Os métodos de controle de qualidade diferem segundo cada setor e são específicos para cada fabricante e produto. Mas quando se trata, de fato, de inspeções de produtos, a maioria dos processos de qualidade de fabricação parece semelhante. Inspetores capacitados avaliam visualmente e decidem se aprovam ou reprovam cada unidade.
As pessoas são obviamente eficientes em seu trabalho. Mesmo assim, podemos cometer erros não intencionais e podemos nos cansar ou distrair ao realizar tarefas repetitivas. Além disso, fazemos pausas, tiramos férias e até nos aposentamos.
É por isso que os fabricantes vêm há décadas automatizando os processos de controle de qualidade e complementando inspetores com câmeras, iluminação e sistemas de visão de máquina. Embora muitos aprimoramentos de máquinas aumentem a velocidade e o volume de inspeção, seus recursos podem ser limitados.
Por isso, os fabricantes estão buscando o próximo nível de inteligência artificial (IA) e ferramentas de aprendizado de máquina — como o FactoryTalk® Analytics™ VisionAI™ — para melhorar seu processo de inspeção de qualidade.
Carl Lewis, gerente sênior de produto da Rockwell Automation, explica: “Nossa solução de controle de qualidade orientada por IA permite que os fabricantes vejam o que antes não podiam. Desenvolvemos uma abordagem sem código para inspeção visual que ajuda a melhorar a qualidade, maximizar a rentabilidade e obter informações críticas dos dados de produção em tempo real”. O sistema de inspeção de visão por IA fornece dados que ajudam diretamente a gerar produtos de melhor qualidade. Lewis afirma: “Isso ajuda os fabricantes a reduzir defeitos e desperdícios de produtos, interrupções não programadas da produção e custos operacionais”.
Essa nova geração de sistemas de inspeção visual e aprendizado de máquina orientados por IA é capaz de aprender e se adaptar de forma dinâmica a mudanças nas condições, além de coletar, organizar e transmitir dados de alta qualidade de forma ininterrupta.
Os dados ajudam o pessoal de qualidade e os operadores da fábrica a entender e resolver rapidamente os problemas de produção. “Os benefícios podem ser consideráveis”, destaca Lewis. “O sistema ajuda a identificar desde defeitos na linha de montagem automotiva até defeitos em produtos de consumo que podem levar a problemas de recall. E existem inúmeros casos de uso industrial, como a identificação de defeitos dimensionais, anomalias em embalagens ou outros problemas de qualidade antes que eles saiam de sua instalação. Essa ferramenta de inspeção de visão de IA e aprendizado de máquina oferece um valor enorme.”
