Exemplo · produção e operação (alumínio e metais)
O defeito superficial que só aparece na inspeção final já custou a liga, a extrusão e o acabamento.
Visão computacional treinada nas classes de defeito da sua linha, integrada ao ERP que você já usa — pra pegar risco, mancha e variação de acabamento no ponto onde ainda dá pra corrigir. Começa por uma PoC de escopo fechado, com critério de aprovação combinado antes de qualquer projeto.
Onde a IA entra numa planta de alumínio
Quatro pontos onde o dado existe, mas ninguém consegue usar.
Inspeção superficial em chapa, perfil e bobina
Risco, mancha de anodização, inclusão e variação de acabamento que passam na inspeção por amostragem e só aparecem no cliente — ou viram sucata depois de já ter agregado valor.
Como funciona: Câmera de linha + iluminação controlada, modelo treinado nas classes de defeito do SEU catálogo (não num dataset genérico), inferência na borda pra decidir dentro do tempo de ciclo.
Refugo com causa rastreada, não estimada
Todo mundo sabe que refuga; ninguém prova em qual máquina, turno, liga ou faixa de temperatura acontece mais — então a ação corretiva vira opinião de reunião.
Como funciona: Cruzamento do evento de defeito com ordem de produção, máquina, turno e parâmetro de processo lido do sistema de controle da máquina. O que sai é Pareto de causa, com dado, não achismo.
Apontamento de produção sem digitação
Operador anota em papel ou digita no fim do turno; o número chega atrasado e divergente, e o planejamento roda em cima de dado que já venceu.
Como funciona: Coleta direta da máquina ou contagem por visão, gravando no sistema que você já usa. O apontamento deixa de depender de alguém lembrar.
OEE e parada não planejada com o mesmo critério pra todo mundo
Cada área calcula disponibilidade de um jeito, motivo de parada é preenchido de memória horas depois, e a diretoria compara número que não é comparável.
Como funciona: Captura automática de estado da máquina, classificação de parada assistida por IA e um cálculo único de OEE — mesma régua pra planta inteira.
Como começa
PoC de 6 a 8 semanas, com o critério de sucesso escrito antes.
Projeto de IA em fábrica morre de dois jeitos: escopo que cresce sem fim, ou demo bonita que nunca vira produção. A PoC existe pra matar os dois riscos antes de você comprometer orçamento grande.
Primeiro a visita técnica: a gente vê a linha rodando e levanta a linha de base — taxa atual de refugo ou escape, e quanto isso custa por mês. Sem esse número, não existe como provar ganho depois nem calcular payback.
Depois, um recorte só — uma linha, uma família de produto, um turno — com o critério de aprovação combinado e assinado no começo. A validação roda com o seu material, no seu ambiente. Se não bater o critério, você não segue pro projeto, e sabia disso desde o primeiro dia.
Perguntas da primeira reunião técnica
Arquitetura, rede, LGPD e o que acontece quando quebra.
Onde a inferência roda — nuvem ou dentro da planta?
Na borda, dentro da planta, na maioria dos casos de inspeção: é o que garante decisão dentro do tempo de ciclo e mantém a linha rodando mesmo se a internet local cair. Treinamento do modelo e painéis podem ficar em nuvem. Se a sua política exigir tudo on-premise, é viável — muda o dimensionamento de hardware, não a arquitetura.
Como vocês leem a máquina sem interferir na produção?
Na primeira fase, leitura passiva: só lemos o sistema de controle da máquina ou sinal de sensor, sem escrever nada de volta. Escrita (parar linha, acionar rejeito) só entra depois que a taxa de acerto foi validada em produção e com o intertravamento de segurança definido junto com a sua manutenção. Nenhuma alteração vai pro ar fora da janela combinada com o seu time.
E a segurança de rede? Meu TI não vai liberar máquina falando com a internet.
Nem deve. A rede da produção fica isolada da rede corporativa: um gateway na borda concentra a coleta, e a saída pra fora (quando existe) passa por caminho único, autenticado e combinado com o seu TI, com regra de firewall documentada. Se a decisão for não sair da planta, a solução roda fechada — já entregamos assim.
Uso de câmera esbarra em LGPD?
A câmera é enquadrada no processo, não em pessoa. Onde houver captação incidental de operador, aplicamos minimização e anonimização, definimos base legal e prazo de retenção junto com o seu jurídico e registramos isso em contrato. Também vale envolver a CIPA/RH desde o começo — câmera na linha é assunto de gente, não só de tecnologia.
Como eu sei que o modelo funciona no MEU material antes de comprar o projeto?
Esse é o propósito da PoC. A gente levanta a linha de base (taxa de refugo/escape atual e o que ela custa por mês), combina POR ESCRITO o critério de aprovação e roda de 6 a 8 semanas num recorte só — uma linha, uma família de produto, um turno. A validação é com o seu material, a sua iluminação e as condições reais do seu ambiente. Não bateu o critério, você não segue.
Vocês integram com o ERP que eu já uso?
Sim — é metade do trabalho e a parte que mais trava projeto de IA. Integramos com o que expõe API, banco ou arquivo (Protheus, SAP e afins), e quando o sistema é fechado a gente resolve na camada que dá — o objetivo é o dado chegar em quem decide e no financeiro sem alguém copiando planilha.
O que acontece quando quebra?
Suporte com escopo e prazo de resposta escritos em contrato, mais o sistema construído pra degradar sem travar: se o modelo cair, a linha continua rodando no modo anterior e o evento fica registrado. Deixamos documentação e treinamos a sua equipe pra operar sem depender da gente no dia a dia.
Traz o problema com número. A gente responde com arquitetura.
Se você sabe onde a planta perde mas não consegue provar a causa, é exatamente aí que a gente entra. Visita técnica, linha de base e uma PoC de escopo fechado — nessa ordem.