Sensing for automation in the industrial process of heat treatment

Authors

DOI:

https://doi.org/10.14488/1676-1901.v23i2.4846

Keywords:

Industry 4.0, Intelligent Factory, IoT, Infrared Sensing, Vision Cameras, Forging Process Parameters

Abstract

When producing tools for hand use, the key factor is the control of quality indicators, especially the heat treatment process, which gives hardness and durability to the tool. The efficient heat treatment process needs to keep the heat of the part stable, in continuous productions it is necessary to have repeatability and constancy, for that it is necessary to minimize variables. Manual operations with the use of human labor expose the fragility of the process, instructing operators to decide, by visualizing the color and temperature of the part, the release to produce, imposing exhaustive repetition processes. Thus, this work aims to demonstrate the application of sensing in the heat treatment process. For that, the case study method was applied, having as object of study a line of manufacture of diggers. Through sensing it is possible to identify the temperature of the product and determine if the process is within the technical specifications, creating alerts and automated corrections. Sensing allows full integration of operations and enables the use of robots in repeated and exhausting operations for humans. With the use of sensors, it is possible to identify quality losses of more than 20%, where the product did not receive the appropriate heat treatment, in addition to productivity losses and inadequate exposure of operators to repetition, heat and decision making. The sensing and the use of vision cameras, added to industry 4.0 technologies, enhance intelligent decisions.

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Author Biographies

Anderson Hanauer, Universidade de Caxias do Sul (UCS), Caxias do Sul, RS, Brasil.

Possui graduação em Administração de empresas pela Fisul (2014), MBA em Gestão Comercial (2016) e  Pós-graduação em Engenharia Industrial (2022). Especialização em Liderança e Gestão de competência pela Evoluire.  Atualmente é Gerente de produção em uma empresa de grande porte com mais de 30 anos atuando em gestão de diferentes áreas na indústria metal mecânica. Tem especial interesse em indústria 4.0; sistemas de produção; gestão de equipes; psicologia do trabalho; e neurociência.

Ivandro Cecconello, Universidade de Caxias do Sul (UCS), Caxias do Sul, RS, Brasil.

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela UCS (1998) e mestrado em Engenharia de Produção pela UFSC (2002). Doutor em Administração pela UCS (2019), na linha de pesquisa em estratégia e operações. Atualmente é professor de Graduação e Pós-Graduação da Universidade de Caxias do Sul. Coordenador de cursos de pós-graduação em Engenharia Industrial e Engenharia 4.0. Larga vivência na área de Engenharia de Produção e Mecânica, com ênfase em Planejamento, Projeto e Controle de Sistemas de Produção de componentes automotivos. Mais de 25 anos de experiência na Área Industrial, atuando em Lean Manufacturing, Desenvolvimento de Produto, Processo e Ferramental. Experiência na gestão de equipes multidisciplinares e transformação de empresas (turnaround). Tem especial interesse e pesquisa sobre: lean manufacturing; gestão de projetos; indústria 4.0; sistemas de produção; moldes de injeção; digitalização; simulação; e produtos inteligentes.

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Published

2023-12-08

How to Cite

Hanauer, A., & Cecconello, I. . (2023). Sensing for automation in the industrial process of heat treatment. Revista Produção Online, 23(2), 4846 . https://doi.org/10.14488/1676-1901.v23i2.4846