Ford usa nova tecnologia para ouvir motores e transmissões antes da venda e buscar defeitos que testes não percebem

Transmissão prateada com cabos azuis e sensores instalada em uma bancada de testes
A Ford usa sensores e inteligência artificial para comparar sons e vibrações de transmissões e identificar desvios antes da entrega dos veículos.

Ouvir o funcionamento de motores e transmissões virou uma das novas estratégias da Ford para encontrar defeitos de fabricação que testes convencionais podem deixar passar.

A fabricante desenvolveu ferramentas de inteligência artificial capazes de comparar sons e vibrações de componentes mecânicos antes que os veículos sejam enviados às concessionárias.

A iniciativa ganha importância diante dos gastos da Ford com garantia, que superam US$ 5 bilhões (R$ 25,5 bilhões) por ano desde 2024.

A tecnologia também contribuiu para a evolução da marca no estudo de qualidade inicial da JD Power deste ano, segundo informações apresentadas pela empresa.

A Ford passou da 14ª para a terceira posição em defeitos registrados a cada 100 veículos, ficando atrás somente de Porsche e Genesis.

Essa busca por durabilidade ocorre num mercado em que o preço médio de um carro novo nos Estados Unidos gira em torno de US$ 50.000 (R$ 255.000).

Além disso, financiamentos cada vez mais longos tornam a confiabilidade importante, pois alguns consumidores já assumem contratos de sete anos ou até períodos superiores.

Sean Tucker, editor-gerente de segmentos automotivos da Cox Automotive, afirmou que já apareceram financiamentos com prazo de dez anos neste ano.

Para localizar desvios, a Ford criou uma biblioteca sonora formada por motores, transmissões, eixos e outros componentes previamente certificados dentro das especificações de fabricação.

Essas gravações funcionam como referência para a inteligência artificial identificar rapidamente diferenças em peças selecionadas aleatoriamente para avaliações em dinamômetros e outros equipamentos.

Segundo Charles Poon, vice-presidente de engenharia de hardware de veículos da Ford, o sistema consegue separar diferentes elementos harmônicos presentes na assinatura sonora de cada conjunto.

A comparação pode revelar variações que aparecem mesmo depois de o motor ser aprovado em avaliações de compressão, vedação e entrega de potência.

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Entre os defeitos identificáveis estão capas de mancais principais apertadas fora da especificação e componentes de transmissão produzidos com usinagem inadequada.

Poon cita também o desgaste irregular do pistão como exemplo de uma condição difícil de encontrar exclusivamente pelos métodos tradicionais usados durante a fabricação.

Uma folga ligeiramente maior entre pistão e cilindro pode permitir funcionamento aparentemente normal durante anos, apesar de produzir vibrações diferentes das encontradas em conjuntos corretos.

Ao longo do tempo, essa diferença pode aumentar o desgaste dos anéis do pistão, transformando uma pequena variação de fabricação em uma questão de confiabilidade futura.

A Ford combina a análise automatizada com desmontagens físicas para verificar as diferenças detectadas e impedir que determinados componentes avancem pelo processo produtivo.

Segundo Poon, existe forte relação entre boa qualidade nos primeiros períodos de utilização e confiabilidade depois de muitos anos, embora condições específicas ainda possam surgir posteriormente.

A companhia também emprega inteligência artificial visual nas linhas de montagem de conjuntos mecânicos para verificar instalação de vedações, conexões hidráulicas e chicotes elétricos.

Outras fabricantes utilizam análise sonora sem inteligência artificial, incluindo General Motors e Hyundai, que aplicam avaliações com PicoScope em determinados motores.

Nesse procedimento, sensores captam ondas sonoras durante o funcionamento e apresentam os dados graficamente para ajudar técnicos a identificar variações internas.

A diferença da solução da Ford está principalmente na capacidade de processar grandes volumes de informações e reconhecer rapidamente características fora do padrão habitual.

Para Poon, pessoas identificam facilmente grandes desvios, enquanto a inteligência artificial consegue perceber alterações menores em algo aparentemente normal, mas ligeiramente diferente dos demais componentes.

A expectativa é usar essa velocidade de análise não apenas para melhorar a qualidade inicial, mas também para reduzir defeitos que poderiam aparecer três, cinco ou dez anos depois.

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Escrito por

Eber do Carmo

Fundador do Notícias Automotivas, com atuação por três décadas no segmento automotivo, tem 20 anos de experiência como jornalista automotivo no Notícias Automotivas, desde que criou o site em 2005. Anteriormente trabalhou em empresas automotivas, nos segmentos de personalização e áudio. Sua rede social: Facebook

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