APLICACIÓN DE UN SISTEMA DE MONITORIZACIÓN DIGITAL (MINITÉRMINOS) A LOS EQUIPOS DE DIAGNÓSTICO ELÉCTRICO DE VEHÍCULOS EN LA PLANTA DE MONTAJE DE FORD ESPAÑA

Abstract

[ES] En la presente memoria se presenta el desarrollo de un sistema predictivo y proactivo de detección para los equipos de diagnóstico eléctrico de vehículos en la planta de montaje de Ford España. En primer lugar, se realizó un estudio minucioso de los equipos de diagnóstico de eCATS DL3 que se utilizan en toda la planta. Esta investigación permitió realizar un seguimiento y análisis del deterioro de los equipos y su efecto en la línea de montaje. Para llevar a cabo este estudio, Se analizó en detalle los modos de fallo más repetitivos y críticos, definiendo las prioridades a partir de los datos obtenidos de este análisis. El resultado indicó que los componentes a monitorizar fueron la CPU, la tarjeta wifi y la batería (ultracaps). El dispositivo de diagnóstico está equipado por Microsoft y, a partir de los archivos generados, se han desarrollado diferentes scripts con PowerShell para extraer la información más relevante que permita un análisis más detenido para luego señalar las limitaciones críticas de cada componente para evitar cualquier falla del software. Como resultado del análisis realizado a los equipos de diagnóstico, se logró reducir los fallos asociados con estos equipos, lo que reduce el costo de reemplazar los componentes y equipos de DL3. Los resultados demostrarán la efectividad del sistema predictivo y proactivo de detección desarrollado y su importancia en la optimización del proceso en la línea de montaje de vehículos.

[EN] This report presents the development of a predictive and proactive detection system for vehicle electrical diagnostic equipment at the Ford Spain assembly plant. Firstly, a thorough study of the eCATS DL3 diagnostic equipment used throughout the plant was carried out. This investigation allowed for the monitoring and analysis of the deterioration of the equipment and its effect on the assembly line.

To carry out this study,

The most repetitive and critical failure modes were analysed in detail, defining priorities based on the data obtained from this analysis. The result indicated that the components to be monitored were the CPU, the Wi-Fi card, and the battery (ultracaps). The diagnostic device is equipped by Microsoft and, from the files generated, different scripts have been developed with PowerShell to extract the most relevant information to allow a more detailed analysis and then point out the critical limitations of each component to avoid any failure of the software.

As a result of the analysis performed on the diagnostic equipment, it was possible to reduce the failures associated with this equipment, which reduces the cost of replacing DL3 components and equipment. The results will demonstrate the effectiveness of the developed predictive and proactive detection system and its importance in optimising the process in the vehicle assembly line.