteligentes alimentados por dados e aprendizado de máquina.
A indústria de manufatura automotiva é normalmente dividida em dois setores: fabricantes de automóveis (OEMs) e fabricantes de peças de automóveis. À medida que os carros que vemos nas estradas continuam a evoluir e melhorar, o número de peças tem crescido desde os anos anteriores, o que, naturalmente, tem levado a um aumento das peças fabricadas pelos fornecedores. Com a complexidade dos veículos de hoje e o esforço contínuo para aperfeiçoar o produto final, os fabricantes de automóveis estão cada vez mais enfrentando desafios de qualidade que consomem muito tempo e trabalho para serem resolvidos.

Apresentando a Indústria 4.0 para a indústria automotiva

A Indústria 4.0 é definida pela compreensão dos dados capturados pelas máquinas, seu comportamento e como aproveitar essas informações para melhorar os resultados da produção. E embora a maioria das instalações automotivas ainda não tenha atingido o estado perfeito de conectividade, onde humanos e máquinas trabalham perfeitamente juntos, a indústria está começando a abraçar os princípios da Indústria 4.0.
 Felizmente, a indústria automotiva é uma das mais entusiastas em adotar a indústria 4.0.
De acordo com um relatório recente da Capgemini , até o final de 2022, os fabricantes automotivos esperam que 24% de suas fábricas sejam fábricas inteligentes e 49% das montadoras já investiram mais de 250 milhões de dólares em manufatura inteligente.
Descobrindo as principais causas de ineficiências do processo
Implementando inteligência artificial baseada em processo, os engenheiros de produção podem identificar diferentes ineficiências de processo em sua linha de produção que prejudicam a qualidade e o rendimento. Isso é feito com a análise de causa raiz automatizada.
A análise automatizada de causa raiz aplica diferentes algoritmos de aprendizado de máquina aos dados da linha de produção, rastreando automaticamente a cadeia de eventos que levam a falhas de produção específicas. Isso permite que as equipes investiguem facilmente as causas das falhas, permitindo-lhes mitigar as causas raiz.
Prever e prevenir quando ocorrerão ineficiências do processo
Agora, com a capacidade das equipes de produção de entender a causa de falhas de produção específicas, eles vão querer evitar que aconteçam novamente.

Isso pode ser feito com análise preditiva, que essencialmente traduz os dados capturados em insights preditivos. Isso permite que as equipes de produção identifiquem quando ocorrerão ineficiências de processo específicas, dando-lhes a capacidade de evitá-las antes que aconteçam. Com essa habilidade, as equipes de processo são capazes de aumentar o rendimento e evitar falhas de qualidade.