Já imaginou utilizar a Inteligência Artificial para efetuar Testes de Qualidade?

A revolução industrial e a crescente evolução tecnológica estão a transformar o cenário industrial como nunca antes havia acontecido. Ao combinar inteligência artificial, IoT (Internet of Things) e automação avançada, esta transformação proporciona um ambiente de produção altamente conectado e inteligente.

Implementar processos que envolvam IA nas empresas tornou-se essencial para alcançar novos níveis de eficiência, produtividade e competitividade. Com processos automatizados e análises em tempo real, as decisões estratégicas são cada vez mais fundamentadas, permitindo a otimização de recursos e a minimização de desperdícios.

Um dos principais desafios do setor industrial, é garantir a qualidade do produto final a ser enviado para o cliente. Se o produto não tiver o nível de qualidade necessária, gera um desperdício enorme, uma vez que terá que ser produzido novamente e por vezes este processo pode envolver toneladas de produto.

A automatização dos Testes de Qualidade na Indústria

Para responder a esta constante necessidade do setor industrial, apoiando as empresas a reduzir drasticamente a necessidade de testes de qualidade, garantindo uma elevada confiança no produto final, a Habber Tec desenvolveu a solução: Quality Predictor. Esta solução visa prever a probabilidade de aprovação ou reprovação do produto no teste de qualidade.

O Quality Predictor é um modelo preditivo de inteligência artificial que indica, antes do momento do teste de Qualidade, qual a probabilidade que será obtida no teste de qualidade do produto (sem ter que efetuar o teste). Associado a este modelo temos também alertas perante tendências para assegurar a qualidade de todos os produtos, minimizando os desvios que podem levar à falta de qualidade e, reduzindo deste modo o desperdício e custos associados e permitindo também acelerar os tempos de produção.

Como funciona?

O Quality Predictor antecipa o momento da linha de produção onde são efetuados os testes de qualidade, indicando se é ou não necessária uma verificação manual. De forma preventiva, começa a lançar alertas antecipadamente para que possam ser efetuadas correções na linha para evitar futuras falhas de qualidade.

O processo de implementação desta solução envolve 5 fases:

1. Entender os dados existentes na linha de produção

Nesta fase, estudamos os dados existentes e avaliamos a sua qualidade para identificar os possíveis resultados. É importante ter o máximo de informação possível sobre o processo de negócio e a forma como funciona a produção.

2. Setup e Parametrização

Esta fase envolve limpeza de dados e seleção de variáveis ​de forma a adaptar o Quality Predictor à realidade dos seus dados e da sua organização.

3. Avaliação dos testes

Fase de análise dos resultados do modelo já adaptado à sua organização. Utilizamos diferentes métricas para mostrar o desempenho, que serão depois monitorizadas ao longo de tempo.

4. Avaliação dos KPIs

Feita a avaliação, segue-se o processo de configuração dos KPIs necessários para monitorização das previsões do modelo escolhido e posterior configuração dos relatórios de painel para controle e avaliação dos resultados e do desempenho de previsão do modelo. É também nesta fase que são configurados os alertas e as notificações proativas.

5. Instalação em Produção

É nesta fase, que é feita a comparação dos dados históricos e dos dados de produção, avaliando a consistência do modelo, podendo este ser ajustado consoante as necessidades da organização. Adicionalmente ocorre a configuração do serviço que será colocado em funcionamento na linha de produção, para receber os novos dados da fábrica.

Benefícios da Indústria inteligente com IA

A utilização inteligente dos dados de produção traz, entre outros, benefícios que impactam diretamente no aumento da produtividade, na redução do tempo de produção e do custo operacional.

Para além dos benefícios anteriormente mencionados, o Quality Predictor tem também como benefícios:

• Flexibilidade e eficiência no trabalho conjunto entre máquinas e humanos;
• Maximização do tempo dos colaboradores;
• Minimização do erro e da carga humana;
• Melhoria da qualidade e consistência;
• Tomada de decisão rápida e assertiva.

Caso de Sucesso

Implementamos o Quality Predictor em diferentes processos industriais, entre eles destaca-se o caso da Volkswagen Autoeuropa, que reduziu o tempo de produção do veículo utilizando modelos de qualidade com inteligência artificial: Veja no video abaixo, o caso “Road Test Predictor”.

Conclusão

A inovação com recurso à inteligência artificial é um grande diferenciador para a automatização dos processos industriais, uma vez que, permite a criação de soluções que visam responder de forma ágil, às necessidades de um mercado em constante evolução e com grande volume de dados.

O Quality Predictor, permite à indústria saber antecipadamente qual é a qualidade do produto final com vista a agir, evitando o desperdício e reduzindo os custos de produção, com possibilidade de monitorizar em tempo real os resultados. Permite também a análise e avaliação de resultados ao longo do tempo.

Esta solução pode ajudar qualquer empresa do setor industrial a melhorar a qualidade da sua produção,  desde que tenha um histórico de dados com o qual possamos trabalhar.

Aceite nosso desafio e faça uma Prova de Conceito (POC) gratuita com um caso de uso adaptado à realidade da sua organização!