Sistemas de Visão e IIoT Impulsionam a Próxima Onda de Eficiência em Logística

A Quarta Revolução Industrial, ou Indústria 4.0, está trazendo ondas de inovação para o setor de logística. As tecnologias de sistemas de visão são fundamentais para navegar nessas ondas.

A Indústria 4.0, muitas vezes chamada de Internet Industrial das Coisas (IIoT), tem a seguinte aparência: Redes sofisticadas de sensores alimentam imensos volumes de dados digitais em algoritmos de aprendizagem que melhoram a produtividade, flexibilidade e lucratividade em todos os ambientes de produção. Na cadeia logística, os sistemas de visão ilustram o potencial dos sensores em rede para transformar processos industriais.

Os operadores de logística estão suportando o impacto do aumento do comércio digital, o que dá à indústria um forte incentivo para usar tecnologias que otimizam os processos de negócios e aumentam a satisfação do cliente. Assim, ninguém em logística pode se dar ao luxo de ignorar o potencial da Indústria 4.0.

A Evolução da Indústria e da Tecnologia: Uma breve revisão 

Antes de mergulharmos na promessa dos sistemas de visão na Indústria 4.0, vamos dar uma olhada rápida nas três primeiras fases:

1.0: Energia a vapor. Entre cerca de 1760 e 1840, a Primeira Revolução Industrial usou a energia a vapor para padronizar os processos de produção, dando início a uma mudança das sociedades agrárias para as industriais.

2.0: Produção em massa. No final dos anos 1800, as linhas de montagem permitiram aos fabricantes vender produtos complexos em grandes quantidades. As fábricas automotivas de Henry Ford exemplificam a Indústria 2.0.

3.0: Digitalização. Dos anos 1950 aos 1970, circuitos integrados, redes e aplicações de processamento de dados inauguraram a Indústria 3.0, estabelecendo as bases para a Quarta Revolução Industrial.

Agora, vamos dar uma olhada na promessa da Indústria 4.0.

Como os Sistemas de Visão tornam possível a Indústria 4.0 para Logística

Sensores, redes e algoritmos de aprendizagem facilitam a compreensão e a análise do funcionamento da produção industrial em qualquer ambiente, desde uma fábrica automotiva até uma refinaria de petróleo. Os sistemas de logística, que armazenam e entregam produtos, ilustram o potencial da Indústria 4.0. 

O centro de uma cadeia de logística é o centro de distribuição, que tem quatro funções principais:

• Entrada - recebimento de produtos acabados de fabricantes.
• Distribuição de pedidos - recuperação de produtos do armazenamento e preparação para a entrega
• Triagem - separação de produtos em categorias e armazenamento.
• Saída - carregamento de produtos em caminhões para envio aos clientes.

As câmeras industriais tornam tudo isso possível porque:

• Guiam robôs para a separação de produtos
• Identificam pacotes de produtos
• Rastreiam os pacotes por todo o centro de distribuição
• Inspecionam os pacotes para controle de qualidade
• Fazem a aferição de itens para triagem inteligente e otimização da carga do caminhão

À medida que o setor de logística entra em uma nova fase, essas ferramentas confiáveis de captura de imagem tornam-se ainda mais importantes.

Fazendo o trabalho: Os Dados de Sistemas de Visão Geram Valor na Indústria 4.0

Os leitores de código de barras têm sido uma parte crítica da logística por décadas, mas eram predominantemente de tecnologia baseada em laser e não tinham os dados valiosos de uma câmera por imagem. Com a recente adoção de leitores de código de barras baseados em sistemas de visão, imagens ricas em dados são capturadas e usadas em toda a cadeia de suprimentos, mas agora estamos vendo empresas investigando a inspeção de visão para controle de qualidade em logística. Na Indústria 4.0, os leitores de código de barras por imagem ajudam as empresas de logística a visualizar toda a sua operação de uma forma holística, usando dados e software para fazer tudo funcionar melhor. Veja como:

Ciência de dados e deep learning. Os sistemas de visão geram imagens digitais que revelam as principais características de tudo no centro de distribuição em tempo real. Algoritmos de aprendizagem analisam imagens de treinamento para informar aos sistemas automatizados dos centros de distribuição como é um produto ideal.

À medida que os produtos passam pelo centro de distribuição, as câmeras de visão alimentam imagens digitais em uma aplicação de deep learning que sinaliza desvios das imagens de treinamento. Os algoritmos são otimizados para se tornarem mais precisos ao longo do tempo, à medida que os sistemas são retreinados com novos conjuntos de imagens.

Controle de qualidade. As aplicações utilizando deep learning ajudam os centros de distribuição a classificar produtos e atender pedidos com mais precisão, porque as câmeras mantêm uma vigilância constante para itens com etiquetas danificadas, etiquetas ausentes, embalagens danificadas e outros problemas que degradam a experiência do cliente.

Manutenção preditiva e resolução de problemas. Os sistemas de visão habilitados por deep learning também podem ser programados para inspecionar os componentes da linha de produção em busca de evidências de desgaste. Com o tempo, esses algoritmos aprendem a fornecer previsões precisas de quando as peças provavelmente falharão. Desligar linhas de transporte para reparos durante os tempos de manutenção programada é muito menos custoso do que enfrentar quebras inesperadas que paralisam tudo.

À medida que mais comércio passa a acontecer on-line e os pedidos serão processados 24 horas por dia, 7 dias por semana, 365 dias por ano nos próximos anos, os centros de distribuição terão margens de erro muito menores. Isso coloca ainda mais pressão sobre os operadores de logística para conduzir análises aprofundadas de falhas para identificar problemas, otimizar a manutenção e limitar o potencial de interrupções demoradas.

Robótica avançada. Os robôs industriais permitem que os fabricantes automatizem processos delicados, como a fabricação de semicondutores. Esses robôs dependem de câmeras de visão para alinhar componentes com precisão exata. Da mesma forma, em logística, leitores de código de barras e câmeras de visão ajudam os robôs a mover as caixas acabadas para um palete para remover a dependência de humanos na logística de saída. Os algoritmos de aprendizagem os ajudam a melhorar constantemente a precisão e o rendimento.

Um domínio ainda requer intervenção humana: separar produtos e colocá-los em caixas de entrega durante a distribuição de pedidos. Até o momento, um robô não pode melhorar os olhos, cérebros e dedos humanos, mas isso provavelmente mudará nos próximos anos. As startups estão trabalhando para replicar os movimentos da mão humana e as funções de aprendizagem do cérebro e seus centros visuais. É apenas uma questão de tempo antes que eles descubram como automatizar o processo de separação.

A Cognex Abre Caminho para a Indústria 4.0 em Logística

Capacitados por software de deep learning, câmeras e sensores de visão serão essenciais para a evolução da robótica de próxima geração no centro de distribuição. Além disso, os avanços na rede sem fio 5G e nos dispositivos de computação de borda reduzirão a latência da rede e permitirão que as operadoras de centros de distribuição eliminem ainda mais ineficiências de seus sistemas automatizados.

Nada disso funciona, no entanto, sem o olhar confiável de sistemas de visão de automação industrial comprovados, como os que a Cognex vem aperfeiçoando há décadas. Nossa combinação de software de deep learning fácil de usar com sistemas de visão confiáveis e resistentes, e leitores de código de barras por imagem somada ao software Edge Intelligence  é incomparável no setor.