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Como visão industrial e a tecnologia deep learning tornam possível a automação da fábrica

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O ritmo das mudanças tecnológicas na última década foi quase sem precedentes na história da humanidade e se tornará ainda mais impressionante nos próximos anos: blockchain, robótica, computação de ponta, inteligência artificial (AI), big data, impressão 3D, sensores, visão industrial, internet das coisas, são apenas algumas das enormes mudanças tecnológicas ao alcance das indústrias. 

O planejamento estratégico para a adoção e alavancagem de algumas ou de todas essas tecnologias será crucial na indústria de produção. Nos Estados Unidos, o setor manufatureiro responde por US$ 2,17 trilhões em atividade econômica anual, mas até 2025 – a daqui apenas meia década – a McKinsey prevê que as “fábricas inteligentes” podem gerar até US$ 3,7 trilhões em valor. Em outras palavras, as empresas que conseguirem transformar rapidamente suas fábricas em hubs de automação inteligente serão as que ganharão a longo prazo com esses investimentos. 

“Se você estiver preso ao caminho antigo e não tiver a capacidade de digitalizar os processos de produção, seus custos provavelmente aumentarão, seus produtos chegarão atrasados ao mercado e sua capacidade de fornecer um valor agregado diferenciado aos clientes diminuirá,” Stephen Ezell, especialista em política global de inovação da Fundação de Tecnologia e Inovação da Informação, afirma em um relatório da Intel sobre o futuro da IA na produção.

Essas tecnologias, aplicadas em uma configuração de fábrica ou de produção, não mais são boas de se ter, são críticas para os negócios. De acordo com um relatório de pesquisa recente da Forbes Insights, 93% dos entrevistados dos setores automotivo e de produção classificaram a IA como ‘altamente importante’ ou ‘absolutamente crítica para o sucesso’. E, no entanto, apenas 56% desses entrevistados planejam aumentar os gastos com inteligência artificial em menos de 10%. 

A desconexão entre reconhecer a importância de novas tecnologias que permitem mais automação da fábrica e a disposição de gastar com elas será a diferença entre as empresas que vencem e as que perdem. Talvez essa reticência em investir em algo como a IA possa ser atribuída à falta de entendimento de seu ROI, características ou histórias de uso do mundo real. O analista do setor Gartner, Inc. ainda coloca muitas aplicações de IA no “pico das expectativas infladas” afinal. 

Mas a IA, especificamente a tecnologia deep learning ou visão industrial baseada em exemplos, combinada com a visão industrial tradicional baseada em regras, pode dar superpoderes a uma fábrica de produção e suas equipes. Tome um processo como a montagem complexa de um smartphone moderno ou outros dispositivos eletrônicos de consumo. A combinação de visão industrial baseada em regras e a tecnologia deep learning pode ajudar os montadores robóticos a identificar as peças corretas, identificar diferenças como parafusos ausentes ou carcaças desalinhadas, ajudar a detectar se uma peça estava presente ou ausente ou montada em um local diferente do produto e determinar muito mais rapidamente se isso foi um problema. E elas podem fazer isso em uma escala insondável. 

A combinação de visão industrial e tecnologia deep learning é a via de acesso para as empresas adotarem tecnologias mais inteligentes que lhes proporcionarão escala, precisão, eficiência e crescimento financeiro para a próxima geração. Mas entender as diferenças entre visão industrial tradicional e a tecnologia deep learning e como elas se complementam, em vez de se substituir, é essencial para maximizar esses investimentos.  

Para saber como a visão industrial e a tecnologia deep learning se complementam e diferem entre si, faça o download do nosso ebook Tecnologia Deep Learning vs Visão Industrial.

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