A Habber Tec identificou que, em diversas empresas, existe um forte interesse em investir na qualidade e na sustentabilidade, especialmente naquelas que se encontram em fase de expansão ou que enfrentam uma forte concorrência nacional e internacional. No contexto europeu, em particular, os padrões de qualidade exigidos são extremamente elevados.
A revisão individual de cada produto fabricado representa um custo incomportável para qualquer organização. Em alguns casos, são utilizados sistemas complexos e dispendiosos de reconhecimento visual, associados a algoritmos avançados de deep learning para a deteção de falhas e defeitos no processo de fabrico. Ainda assim, estas soluções não garantem a deteção total dos problemas, uma vez que se limitam, na maioria dos casos, à análise do aspecto visual externo do produto.
Foi com este desafio em mente que surgiu o DigiQual, um projeto apoiado pelo CDTI Inovação e pelo Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER). O objectivo é oferecer uma solução mais eficaz, baseada na informação recolhida diretamente das linhas de montagem. Esses dados são processados por um modelo de machine learning, previamente treinado com o histórico completo da produção anterior, permitindo assim uma análise preditiva mais fiável e abrangente, com foco na qualidade real do processo e não apenas no produto final.
Objectivos e resolução
O projeto DigiQual tem como objetivo ultrapassar as abordagens tradicionais da cadeia de abastecimento, através da utilização de Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e Big Data, para atingir um novo paradigma de qualidade alinhado com a Indústria 4.0 e os Sistemas de Produção Ciber-Físicos (CPPS).
A abordagem do DigiQual visa reduzir os testes de qualidade nos ambientes produtivos das linhas de montagem, integrando-se no processo fabril com ciclos de feedback e alimentação contínua da informação gerada.
O principal objetivo é criar um sistema automático capaz de prever, com base nas condições de fabrico de um produto, a probabilidade de este não necessitar de ser submetido a um teste de qualidade, recorrendo aos princípios da IA, IoT e Big Data.
Este projecto propõe-se a alcançar os seguintes objectivos técnicos específicos:
- Criação de um data lake onde serão armazenadas todas as informações recolhidas da linha de montagem;
- Desenvolvimento de um sistema de integração com a linha de produção, responsável por recolher e armazenar os dados no data lake;
- Criação de uma base de dados ODS, estruturada num modelo relacional, contendo toda a informação proveniente das linhas de montagem;
- Desenvolvimento de um sistema de predição inteligente com IA, capaz de estimar a probabilidade de um produto fabricado vir a passar nos testes de qualidade;
- Integração e automatização do sistema de previsão dentro do próprio processo produtivo;
- Criação de uma interface intuitiva, que permita a parametrização e configuração da solução;
- Desenvolvimento de um painel de controlo (dashboard) para monitorizar o desempenho e funcionamento da solução.
A solução DigiQual é aplicável a qualquer tipo de empresa que opere com linhas de montagem e realize testes de qualidade aos produtos fabricados. Esta solução utiliza dados históricos de produção e resultados de testes anteriores para construir modelos preditivos que estimam a probabilidade de sucesso em produtos com características semelhantes. O projeto incorpora: Inovação em inteligência artificial, inovação na automatização de workflows e inovação na implementação industrial de sistemas baseados em IA.
Por fim, importa referir que a Habber Tec, já se encontra em contacto com várias organizações do sector automóvel interessadas nos resultados do projeto e na validação do protótipo desenvolvido.
Com o apoio financeiro de:
