Lean manufacturing na visão por computador

Um fator determinante no sector da produção desde a era industrial tem sido o esforço para aumentar a produção e, ao mesmo tempo, reduzir o desperdício. Este enfoque lançou as bases para o que hoje conhecemos como "lean manufacturing" ou "lean production".

Trata-se de um método de produção de bens que tem por objetivo fazer mais com menos. Isto implica reduzir o tempo de produção, reduzir os resíduos e utilizar menos recursos, sem deixar de fornecer exatamente aquilo de que o cliente necessita. 

Apesar das eficiências que proporcionam, os sistemas tradicionais de produção optimizada também têm limitações. Dependem frequentemente de trabalhadores que monitorizam manualmente as operações e tomam decisões com base na experiência, o que pode conduzir a erros. Mesmo pequenos erros, como um componente mal colocado, podem causar atrasos dispendiosos e desperdício de recursos. 

Para resolver este problema, muitos fabricantes estão a recorrer à inteligência artificial (IA). Por exemplo, estão a adotar a visão computacional, um ramo da IA que permite às máquinas interpretar e compreender a informação visual.

Os sistemas de IA de visão podem processar grandes quantidades de dados para detetar problemas ou padrões que, de outra forma, poderiam passar despercebidos. Isto ajuda as fábricas a resolver problemas antes de causarem atrasos, a reduzir o tempo de inatividade e a melhorar a qualidade do produto. 

Neste artigo, vamos explorar a visão computacional na produção optimizada e os seus casos de utilização. Vamos começar!

O que é a visão computacional em ambientes industriais?

Em ambientes industriais, a visão computacional pode ser uma ferramenta de produção enxuta impactante. Aproveitando as câmaras e a tecnologia de IA, esses sistemas podem monitorizar linhas de montagem, equipamentos e produtos para detetar defeitos, melhorar a eficiência e garantir a conformidade com a segurança.

Como funciona a visão por computador: Uma perspetiva lean

A utilização da IA de visão começa geralmente com a captura de dados visuais, em que câmaras ou sensores na fábrica recolhem dados sobre produtos e equipamentos. Segue-se o processamento de dados, em que as imagens ou vídeos são limpos e preparados para análise. Isto pode envolver o aumento da nitidez das imagens, o ajuste do seu tamanho ou o destaque de pormenores importantes para facilitar a interpretação pelo sistema.

Depois disso, entram em ação modelos de visão por computador, como o Ultralytics YOLO11. Estes modelos suportam tarefas como a deteção de objectos e a segmentação de instâncias. Podem analisar os dados visuais para identificar defeitos, medir as dimensões do produto e verificar se os artigos cumprem as normas de qualidade. 

Por exemplo, uma solução de visão computacional pode ser utilizada para verificar se um produto tem as dimensões corretas ou se foi fabricado o número certo de artigos. Se o sistema detetar uma anomalia, pode acionar um alarme ou enviar actualizações para um painel de controlo central. Essas respostas automatizadas ajudam as fábricas a detetar problemas precocemente, reduzir o desperdício e manter uma produção enxuta eficiente.

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Tecnologias-chave que impulsionam a visão computacional industrial 

Aqui estão algumas das principais tecnologias que impulsionam os sistemas de visão computacional industrial na produção enxuta: 

• Hardware de imagem avançado: A visão computacional industrial depende de câmaras e sensores de alta qualidade para captar dados claros em tempo real. Em muitos casos, os dispositivos de ponta também são utilizados para pré-processar e armazenar dados visuais no local, reduzindo a latência e os requisitos de largura de banda.
  
  
• Pré-processamento de imagens métodos: Antes da análise, as imagens em bruto são melhoradas e normalizadas utilizando técnicas como a filtragem e a deteção de margens, melhorando a nitidez da imagem.

• Arquitecturas de aprendizagem profunda: As redes neuronais convolucionais (CNN) são a espinha dorsal da visão computacional. Treinados em grandes conjuntos de dados, estes modelos aprendem padrões visuais para classificar objectos, detetar anomalias ou medir caraterísticas com elevada precisão. As arquitecturas baseadas em CNN, como a YOLO11, são particularmente úteis no fabrico devido à sua velocidade e precisão em tempo real.

• Capacidades de visão por computador: Modelos como o YOLO11 suportam várias tarefas de visão por computador. Estas incluem a deteção de objectos (encontrar e localizar itens), classificação de imagens (identificar o que é um item), segmentação de instâncias (delinear partes ou componentes específicos) e seguimento de objectos (seguir itens à medida que se movem). Estas capacidades tornam a inspeção em tempo real, o controlo de qualidade e a gestão de inventário mais eficientes em fábricas e armazéns.

Princípios de fabrico enxuto com aplicações de visão por computador

Agora que temos uma melhor compreensão da produção enxuta e das tecnologias-chave que a impulsionam, vamos analisar mais de perto alguns exemplos de produção enxuta que aplicam a visão computacional.

Controlo de qualidade automatizado e deteção de defeitos

Os modelos de visão por computador, como o YOLO11, podem ser treinados para detetar automaticamente falhas na superfície dos produtos, tais como fissuras ou outras imperfeições. Isto faz com que a deteção de defeitos seja uma parte fundamental do controlo de qualidade na produção optimizada. 

Ao contrário da inspeção manual tradicional, que é lenta e propensa a erros, estes sistemas podem analisar imagens em tempo real à medida que os produtos se deslocam ao longo da correia transportadora. Podem assinalar defeitos, ordenar itens por qualidade e até contar produtos (como comprimidos) antes da embalagem e expedição.

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Otimização do fluxo de produção e redução do tempo de ciclo

A melhoria do processo no fabrico lean assenta frequentemente na observação manual, na cronometragem de tarefas com cronómetros ou na revisão de relatórios. Estes métodos são propensos a erros e enviesamentos, que podem perturbar o fluxo de produção. 

A visão por computador pode intervir para resolver este problema, acompanhando com precisão a conclusão de tarefas, identificando abrandamentos ou estrangulamentos e monitorizando o trabalho em curso em toda a fábrica. Modelos como o YOLO11 também podem acompanhar os trabalhadores do armazém e as tarefas que executam, fornecendo informações que ajudam a equilibrar as cargas de trabalho. Por exemplo, podem ser atribuídos mais trabalhadores a tarefas que demoram mais tempo a concluir.

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Gestão inteligente do inventário e logística

Os fluxos de trabalho logísticos têm utilizado tecnologias como códigos de barras e etiquetas RFID durante anos. No entanto, mais recentemente, a visão computacional emergiu como uma ferramenta chave para a produção optimizada na gestão da cadeia de fornecimento, permitindo o rastreio em tempo real, o reconhecimento de etiquetas e a contagem automatizada de inventário. Curiosamente, empresas como a Amazon já estão a utilizar a visão computacional nos seus departamentos de logística para mover pacotes e simplificar as operações de armazém.

Manutenção preditiva para maior tempo de atividade

Pode pensar-se nas máquinas como os músculos de qualquer instalação de fabrico. Sem elas, a produção pára. Isto faz com que a manutenção seja uma parte crucial do lean manufacturing. 

Os métodos tradicionais dividem-se normalmente em duas categorias: reparar as máquinas depois de estas avariarem ou fazer a sua manutenção de acordo com um calendário fixo, quer seja necessário ou não. Ambas as abordagens podem levar a avarias inesperadas, esforços desperdiçados e custos mais elevados.

No entanto, a visão por computador pode monitorizar o equipamento em tempo real e detetar problemas precocemente, antes que causem falhas graves. Os modelos de IA de visão podem detetar fissuras, fugas e outros sinais de alerta precoce, permitindo que as equipas de manutenção respondam rapidamente. O resultado é menos tempo de inatividade, menos reparações dispendiosas e máquinas mais duradouras.

Reforçar a segurança e a gestão visual

Nas fábricas, a segurança dos trabalhadores depende muitas vezes dos supervisores, de controlos ocasionais e do facto de os trabalhadores seguirem as regras por si próprios. Isto torna difícil garantir que o equipamento de segurança é sempre usado ou que as diretrizes são seguidas de forma consistente.

Tradicionalmente, têm sido utilizadas ferramentas como os sistemas Andon (ferramentas de sinalização visual que destacam os problemas na linha de produção para uma resposta rápida) para comunicar esses problemas. Mas muitas vezes dependem de humanos para premir um botão ou registar um problema. Os sistemas de visão por computador podem ser uma excelente solução de automação de fabrico para este efeito. 

Por exemplo, os modelos de visão por computador como o YOLO11 podem ser treinados para detetar equipamento de segurança, como capacetes, luvas e coletes de segurança. Também podem ser utilizados para detetar quando alguém entra numa área restrita ou perigosa sem permissão, ajudando a manter um local de trabalho mais seguro e livre de perigos.

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O ROI da visão computacional no fabrico optimizado

Em seguida, vamos analisar algumas das principais vantagens da integração dos processos de fabrico optimizado com a visão computacional.

Melhoria da qualidade e redução do retrabalho 

A visão por computador melhora a qualidade do produto, assegurando que os defeitos são detectados atempadamente e de forma consistente. Ao identificar falhas antes que os produtos saiam da linha, ele evita que itens defeituosos sejam embalados e enviados. Isso reduz o retrabalho, minimiza a sucata e aborda diretamente o desperdício causado por defeitos na produção enxuta.

Aumento da eficiência e do rendimento 

A IA de visão acelera a produção ao substituir as inspecções manuais lentas por verificações rápidas e automatizadas. Assegura que os estrangulamentos são identificados e que os processos fluem mais suavemente na linha de produção. Como resultado, as fábricas inteligentes podem atingir um maior rendimento e produtividade sem sacrificar a qualidade.

Poupanças de custos significativas 

A redução de desperdício, tempo de inatividade e retrabalho leva a grandes economias em mão de obra e materiais. A visão computacional também reduz as reivindicações de garantia, evitando que produtos defeituosos cheguem aos clientes. Com o tempo, essas eficiências melhoram a utilização de recursos e reduzem os custos operacionais.

Segurança e ergonomia melhoradas 

A automatização de tarefas perigosas ou repetitivas com visão computacional mantém os trabalhadores fora de perigo. Os sistemas de visão também podem monitorar a conformidade com equipamentos de segurança e zonas restritas. Em conjunto, estas medidas reduzem os acidentes, minimizam o esforço e reforçam os princípios de fabrico lean que dão prioridade às pessoas.

Informações baseadas em dados para uma melhoria contínua 

As soluções Vision AI geram dados visuais impactantes que podem ser analisados para obter insights. Os fabricantes podem utilizar estes dados para acompanhar o desempenho, monitorizar KPIs e detetar ineficiências. Isso apoia a filosofia Kaizen, que enfatiza a melhoria contínua por meio de pequenas mudanças incrementais que se somam a grandes benefícios de longo prazo.

O futuro do fabrico optimizado com visão por computador

À medida que a tecnologia avança, é provável que vejamos mais aplicações de IA a serem adoptadas na produção, com a visão por computador a desempenhar um papel central. Um dos principais desenvolvimentos é a tecnologia de gémeos digitais, que utiliza dados de sensores e sistemas de visão para recriar ambientes de produção ao vivo para rastreio em tempo real, análise preditiva e testes de cenários. 

Outra é a utilização de sistemas de imagem avançados, como câmaras 3D, térmicas e hiperespectrais, que melhoram a deteção de defeitos e o controlo de qualidade, identificando problemas invisíveis ao olho humano. Combinadas com algoritmos de IA, estas tecnologias podem detetar sinais precoces de desgaste, evitar avarias e reduzir o tempo de inatividade não planeado, apoiando os princípios da produção enxuta para impulsionar uma maior eficiência e fiabilidade.

Principais conclusões

A visão computorizada permite que as instalações de fabrico lean identifiquem problemas precocemente, reduzam o desperdício, melhorem a segurança dos trabalhadores e acelerem a produção. À medida que a tecnologia Vision AI continua a evoluir, é provável que venha a desempenhar um papel ainda maior no sentido de tornar o fabrico lean mais fiável e mais fácil.

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