Formando Progressos Tecnológicos

Há um ano, a Schuler apresentou seu Digital Suite, um pacote de produtos para tecnologia de formação de redes, com o qual é possível aumentar a produtividade e a disponibilidade dos sistemas. Alguns meses depois, foi inaugurada a Smart Press Shop.

A oficina possui um sistema de rastreamento de componentes, simulação de fluxo de peças, monitoramento de matrizes e circuitos de lubrificação. Mas há mais no Digital Suite.

A Smart Press Shop em Halle, na Alemanha, é considerada a gráfica mais moderna do mundo, e a Schuler implementou inúmeras soluções de seu Digital Suite para tecnologia de formação de rede.

Na primavera de 2019, a joint venture 50:50 entre Schuler e Porsche, que opera a Smart Press Shop, anunciou a localização de 32 acres nos arredores de Halle. Apesar da pandemia, a usina entrou em operação conforme planejado dois anos depois. Graças à proximidade da fábrica da Porsche em Leipzig e às rotas logísticas mais curtas associadas, a montadora está reduzindo significativamente as emissões de CO2 relacionadas à produção. Mas, acima de tudo, a Smart Press Shop destina-se a elevar a eficiência da produção e a digitalização de importantes etapas do processo na produção automotiva a um novo nível para a tecnologia de conformação.

O maquinário da joint venture inclui uma linha de servo-prensa com uma produção de 20 golpes por minuto, uma prensa de teste e uma linha de corte a laser. Eles produzem carroceria e peças estruturais para o Porsche Macan SUV e outros pequenos lotes.

As linhas de corte com lasers não requerem matrizes caras e pesadas. É por isso que eles são particularmente adequados para a produção de peças novas ou pequenos tamanhos de lote com frequentes mudanças de produto. O material da bobina, que se move continuamente para a frente, é processado em blocos em altas velocidades de corte. Graças a uma separação de tiro sem ferramentas, um alto rendimento também pode ser alcançado.

A Laser Blanking Line 2.18 da Schuler está equipada com duas cabeças de corte para processamento de tiras com largura de até 1.880 mm. Ao registrar vários valores medidos do sistema e do material da bobina, bem como pela marcação inteligente da placa de circuito, o sistema que fornece os espaços em branco para a linha de servo-prensa também é o ponto de partida para um sistema Track & Trace.

Paralelamente ao desenvolvimento da tecnologia de máquinas, matrizes e materiais, os requisitos de qualidade para peças de revestimento externo estão aumentando constantemente. Devido aos limites de conformação de materiais leves e ao design de componentes sofisticados, as janelas de processo para a produção de peças boas geralmente são muito pequenas. Os efeitos iniciais até a produção contínua, flutuações na qualidade do material ou tolerâncias na matriz geralmente podem levar a problemas e à produção de peças rejeitadas.

O rastreamento contínuo de peças permite uma prova completa de qualidade para a produção contínua. O sistema marca cada componente com seu próprio ID, que pode ser rastreado em diferentes momentos e estágios do produto. Para este ID, todas as informações importantes são armazenadas em um banco de dados, assim é possível rastrear de qual bobina o componente processado se origina, quais parâmetros estavam presentes durante a conformação e as características de qualidade de uma peça.

Track & Trace fecha a lacuna para total transparência na produção. Cada peça individual recebe um identificador exclusivo e é rastreada durante o processo de produção. Todos os dados e informações são vinculados e colocados em contexto. Os dados coletados por dispositivos de controle automático ou manual incluem o pré-material processado (bobina), valores de medição e processo na linha de estampagem e prensagem, bem como características de qualidade.

O circuito fechado de controle de qualidade permite uma otimização da produção. Os erros podem ser detectados mais rapidamente e eliminados de maneira direcionada. Por meio de interfaces abertas para sistemas MES ou plataformas em nuvem, é possível o uso de inteligência artificial da área de aprendizado de máquina para monitorar e controlar a produção de forma solidária. Mesmo nos estágios iniciais de desenvolvimento, abordagens já estão sendo adotadas para otimizar a relubrificação das placas de circuito e o controle adaptativo da almofada da matriz para reduzir defeitos como rachaduras.