RoFHA - Montagem Robótica de Arnês Completo

Com o desenvolvimento do projeto RoFHA, referem-se como objetivos específicos: 1. A eliminação de 100% do desperdício originado nestas linhas decorrentes de processos de assemblagem mal-executados; 2. Melhorar os tempos de produção associados a estas linhas em 30 a 40%; 3. Contribuir para a redução das não conformidades associadas em cerca de 98% pelo recurso a tecnologias integradas de visão computacional e outras; 4. Alcançar um volume de negócio global de 2 350 000,00€ até 2025; 5. Apresentar um volume de exportações de 2 250 000,00€ até 2025, com exportações para os principais mercados, nomeadamente E.U.A., Alemanha, Marrocos, Espanha e Roménia; 6. Contratar 1 novo técnico altamente qualificado no âmbito do projeto RoFHA até ao final de 2025 para dotar a sua equipa técnica da capacidade de acompanhar o crescimento expectável da marca; Adicionalmente, é objetivo de a empresa desenvolver e disponibilizar uma solução tecnológica no mercado orientada para a produção de componentes do setor automóvel, introduzindo características inovadoras tais como: a) Um sistema robotizado totalmente autónomo e automático para as linhas de tapping e clip attachment para o setor automóvel, permitindo desta forma automatizar um processo que atualmente é feito de forma manual conduzindo a menos erros de produção; b) A integração na solução de tecnologias wireless, computer vision e conetividade M2M, para as linhas de tapping e clip attachment de forma a melhorar significativamente o controlo e qualidade do processo de produção e inspeção; c) A capacidade de operar cabos de Alta Tensão de forma totalmente automática no setor automóvel, criando assim uma solução inexistente no mercado, pela complexidade de operação destes cabos com base nas suas características específicas, cumprindo os elevados padrões de controlo de qualidade exigidos para estes componentes; d) Favorecer a ergonomia do processo produtivo, pela automatização de um processo que é feito de forma manual há 3 décadas, reduzindo a repetibilidade de movimentos, e consequentemente os erros associados. Desta forma será possível realocar determinado operador na execução de tarefas intelectualmente mais exigentes; e) A introdução de algoritmo de Machine Learning treinado para análise e deteção de erro em duas fases da produção (antes e após o processo de assemblagem): Mediante análise do algoritmo (com base na cor e posição do componente inserida na máquina, novas correções serão sugeridas até à perfeita definição do processo de assemblagem, favorecendo a estabilidade do processo produtivo e consequente rentabilidade; f) A flexibilidade da solução pela capacidade de adaptação do equipamento a determinada aplicação: O equipamento permitirá a aplicação de 5 “cabeças” distintas que permitirão aplicar diferentes tipos de fita, diferentes tamanhos de fita ou diâmetros de cabo variáveis.