Aprimorando a fabricação com visão computacional

A eficiência é essencial na indústria e afeta diretamente a capacidade de uma empresa de se manter competitiva e satisfazer seus clientes. Como impulsiona a produtividade, os custos e os lucros, a eficiência é um fator fundamental para o sucesso de uma empresa. Em um mercado em constante mudança, as empresas buscam continuamente maneiras de aumentar sua eficiência para superar a concorrência e atender às necessidades em evolução dos clientes.

Uma maneira significativa de aumentar a eficiência na indústria é usar visão computacional. Essa tecnologia abrange várias aplicações e tarefas, como detecção de objetos em tempo real, segmentação e classificação, que podem ajudar a garantir que os produtos atendam aos padrões de qualidade e otimizar diferentes etapas do processo geral de produção. Ao implementar essas tecnologias, os fabricantes podem melhorar significativamente o desempenho operacional e a confiabilidade dos produtos, aumentando, em última análise, a satisfação dos clientes e o sucesso dos negócios.

Visão computacional na manufatura#

A tecnologia sempre teve um papel fundamental na indústria. De máquinas no chão de fábrica ao desenvolvimento de sofisticados sistemas de automação, o setor industrial vem adotando continuamente novas tecnologias para melhorar e simplificar várias operações. Apesar desses avanços, o setor ainda enfrenta diversos desafios. Então, como a inteligência artificial (IA) pode ajudar?

A integração da IA nos processos de manufatura oferece soluções promissoras para aumentar a eficiência, garantir a qualidade dos produtos e enfrentar desafios antigos. Vamos explorar como tecnologias baseadas em IA, como a visão computacional, podem impulsionar mudanças na manufatura.

Contagem e rastreamento de produtos#

A visão computacional pode ser usada para contar produtos nas linhas de montagem. Ao rastrear com precisão a quantidade de itens produzidos, os fabricantes podem monitorar as taxas de produção, gerenciar o estoque e garantir o cumprimento das metas de produção. Os recursos de contagem de objetos podem aumentar a eficiência operacional e ajudar a manter um controle de qualidade consistente durante todo o processo de manufatura.

Fig. 1. Modelo Ultralytics YOLOv8 contando caixas em uma linha de montagem (Fonte: SAP).

Inspeção de produtos para detectar defeitos#

Outra maneira de a IA visual simplificar os processos de fabricação é detectando imperfeições nos produtos. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ser usados para detectar imperfeições nos itens. Por exemplo, na fabricação farmacêutica, a tecnologia pode detectar rachaduras, lascas ou contaminação em comprimidos à medida que avançam pela linha de montagem.

Quando uma peça defeituosa é encontrada, o sistema pode acionar uma resposta automatizada para remover o item defeituoso, mantendo a qualidade do produto e garantindo que apenas os produtos aprovados na inspeção continuem pela linha.

Fig. 2. Modelo Ultralytics YOLOv8 detectando um comprimido lascado e um comprimido contaminado, com níveis de confiança de 0,95 e 0,99, respectivamente. Imagem do autor.

Inspeção precisa de superfícies usando segmentação#

Modelos de visão computacional também podem ser treinados para realizar segmentação de instâncias, especialmente útil para a inspeção de superfícies de precisão na indústria. Essa tecnologia pode segmentar a área da superfície dos produtos para detectar pequenas imperfeições, como arranhões, amassados ou revestimentos irregulares. Por exemplo:

• Manufatura de peças metálicas: Na indústria automotiva ou aeroespacial, a segmentação de instâncias pode ser usada para inspecionar peças metálicas e detectar defeitos superficiais. Ao analisar toda a área da superfície, o sistema pode identificar até as menores imperfeições que poderiam afetar o desempenho ou a durabilidade da peça.
• Manufatura têxtil: Na produção têxtil, a segmentação pode detectar inconsistências nos padrões do tecido ou identificar defeitos como rasgos, manchas ou variações de cor. Isso garante que somente tecidos de alta qualidade sejam usados nos produtos finais.
• Manufatura de dispositivos eletrônicos: Em dispositivos eletrônicos, a segmentação pode inspecionar placas de circuito em busca de defeitos de fabricação, como erros de soldagem, componentes ausentes ou desalinhamentos. Isso ajuda a manter a confiabilidade e o funcionamento dos produtos eletrônicos.

Fig. 3. Modelo de visão computacional usado para prever e localizar visualmente defeitos em chapas de aço por meio da segmentação de instâncias.

Benefícios da visão computacional na indústria#

Maior velocidade e precisão#

A visão computacional aumenta significativamente a velocidade e a precisão da identificação de defeitos ao monitorizar continuamente a linha de produção, 24 horas por dia. Assinala imediatamente quaisquer irregularidades, garantindo feedback imediato e supervisão constante.

Esse feedback imediato e o monitoramento contínuo permitem:

• Ações corretivas rápidas
• Redução do tempo durante o qual os produtos defeituosos permanecem na linha
• Redução significativa do risco de os produtos defeituosos chegarem aos clientes

Ao garantir uma identificação e uma resposta rápidas, a deteção em tempo real mantém padrões de qualidade elevados e evita que potenciais problemas se agravem.

Redução dos custos laborais e das taxas de desperdício#

A visão computacional pode reduzir os custos de mão de obra ao automatizar o processo de inspeção e diminuir a necessidade de verificações manuais de qualidade. Essa automação não só reduz o número de pessoas necessárias, como também minimiza erros humanos, melhorando ainda mais a eficiência e a precisão do processo de fabricação.

Funcionamento 24/7 e aumento da produção#

Os sistemas de visão computacional podem operar continuamente, sem precisar descansar, ao contrário dos inspetores humanos. Isso permite que as linhas de produção funcionem 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem comprometer a qualidade, aumentando a produção e aproveitando melhor os recursos de fabricação. O monitoramento contínuo e os ciclos de feedback imediato garantem que qualquer desvio dos padrões de qualidade seja corrigido prontamente, resultando em produtos de qualidade mais consistente. Isso, por sua vez, pode aumentar a satisfação dos clientes e reduzir devoluções ou reclamações.

Os desafios da visão computacional no fabrico#

Custos de implementação e integração com sistemas existentes#

A implementação de sistemas de visão computacional exige um investimento inicial significativo em hardware, software e infraestrutura, o que pode ser um obstáculo para fabricantes menores. Além disso, integrar novos sistemas de detecção de objetos baseados em IA aos processos e às tecnologias de fabricação existentes pode ser complexo e demorado. Para garantir um funcionamento tranquilo, é preciso planejar e executar tudo com cuidado.

Formação e conhecimentos especializados necessários para a operação#

A operação e a manutenção de sistemas de visão computacional exigem conhecimentos e competências especializados. É necessária formação contínua para manter a equipa a par das tecnologias e dos métodos mais recentes. Além disso, os sistemas de IA podem gerar falsos positivos ou negativos, levando a identificações incorretas. Gerir estas imprecisões é essencial para manter a qualidade dos produtos e a eficiência operacional. Isto implica aperfeiçoar continuamente os modelos, ajustar os limiares de confiança para a deteção e classificação e implementar ciclos de feedback para minimizar os erros e melhorar a precisão do sistema ao longo do tempo.

Manutenção e atualização do sistema de deteção#

A manutenção e as atualizações regulares são essenciais para manter o sistema de deteção a funcionar de forma eficiente. Isto inclui atualizações de software, recalibração dos sensores e resolução de quaisquer problemas técnicos que surjam. Entre os problemas técnicos que podem exigir resolução estão as avarias dos sensores, como câmaras que deixam de captar imagens corretamente devido a danos no hardware, erros de software que provocam falhas no sistema ou resultados incorretos e erros de transmissão de dados que causam perda ou corrupção de dados.

O que nos reserva o futuro?#

Gestão inteligente de inventário#

A visão computacional permitirá criar sistemas mais inteligentes de gestão de inventário. Os sistemas automatizados que utilizam visão computacional monitorizarão continuamente os níveis de inventário, detetarão discrepâncias e otimizarão os processos de reposição de stock. Isto reduzirá a probabilidade de ruturas de stock e de excesso de inventário, garantindo que os fabricantes mantenham níveis de inventário ideais. Isto pode trazer benefícios significativos, incluindo:

• Redução de custos: Ao evitarem o excesso de inventário, os fabricantes podem poupar nos custos associados ao armazenamento de produtos excedentários, como as elevadas despesas de armazém e o risco de os produtos ficarem desatualizados. Por outro lado, minimizar as ruturas de stock ajuda a evitar atrasos dispendiosos na produção e vendas perdidas quando o inventário se esgota.
• Aumento da eficiência operacional: Os sistemas automatizados de gestão de inventário simplificam os processos de reposição de stock e reduzem a necessidade de intervenção manual. Isto melhora a eficiência operacional geral e permite que a equipa se concentre em tarefas mais estratégicas.
• Melhoria das relações com fornecedores: Dados precisos sobre o inventário permitem que os fabricantes gerem as relações com os fornecedores de forma mais eficaz, garantindo entregas atempadas e mantendo uma cadeia de abastecimento fiável.

Fig. 4. Monitoramento dos níveis de estoque com visão computacional.

Linhas de montagem autónomas#

A visão computacional pode desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de linhas de montagem totalmente autónomas. Estas linhas poderão ajustar as operações de forma dinâmica com base em dados em tempo real, tornando-se mais flexíveis e eficientes. Por exemplo, se um modelo de visão computacional detetar um defeito numa máquina, poderá enviar esses dados para um sistema de controlo separado, que redirecionará automaticamente as tarefas para outras máquinas, garantindo um fluxo de produção contínuo sem intervenção humana. Isto pode trazer vários benefícios, incluindo menos tempo de inatividade, maior produtividade, qualidade consistente dos produtos e custos operacionais mais baixos.

Principais conclusões#

Neste artigo, destacamos a importância da eficiência na indústria e como a visão computacional pode aumentá-la significativamente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem desempenhar um papel fundamental na simplificação de processos de fabricação em diversos setores, graças à flexibilidade para diferentes tarefas, permitindo maior precisão, menores custos operacionais e a manutenção consistente de altos padrões de qualidade dos produtos. De modo geral, a visão computacional pode ser usada em diferentes etapas do processo de fabricação, tornando-se uma ferramenta versátil nesse campo.

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