{"id":2353,"date":"2022-08-31T14:47:12","date_gmt":"2022-08-31T17:47:12","guid":{"rendered":"https:\/\/pixforce.ai\/?p=2353"},"modified":"2023-09-02T21:22:19","modified_gmt":"2023-09-03T00:22:19","slug":"controle-de-qualidade-na-industria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pixforce.com\/pt-br\/controle-de-qualidade-na-industria\/","title":{"rendered":"Controle de qualidade na ind\u00fastria e intelig\u00eancia artificial: como funciona?"},"content":{"rendered":"<p>Nos \u00faltimos anos, v\u00e1rias empresas do setor industrial transformaram as suas opera\u00e7\u00f5es comerciais com <strong>tecnologias de <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/inteligencia-artificial-na-industria\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">intelig\u00eancia artificial<\/a>,<\/strong> inclusive a partir de ferramentas de controle de qualidade na ind\u00fastria. A maior parte destes conglomerados empresariais s\u00e3o das ind\u00fastrias automotiva, eletr\u00f4nica e de opera\u00e7\u00f5es envolvendo transporte e log\u00edstica.<\/p>\n<p>Em todos os casos relacionados com estes respectivos setores, a intelig\u00eancia artificial tem a possibilidade de enfrentar os exigentes desafios relacionados ao <strong>controle de qualidade na ind\u00fastria.<\/strong> Neste post, nosso objetivo ser\u00e1 descrever os principais aprendizados que surgem por meio de projetos como estes.<\/p>\n<p><strong>LEIA TAMB\u00c9M:<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/contagem-de-produtos-use-a-tecnologia-a-seu-favor-de-forma-simples\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Contagem de produtos<\/strong><\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/pixforce.com\/inventario-de-estoque-eficiente-atraves-da-inteligencia-artificial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Invent\u00e1rio de estoque por meio de tecnologia<\/strong><\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h2>Como fazer o controle de qualidade na ind\u00fastria?<\/h2>\n<p>Dentre as v\u00e1rias ferramentas de <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/o-que-e-inspecao-de-qualidade-e-como-usar-a-tecnologia-de-forma-eficiente\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">controle de qualidade na ind\u00fastria<\/a>, a que faremos men\u00e7\u00e3o neste artigo \u00e9 a vis\u00e3o computacional. Uma das aplica\u00e7\u00f5es poss\u00edveis gra\u00e7as ao avan\u00e7o da intelig\u00eancia artificial, tem contribu\u00eddo com a solu\u00e7\u00e3o de in\u00fameros problemas do setor produtivo.<\/p>\n<p>No entanto, sua implementa\u00e7\u00e3o em larga escala no setor industrial exige muito esfor\u00e7o e conhecimentos espec\u00edficos, sem contar de m\u00e3o-de-obra qualificada. Al\u00e9m disso, criar valor real com vis\u00e3o computacional tem sido um desafio para muitas empresas.<\/p>\n<p>Hoje temos acesso mais f\u00e1cil aos dados, maior poder de <strong>processamento computacional<\/strong> e ferramentas de intelig\u00eancia artificial (IA) vers\u00e1teis para a constru\u00e7\u00e3o de aplicativos com custo razo\u00e1vel em cases espec\u00edficos.<\/p>\n<p>Uma melhor compreens\u00e3o do que pode ser alcan\u00e7ado encorajou os clientes a buscar a inova\u00e7\u00e3o com novas aplica\u00e7\u00f5es. Muitas vezes, a an\u00e1lise avan\u00e7ada de v\u00eddeo pode fornecer uma maneira econ\u00f4mica de automatizar tarefas simples de monitoramento e liberar m\u00e3o-de-obra humana para atividades mais produtivas, ajudando sobretudo no controle de qualidade da ind\u00fastria.<\/p>\n<p>Na Pix Force, acompanhamos continuamente o desenvolvimento das tecnologias de vis\u00e3o computacional. Avan\u00e7os de aprendizado profundo de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o, incluindo pr\u00e9-treinamento autos-supervisionado e aprendizado ativo foram utilizados com sucesso em nossas solu\u00e7\u00f5es no n\u00edvel de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n<p>\u00c0 medida em que as ferramentas de c\u00f3digo aberto est\u00e3o melhorando e os principais provedores de plataforma tamb\u00e9m oferecem ambientes de desenvolvimento mais evolu\u00eddos, nos alinhamos para criar valor comercial selecionando a pilha de tecnologia mais adequada para um determinado problema e construindo nossas solu\u00e7\u00f5es em cima disso.<\/p>\n<h2>Como fazer o controle de qualidade industrial?<\/h2>\n<p>Os melhores resultados em projetos de IA s\u00e3o alcan\u00e7ados quando os problemas de neg\u00f3cios s\u00e3o claramente definidos. Ter um conjunto claro de sa\u00eddas esperadas ajuda a construir algoritmos para problemas espec\u00edficos. Os exemplos a seguir descrevem alguns problemas reais em diferentes casos de neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>Na ind\u00fastria automotiva, os fabricantes precisam realizar atividades de teste rigorosas como parte de seus processos de controle de qualidade da ind\u00fastria automotiva. Este teste \u00e9 muitas vezes uma atividade que consome tempo e recursos humanos, atrasando e encarecendo o processo.<\/p>\n<p>O uso das ferramentas de controle de qualidade, focaria em automatizar a an\u00e1lise de cord\u00f5es de solda, reduzindo o tempo gasto na inspe\u00e7\u00e3o de qualidade de cada pe\u00e7a.<\/p>\n<p>A solu\u00e7\u00e3o permitiria melhorias em produtividade e qualidade. Ao fornecer ferramentas f\u00e1ceis de usar para as tarefas de rotina di\u00e1ria, pode-se enfatizar e facilitar a import\u00e2ncia de apoiar os trabalhadores reais a realizarem melhor o seu trabalho, com a utiliza\u00e7\u00e3o de tecnologias que permitem a otimiza\u00e7\u00e3o e o facilitamento da constru\u00e7\u00e3o fabril.<\/p>\n<p>O aspecto humano \u00e9 muito importante para obter o comprometimento e o apoio das pessoas ao implantar a IA na pr\u00e1tica.<\/p>\n<p>Na eletr\u00f4nica e na ind\u00fastria de m\u00e1quinas pesadas, precisamos levar em conta os complexos processos de montagem em v\u00e1rios est\u00e1gios.<\/p>\n<p>A vis\u00e3o computacional pode ser usada para monitorar o andamento do trabalho e notificar os usu\u00e1rios em tempo real durante o processo, se algo n\u00e3o estiver correto na montagem como, por exemplo, falta de parafusos, ou informar se poss\u00edveis componentes cr\u00edticos n\u00e3o est\u00e3o em seus devidos lugares.<\/p>\n<p>Ao fornecermos solu\u00e7\u00f5es como o <a href=\"https:\/\/www.pixforce.com.br\/pix-counter\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pix Counter<\/a> aos nossos clientes, por exemplo, eles conseguem economizar custos e melhorar o rendimento e a qualidade das suas montagens industriais.<\/p>\n<h2>Escolhendo a abordagem certa e as ferramentas certas \u2013 Insight e experi\u00eancia necess\u00e1rios<\/h2>\n<p>No mundo da IA, \u00e9 crucial escolher a abordagem e as ferramentas certas para resolver o problema definido. E \u00e9 aqui que a experi\u00eancia de v\u00e1rios projetos executados poder\u00e1 ser muito \u00fatil.<\/p>\n<p>O conhecimento de diferentes metodologias que possam funcionar na resolu\u00e7\u00e3o de um determinado problema e qual a forma correta de aplic\u00e1-lo \u00e9 muito ben\u00e9fico na constru\u00e7\u00e3o da solu\u00e7\u00e3o correta.<\/p>\n<p>\u00c0s vezes, voc\u00ea tamb\u00e9m precisa estar pronto para mudar a abordagem se o caso de uso exigir uma maneira totalmente nova de utiliza\u00e7\u00e3o das tecnologias necess\u00e1rias, ou mesmo se for necess\u00e1ria uma nova implementa\u00e7\u00e3o completa: os dados, o ambiente operacional, os requisitos de infraestrutura de TI (on-premise\/cloud\/edge) e poss\u00edveis integra\u00e7\u00f5es podem exigir muitas itera\u00e7\u00f5es para encontrar a solu\u00e7\u00e3o ideal para o problema de neg\u00f3cios.<\/p>\n<p>Comparar diferentes abordagens geralmente \u00e9 a melhor maneira de encontrar uma solu\u00e7\u00e3o vi\u00e1vel.<\/p>\n<p>A cocria\u00e7\u00e3o e o trabalho com especialistas no assunto s\u00e3o a chave para encontrar a abordagem certa. Os cientistas de dados n\u00e3o podem ser especialistas em processos industriais e, normalmente, os especialistas em processos n\u00e3o est\u00e3o profundamente envolvidos na ci\u00eancia de dados.<\/p>\n<p>Boa comunica\u00e7\u00e3o, habilidades de resolu\u00e7\u00e3o de problemas e entendimento comum sobre o problema a ser solucionado s\u00e3o elementos cruciais para o sucesso.<\/p>\n<h2>Para resolver uma tarefa de vis\u00e3o computacional, voc\u00ea precisa de dados apropriados \u2013 v\u00e1rias abordagens<\/h2>\n<p>Todos os <strong>projetos de Intelig\u00eancia Artificial<\/strong> come\u00e7am com uma tarefa apropriada e defini\u00e7\u00f5es de dados necess\u00e1rias. Os dados s\u00e3o um par\u00e2metro-chave que afeta o desempenho dos algoritmos. A maioria das tarefas de vis\u00e3o computacional requerem dados de boa qualidade e computados adequadamente para que os algoritmos alcancem a precis\u00e3o desejada.<\/p>\n<p>Ainda assim, em cada caso, o requisito de dados depende do uso de caso. Al\u00e9m disso, devemos observar que, para come\u00e7ar, mesmo uma quantidade limitada de dados poder\u00e1 ser utilizada.<\/p>\n<p>Uma vez que os requisitos de dados tenham sido definidos, existem v\u00e1rias maneiras de enfrentar o desafio dos dados. Isso inclui a utiliza\u00e7\u00e3o de conjuntos de dados dispon\u00edveis publicamente ou comercialmente, o armazenamento de dados usando ferramentas que deem suporte ao aprendizado ativo ou a aquisi\u00e7\u00e3o de servi\u00e7os de empresas especializadas em tais tarefas.<\/p>\n<p>\u00c0s vezes, as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o t\u00eam experi\u00eancia para definir os requisitos de dados ou n\u00e3o t\u00eam recursos e tempo para investir em uma boa coleta e um bom armazenamento em nuvem destes dados. Percebemos que, em alguns casos, estas solu\u00e7\u00f5es devem ser realizadas por especialistas no assunto para atingir a qualidade desejada.<\/p>\n<p>A Pix Force \u00e9 capaz de fornecer ajuda especializada na an\u00e1lise de determinadas tarefas e na defini\u00e7\u00e3o de requisitos de dados. Al\u00e9m disso, existem maneiras de automatizar alguns desses processos. Por exemplo, projetando e implementando uma solu\u00e7\u00e3o que usa modelos CAD existentes para gerar imagens fotorrealistas que ser\u00e3o utilizadas no treinamento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n<p>A maioria dos projetos de IA, infelizmente, ainda acabam parando no est\u00e1gio de \u2018Proof-of-Concept\u2019. Os motivos podem ser os seguintes:<\/p>\n<ul>\n<li>Falta de compreens\u00e3o clara do valor potencial da IA \u200b\u200bpara os neg\u00f3cios<\/li>\n<li>Falta de recursos competentes \u2013 como comprar IA ou estabelecer seu pr\u00f3prio conjunto de compet\u00eancias<\/li>\n<li>Falta de apoio da gest\u00e3o para investir no desenvolvimento de capacidades de IA<\/li>\n<li>Incerteza relacionada ao amadurecimento da IA \u200b\u200bem uma \u00e1rea de aplica\u00e7\u00e3o espec\u00edfica<\/li>\n<\/ul>\n<p>Em uma <a href=\"https:\/\/hbr.org\/2020\/04\/a-radical-solution-to-scale-ai-technology\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">pesquisa recente<\/a> realizada por dois pesquisadores chamados Athina Kanioura e Fernando Lucini, eles mencionam tr\u00eas fatores-chave de sucesso no caminho da implementa\u00e7\u00e3o de uma tecnologia de intelig\u00eancia artificial:<\/p>\n<p><em>1. Pivot to piloting \u2014 Uma tecnologia pilotada pega um recurso totalmente desenvolvido e o lan\u00e7a diretamente no mundo real (embora em menor escala).<\/em><\/p>\n<p><em>2. Comprometer-se com a a\u00e7\u00e3o \u2013 As organiza\u00e7\u00f5es devem considerar apenas alguns projetos valiosos e se concentrar em fazer a pesquisa adequada e coloc\u00e1-los em produ\u00e7\u00e3o.<\/em><\/p>\n<p><em>3. Certificar-se de ter a equipe certa para isso.<\/em><\/p>\n<p>Na Pix Force, nossa vis\u00e3o \u00e9 possibilitar um futuro mais aut\u00f4nomo para nossos clientes por meio de solu\u00e7\u00f5es de <a href=\"https:\/\/pixforce.com\/inteligencia-artificial-e-visao-computacional\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Intelig\u00eancia Artificial e Vis\u00e3o Computacional<\/strong><\/a> escal\u00e1veis \u200b\u200be de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o. Al\u00e9m disso, enxergamos a aplica\u00e7\u00e3o de IA escal\u00e1vel como parte ativa da vida cotidiana nas opera\u00e7\u00f5es dos nossos clientes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Nos \u00faltimos anos, v\u00e1rias empresas do setor industrial transformaram as suas opera\u00e7\u00f5es comerciais com tecnologias de intelig\u00eancia artificial, inclusive a partir de ferramentas de controle de qualidade na ind\u00fastria. A maior parte destes conglomerados empresariais s\u00e3o das ind\u00fastrias automotiva, eletr\u00f4nica e de opera\u00e7\u00f5es envolvendo transporte e log\u00edstica. 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