Melhorar o fabrico com visão computacional

A eficiência é essencial na produção, influenciando diretamente a capacidade de uma empresa para se manter competitiva e manter os clientes satisfeitos. Para aumentar a produtividade, reduzir custos e aumentar os lucros, a eficiência torna-se um fator essencial para o sucesso de uma empresa. No mercado em constante mudança de hoje, as empresas procuram continuamente formas de melhorar a sua eficiência, superar a concorrência e responder às necessidades em evolução dos seus clientes.

Uma forma significativa de melhorar a eficiência na produção é através da utilização da visão computacional. Esta tecnologia inclui várias aplicações e tarefas, como deteção de objetos em tempo real, segmentação e classificação, que podem ajudar a garantir que os produtos cumprem os padrões de qualidade e a otimizar diferentes etapas do processo geral de produção. Ao implementar estas tecnologias, os fabricantes podem melhorar significativamente o seu desempenho operacional e a fiabilidade dos produtos, resultando, em última análise, numa maior satisfação dos clientes e sucesso empresarial.

Visão computacional na produção#

A tecnologia sempre desempenhou um papel crucial na indústria transformadora. Desde as máquinas no chão de fábrica até ao desenvolvimento de sofisticados sistemas de automação, o mundo da produção tem adotado continuamente novas tecnologias para melhorar e simplificar várias operações. Apesar destes avanços, a indústria continua a enfrentar vários desafios. Então, quando pode ser utilizada a Inteligência Artificial (AI)?

A integração de AI nos processos de produção oferece soluções promissoras para melhorar a eficiência, garantir a qualidade dos produtos e resolver desafios antigos. Vamos explorar como as tecnologias baseadas em AI, como a visão computacional, podem impulsionar a mudança na produção.

Contagem e rastreamento de produtos#

A visão computacional pode ser utilizada para contar produtos nas linhas de montagem. Ao rastrear com precisão o número de itens produzidos, os fabricantes podem monitorizar as taxas de produção, gerir o inventário e garantir que as metas de produção são cumpridas. As funcionalidades de contagem de objetos podem melhorar a eficiência operacional e ajudar a manter um controlo de qualidade consistente ao longo de todo o processo de produção.

Fig. 1. Modelo Ultralytics YOLOv8 a contar caixas numa linha de montagem (Fonte: SAP).

Inspeção de itens para deteção de defeitos#

Outra forma de a AI de visão simplificar os processos de produção é através da deteção de imperfeições nos produtos. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem ser utilizados para detetar imperfeições nos itens. Por exemplo, na produção farmacêutica, podem ser utilizados para detetar defeitos em comprimidos, como fissuras, lascas ou contaminação, enquanto estes avançam pela linha de montagem.

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

Fig. 2. Modelo Ultralytics YOLOv8 a detetar um comprimido lascado e um comprimido contaminado com uma precisão de 95% e 99%, respetivamente. Imagem do autor.

Inspeção precisa de superfícies com segmentação#

Diferentes modelos de visão computacional também podem ser treinados para segmentação de instâncias, que pode ser particularmente útil para a inspeção precisa de superfícies na produção. Esta tecnologia pode segmentar a área da superfície dos produtos para detetar pequenas imperfeições, como riscos, amolgadelas ou revestimentos irregulares. Por exemplo:

• Produção de peças metálicas: Na indústria automóvel ou aeroespacial, a segmentação de instâncias pode ser utilizada para inspecionar peças metálicas à procura de defeitos na superfície. Ao analisar toda a área da superfície, o sistema pode identificar até as mais pequenas imperfeições que possam afetar o desempenho ou a durabilidade da peça.
• Produção têxtil: Na produção têxtil, a segmentação pode detetar inconsistências nos padrões dos tecidos ou identificar defeitos como rasgões, manchas ou variações de cor. Isto garante que apenas têxteis de alta qualidade são utilizados nos produtos finais.
• Produção de dispositivos eletrónicos: No caso de dispositivos eletrónicos, a segmentação pode inspecionar placas de circuito à procura de defeitos de produção, como erros de soldadura, componentes em falta ou desalinhamentos. Isto ajuda a manter a fiabilidade e a funcionalidade dos produtos eletrónicos.

Fig. 4. Modelo de visão computacional utilizado para prever e localizar visualmente defeitos em chapas de aço através da segmentação de instâncias.

Benefícios da visão computacional na indústria transformadora#

Maior velocidade e precisão#

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

Este feedback imediato e monitorização constante permitem:

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

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

Redução dos custos de mão de obra e das taxas de desperdício#

A visão computacional pode reduzir os custos de mão de obra ao automatizar o processo de inspeção, eliminando a necessidade de verificações manuais de qualidade. Esta automação não só reduz o número de funcionários necessários, como também minimiza o erro humano, melhorando ainda mais a eficiência e a precisão do processo de produção.

Operação 24/7 e aumento do volume de produção#

Os sistemas de visão computacional podem funcionar continuamente sem necessitar de descanso, ao contrário dos inspetores humanos. Esta capacidade garante que as linhas de produção podem funcionar 24/7 sem comprometer a qualidade, resultando num maior volume de produção e numa melhor utilização dos recursos de produção. A monitorização constante e os ciclos de feedback imediato garantem que quaisquer desvios aos padrões de qualidade são prontamente resolvidos, resultando numa qualidade mais consistente dos produtos. Isto, por sua vez, pode levar a uma maior satisfação dos clientes e reduzir devoluções ou reclamações.

Os desafios da visão computacional na produção#

Custos de implementação e integração com sistemas existentes#

A implementação de sistemas de visão computacional envolve um investimento inicial significativo em hardware, software e infraestrutura, o que pode ser limitativo para fabricantes mais pequenos. Além disso, a integração de novos sistemas de deteção de objetos baseados em AI com os processos e tecnologias de produção existentes pode ser complexa e demorada. Garantir um funcionamento integrado requer um planeamento e uma execução cuidadosos.

Formação e conhecimentos 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 força de trabalho atualizada sobre as tecnologias e os métodos mais recentes. Além disso, os sistemas de AI podem produzir falsos positivos ou negativos, levando a identificações incorretas. Gerir estas imprecisões é crucial para manter a qualidade dos produtos e a eficiência operacional. Isto envolve aperfeiçoar continuamente os modelos, ajustar os limiares de confiança para a deteção e a classificação e implementar ciclos de feedback para minimizar 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 de sensores e resolução de quaisquer problemas técnicos que surjam. Exemplos de problemas técnicos que podem ter de ser resolvidos incluem avarias nos sensores, como câmaras que não conseguem captar imagens corretamente devido a danos no hardware, erros de software que fazem o sistema bloquear ou produzir resultados incorretos e erros de transmissão de dados que provocam perda ou corrupção de dados.

O que reserva o futuro?#

Gestão inteligente de inventário#

A visão computacional permitirá sistemas de gestão de inventário mais inteligentes. 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 situações de rutura ou excesso de stock, garantindo que os fabricantes mantêm níveis de inventário ideais. Isto pode trazer benefícios significativos, incluindo:

• Poupança de custos: Ao evitar situações de excesso de stock, os fabricantes podem poupar nos custos associados ao armazenamento de inventário excedente, como taxas elevadas de armazenamento e o risco de os produtos se tornarem obsoletos. Por outro lado, minimizar as ruturas de stock ajuda a evitar atrasos dispendiosos na produção e perda de vendas quando o inventário se esgota.
• Maior eficiência operacional: Os sistemas automatizados de gestão de inventário simplificam os processos de reposição de stock, reduzindo a necessidade de intervenção manual. Isto melhora a eficiência operacional geral e permite que os funcionários se concentrem em tarefas mais estratégicas.
• Melhores relações com os fornecedores: Dados precisos de inventário permitem que os fabricantes giram as relações com os fornecedores de forma mais eficaz, garantindo entregas atempadas e mantendo uma cadeia de abastecimento fiável.

Fig. 5. Visão computacional a monitorizar os níveis de inventário.

Linhas de montagem autónomas#

A visão computacional pode desempenhar um papel crucial no desenvolvimento de linhas de montagem totalmente autónomas. Estas linhas poderão ajustar dinamicamente as operações 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 fornecer esses dados a um sistema de controlo separado, que irá redirecionar 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, destacámos a importância da eficiência na produção e como a visão computacional pode aumentá-la significativamente. Modelos de visão computacional como o Ultralytics YOLOv8 podem desempenhar um papel fundamental na simplificação dos processos de produção em vários setores, graças à sua flexibilidade para diferentes tarefas, permitindo maior precisão, custos operacionais mais baixos e a manutenção consistente de padrões elevados de qualidade dos produtos. De forma geral, a visão computacional pode ser utilizada em diferentes etapas do processo de produção, tornando-se uma aliada versátil e poderosa neste setor.

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