Honda

Industria 4.0·Sistema MES
Honda es una empresa global especializada en la fabricación de vehículos, motocicletas y soluciones de movilidad innovadoras. Con un enfoque en calidad, eficiencia y sostenibilidad, su actividad requiere una coordinación precisa entre centros de diseño, plantas de producción y equipos de I+D distribuidos internacionalmente, asegurando la entrega de productos fiables y competitivos en los distintos mercados.
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El reto

Honda necesitaba una solución integral para optimizar la eficiencia productiva y disponer de una visibilidad completa de sus procesos de fabricación. La compañía buscaba un sistema capaz de monitorizar el rendimiento por puesto, célula, línea y área, combinando datos de máquina y estructura de planta para el análisis de la eficiencia global. Asimismo, requería registrar y visualizar defectos de manera manual para su análisis, gestionar las actividades de los operarios con detalle por turno y máquina, e integrar su sistema de control final guiado (Poka-Yoke). Otro requisito clave era la conectividad con las máquinas para capturar automáticamente señales de producción y paradas en tiempo real, eliminando la intervención manual y mejorando la fiabilidad de los datos.

La solución

Aggity implantó la plataforma TAI Smart Factory, concretamente la solución Q-Plant, en las instalaciones de Montesa Honda, siguiendo una metodología estructurada basada en seis fases y en principios AGILE. Esta aproximación permitió una implementación ordenada, flexible y orientada a resultados, garantizando la integración fluida con los sistemas existentes y la adopción progresiva por parte de los equipos de planta. La plataforma proporciona conectividad total con las máquinas, registro digital de operaciones, trazabilidad completa y herramientas avanzadas de planificación y análisis.

Nuestros Resultados

Mayor eficiencia operativa: monitorización en tiempo real que permite identificar cuellos de botella y optimizar el uso de recursos, reduciendo tiempos muertos y mejorando el rendimiento global.

Optimización de la trazabilidad y la calidad: registro automático de datos de producción, lotes y no conformidades, asegurando el cumplimiento de los estándares de calidad.

Reducción de costes de producción: uso de analítica predictiva e indicadores OEE para minimizar desperdicios, anticipar fallos y optimizar el consumo de materiales y energía.

Automatización de la recopilación de datos: captura directa desde las máquinas mediante sensores e infraestructura OT, eliminando errores manuales y garantizando información fiable.

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