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Automação de processos de manufatura inteligente

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Setor

Industria 5.0

Desafio

Transformar complexidade industrial em inteligência operacional, unindo IA, visão computacional e gêmeo digital para tornar robôs mais rápidos, precisos e adaptáveis. 

Soluções

Implementação de um ecossistema inteligente com gêmeo digital, visão computacional e IA, proporcionando maior eficiência operacional, mais precisão nas operações robóticas e redução no tempo de parada da fábrica.

Tecnologias utilizadas

Gêmeo Digital , Visão Computacional , Inteligência Artificial, Modelagem 3D

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Visão Geral

Com o objetivo de aumentar a eficiência e a flexibilidade na operação de robôs industriais, a empresa implementou uma solução baseada em gêmeo digital e inteligência artificial. A iniciativa visou acelerar a programação robótica, permitir a simulação de operações em ambientes virtuais e reduzir custos com testes físicos, tornando o processo mais ágil e inteligente. 

Necessidades

  • Agilizar a programação e reprogramação de robôs industriais.
  • Reconhecer múltiplos objetos com precisão e confiabilidade.
  • Validar operações em ambiente virtual antes da execução real.
  • Reduzir custos com infraestrutura e tempo de parada.
  • Aumentar a flexibilidade e a adaptabilidade dos sistemas automatizados.

Desafios

Acelerar significativamente a programação de robôs para responder rapidamente a mudanças no processo produtivo, mantendo baixo custo de implementação. Era essencial desenvolver uma solução capaz de identificar múltiplos objetos com alta precisão, garantindo confiabilidade na operação. Além disso, havia o desafio de realizar simulações e validar operações em uma plataforma virtual, utilizando gêmeo digital, o que exigia a integração de tecnologias avançadas de visão computacional, inteligência artificial e modelagem 3D. 

Soluções

  • Validação virtual das operações: desenvolvimento de um gêmeo digital Pick & Pack para simular e validar processos antes da execução física. 
  • Treinamento avançado de IA: geração de mais de 20 mil imagens sintéticas para capacitação de modelos de Visão Computacional. 
  • Reconhecimento inteligente de objetos: identificação precisa de múltiplos itens para aumentar a performance operacional dos robôs. 
  • Redução de paradas operacionais: maior previsibilidade e controle dos processos, reduzindo o tempo de inatividade da fábrica. 
  • Maior flexibilidade robótica: ajustes e adaptações das operações realizados de forma mais rápida e eficiente. 

 

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