Considerada a nova fronteira da automação industrial, a robótica avançada está alterando completamente o patamar competitivo das fábricas. Hoje, indústrias ao redor do mundo já contam com milhares de braços robóticos, veículos autônomos e cobots (robôs colaborativos) integrados a redes inteligentes, redefinindo profundamente o modo como operam.
Mais do que acelerar o ritmo de produção, essa adoção em larga escala padroniza processos, eleva padrões de qualidade, reduz variações e minimiza desperdícios, sem contar que diminui consideravelmente os custos. Todos esses são fatores cruciais para conquistar máxima eficiência e um verdadeiro salto competitivo.
Nos últimos anos, a robótica industrial está atingindo o seu pleno potencial, graças aos recentes avanços em tecnologias digitais, sensoriamento, Inteligência Artificial (IA) e automação avançada. A verdade é que ela deixou de ser uma promessa distante para se tornar realidade cotidiana nas linhas de produção ao redor do mundo. O Brasil, inclusive, é um campo repleto de oportunidades para a robótica, tanto a clássica quanto a disruptiva.
Mas não é somente a indústria manufatureira que tem se beneficiado dessa tecnologia. A robótica – também chamada de automação industrial – vem crescendo em áreas que dão suporte ao sistema produtivo, como galpões logísticos, departamentos de qualidade e de manutenção de equipamentos de produção.
A grande questão que fica é: será que a sua empresa está preparada para competir em um cenário cada vez mais automatizado, flexível e inteligente? Este material foi produzido para auxiliar você nessa jornada. Inclusive, se a sua organização busca resolver problemas complexos que envolvam a robótica industrial avançada, clique aqui para conversarmos.
Robótica industrial vs. automação industrial
Os termos "automação" e "robótica" são muitas vezes utilizados como sinônimos. Algumas empresas preferem utilizar "robótica" para enfatizar o emprego de robôs, seja na forma de manipuladores com múltiplos eixos ou sistemas móveis, como os veículos autônomos que transitam pelas fábricas.
No SiDi, adotamos automação industrial para englobar todo e qualquer projeto que vise à automatização, independentemente de envolver ou não robôs ou movimentação mecânica. Vemos a automação como a substituição de uma operação manual pela implementação de sistemas automatizados, robotizados ou capazes de tomar decisões com base em dados, de forma que o processo não dependa da interação direta e contínua de um ser humano.
As tecnologias desenvolvidas pelo SiDi fazem parte do ecossistema da Indústria 4.0 (Integração de tecnologias digitais avançadas) e da Indústria 5.0 (Colaboração homem-máquina).
Assim, de forma geral, enquanto a robótica foca especificamente no uso de equipamentos físicos, a automação industrial abrange um escopo maior, integrando também conceitos de software e hardware para transformar processos manuais em operações autônomas e eficientes.
Para evitar a repetição desnecessária de termos, adotaremos ambos os conceitos de forma intercambiável ao longo deste artigo.
Robótica clássica vs. robótica disruptiva
A automação pode ser compreendida em duas vertentes principais: a clássica e a disruptiva. Existem muitas oportunidades no mercado para o desenvolvimento das duas abordagens.
A robótica clássica se baseia na integração de componentes e softwares padronizados já disponíveis no mercado, o que garante implantação rápida, menor custo de desenvolvimento e alta confiabilidade em tarefas repetitivas. No entanto, a grande limitação está na baixa flexibilidade: qualquer mudança no produto ou no processo exige reprogramação especializada.
Em contrapartida, a robótica disruptiva, como a desenvolvida no SiDi, foca na pesquisa e no desenvolvimento de sistemas inteligentes e inovadores, não disponíveis no mercado, para atender demandas específicas, problemas únicos de um cliente. Ela promove mudanças profundas nos processos produtivos, aplicando soluções ainda não existentes no mercado, tornando a empresa altamente competitiva e com tecnologia flexível a novas demandas.
Essa abordagem, que frequentemente incorpora Inteligência Artificial e outras tecnologias de ponta, cria sistemas personalizados e flexíveis, muitas vezes preenchendo lacunas que a automação clássica não consegue suprir. Contudo, exige mais tempo de prototipagem e investimentos maiores, além de assumir os riscos de tecnologias emergentes.
Enquanto a robótica clássica foca em integrar soluções prontas para problemas já conhecidos, a disruptiva envolve a compreensão profunda dos desafios de negócios, a realização da pesquisa e o desenvolvimento de soluções totalmente novas, que não estão disponíveis no mercado.
Inteligência Artificial impulsionando a robótica avançada
O primeiro robô industrial surgiu na década de 1960, e, desde então, tem alterado completamente a forma como as fábricas operam e produzem. No entanto, somente nos últimos anos a robótica industrial está atingindo o seu pleno potencial, graças aos recentes desenvolvimentos de tecnologias digitais, sensoriamento, Inteligência Artificial e automação.
Se antes os robôs eram somente executores de tarefas repetitivas, hoje, com a Inteligência Artificial em plena ascensão, eles vão muito além desse papel: contam com mobilidade, por meio dos veículos autônomos, Visão Computacional para “enxergar”, capacidade de aprendizado e autonomia para guiar operações e tomar decisões.
Nesse cenário, robôs equipados com sensores IoT (Internet das Coisas) e algoritmos de análise avançada trabalham de forma sincronizada com sistemas de gestão em nuvem e plataformas de Big Data. O resultado? Ciclos de fabricação mais curtos, manutenção preditiva que elimina paradas inesperadas e flexibilidade para customizar lotes de produtos sem perder produtividade.
Casos de uso da robótica industrial
Setor automotivo
O setor automotivo é o que possui a maior densidade de robôs, liderando a adoção da tecnologia. A robótica combina alta precisão com flexibilidade operacional na linha de produção automotiva. Dessa forma, empresas que adotaram sistemas integrados de robôs industriais para tarefas, como soldagem, montagem e inspeção, conseguiram reduzir falhas, aumentar a produtividade e a segurança.
Essa solução, que frequentemente incorpora tecnologias como Visão Computacional e algoritmos de Inteligência Artificial, permite uma abordagem precisa e personalizada no controle de qualidade. O resultado é uma produção mais eficiente e competitiva, na qual a robótica desempenha um papel fundamental na transformação dos processos industriais.
Logística inteligente
A logística inteligente representa uma revolução no gerenciamento de estoques e no fluxo de materiais dentro da cadeia produtiva.
Ao integrar tecnologias de automação avançada, como sistemas de armazenamento automatizados e sistemas de monitoramento em tempo real, as indústrias conseguem reduzir significativamente a quantidade de estoque necessário e adotar práticas da técnica just in time – que visa produzir e entregar bens ou serviços na hora exata em que são necessários, eliminando estoques excessivos e reduzindo custos e desperdícios.
Essa abordagem diminui os custos de armazenamento e melhora a eficiência operacional, garantindo que os materiais estejam disponíveis exatamente quando necessários, sem excessos ou desperdícios.
Além disso, a combinação de software de gestão integrado e sensores conectados permite que os processos logísticos sejam monitorados e ajustados de maneira contínua e automática. Essa visibilidade completa sobre o inventário e os movimentos de materiais possibilita decisões estratégicas mais acertadas, contribuindo para a redução de riscos, o aumento da produtividade e a manutenção de um fluxo de produção mais ágil e responsivo.
Paletização
Dentro das operações das empresas, seja no final das linhas de produção ou nos departamentos de logística, é sempre necessário realizar a paletização (colocação do material em pallets) de produtos ou materiais, a fim de otimizar o volume para posterior movimentação dentro da própria estrutura ou a outros locais.
Em grande maioria, essa paletização é realizada de forma manual, demandando mão de obra para o manuseio constante de pallets de madeira e de outros materiais, tarefa repetitiva e fisicamente desgastante que expõe os trabalhadores a fatores de risco significativos. Sendo assim, a automação industrial também tem o papel de tornar o ambiente de trabalho mais seguro e ergonômico.
Robôs manipuladores e Visão Computacional permitem automatizar o processo, realizando a paletização de modo totalmente autônomo, eficiente e seguro. Agora, com a possibilidade de uso da Inteligência Artificial, podemos reconhecer os materiais e otimizar a paletização de acordo com regras associadas a cada produto.
Ao robotizar esse processo, o colaborador pode ser realocado para atividades menos perigosas e mais estratégicas, como o controle de qualidade da paletização em um ambiente de colaboração homem-máquina, combinando o melhor das capacidades humanas e das máquinas para aumentar a eficiência, segurança e inovação na indústria.
Controle de qualidade
Na busca por excelência, muitas empresas ainda dependem de processos de inspeção manuais para verificar dimensões, montagem e acabamento, como a aplicação da tinta para acabamento superficial de peças. Tradicionalmente, esse controle envolve operadores que seguem extensas checklists – por vezes com mais de 70 itens –, e a variabilidade humana pode levar à aprovação de produtos com defeitos.
Em um cenário onde a consistência é crucial, a dependência exclusiva do fator humano apresenta riscos e desafios que comprometem a confiabilidade dos resultados. Para superar essas limitações, sistemas de visão baseados em Inteligência Artificial (Aprendizado de Máquina) vêm sendo implementados, permitindo a detecção de falhas com maior precisão e agilidade.
A partir do treinamento de modelos de Inteligência Artificial para Visão Computacional, é possível, por exemplo, realizar adequações aos padrões de inspeção, apenas informando ao sistema quais serão os novos produtos ou os novos defeitos que deverão ser inspecionados a partir daquele momento.
Esses sistemas são projetados para identificar defeitos mesmo diante de mudanças no modelo do produto, como a introdução de um novo carro ou cor, reprogramando-se automaticamente conforme necessário.
Ao mesmo tempo, técnicas de Data Science permitem utilizar inspeções passadas para gerar insights sobre possíveis problemas ainda não constantes em checklists, aumentando o nível da inspeção e garantindo a qualidade baseada em melhoria contínua.
Iniciativas do SiDi demonstram a viabilidade de combinar tecnologias avançadas (AI, Visão Computacional, Data Science), metodologias e provas de conceito para transformar o controle de qualidade, tornando-o mais robusto, adaptável e capaz de atender aos altos padrões exigidos pelo mercado.
Manutenção preventiva
Em ambientes industriais modernos, a manutenção vai além da simples correção de falhas antes mesmo da ruptura total dos sistemas. Ao monitorar em tempo real e consolidar informações sobre o período de operação de cada máquina ou sobre os parâmetros de funcionamento de seus respectivos componentes (o motor, por exemplo), assim como o histórico de ajustes já realizados, conseguimos criar uma estratégia robusta de operação, realizar a otimização de processo e garantir a substituição de peças em modo preventivo, evitando as paradas imprevistas da produção.
Com base nos dados, também é possível prever o comportamento dos componentes e quais são os impactos de suas variações de funcionamento anormal. Estas análises permitem gerar o planejamento de estoque e compra de peças/componentes adicionais, bem como de seus respectivos planos de substituição preventiva.
A partir dessa abordagem, desgastes são identificados antecipadamente e o cronograma de intervenções é otimizado, garantindo que os equipamentos operem em condições ideais e evitando paradas não programadas que prejudiquem a linha de produção.
Dessa forma, a consolidação dos dados em um sistema centralizado torna a manutenção preventiva uma ferramenta estratégica para aumentar a eficiência, prolongar a vida útil dos equipamentos e reduzir custos operacionais.
Indústria conectada
A indústria conectada representa um dos pilares da Indústria 4.0, na qual máquinas, sistemas e pessoas interagem de forma integrada por meio de redes digitais, sensores e inteligência de dados. Esse ecossistema conectado permite a coleta de informações em tempo real, antecipando a identificação de falhas, otimizando os processos, rastreando a origem dos problemas e tomando decisões baseadas em análises preditivas.
O resultado é maior produtividade, redução de custos e aumento da qualidade. Além disso, a conectividade possibilita processos produtivos mais flexíveis e resilientes, adaptando-se rapidamente às demandas do mercado. Para uma empresa, adotar a indústria conectada não é apenas modernizar o chão de fábrica, mas posicionar-se estrategicamente em um cenário global competitivo, transformando dados em valor, ações e inovação contínua.
Utilizando sistemas integrados que centralizam informações de todas as etapas do processo produtivo, é possível identificar a origem de problemas, como a procedência e as condições em que a matéria-prima foi recebida, permitindo uma análise detalhada para a identificação das causas-raiz dos defeitos e inconsistências.
A indústria conectada surge como uma solução estratégica para as empresas alcançarem máxima eficiência de seus processos, máxima qualidade do produto e alta competitividade perante as constantes mudanças do mercado.
Operação centralizada
Além disso, a conectividade industrial possibilita a implementação de tecnologias disruptivas, como a teleoperação. Dessa forma, uma sala de controle centralizada, por exemplo, pode monitorar, em tempo real, os sinais de sensores de cada máquina e, simultaneamente, enviar comandos para ajustar processos e reprogramar operações, sem a necessidade de intervenção manual constante.
Essa integração entre análise de dados e controle remoto promove ganhos de eficiência operacional, redução de defeitos de qualidade, bem como uma reação mais rápida e precisa a qualquer anomalia, elevando, assim, o desempenho e a competitividade das empresas.
Teleoperação
Agora imagine a possibilidade de operar um robô à distância? O quanto isso não abriria portas, especialmente para profissionais com deficiência, permitindo que ajustes nos sistemas produtivos sejam realizados remotamente, sem a necessidade de um técnico no local, além de promover a inclusão e a diversidade no ambiente de trabalho.
É a fusão da Indústria 4.0 – que se apoia na conectividade, automação e análise de dados para otimizar a qualidade e reduzir o retrabalho – com a Indústria 5.0 –, trazendo uma abordagem mais humana, centrada na colaboração entre máquinas e pessoas, posicionando o trabalhador no centro do processo produtivo.
Dark factory
A dark factory representa um avanço significativo na robotização industrial, caracterizando-se por operações totalmente automatizadas, em que a presença física humana é mínima ou inexistente. Esses ambientes operam com robôs avançados, sistemas de Visão Computacional e Inteligência Artificial, permitindo que a produção ocorra 24 horas por dia, sem a necessidade de iluminação constante ou condições preparadas para a presença humana.
A importância de ter um parceiro de confiança para um projeto de robotização industrial avançada
Em um cenário em que a robótica é um dos principais motores de transformação produtiva, competitividade e inovação, a escolha do parceiro certo, que compreenda profundamente as necessidades da indústria e do seu negócio, além de ter a expertise necessária e visão consultiva, pode ser o diferencial para um projeto bem-sucedido.
Como um dos maiores Institutos de Ciência e Tecnologia (ICTs) do Brasil, o SiDi é referência em automação industrial avançada. Somos parceiros estratégicos, desenvolvendo projetos disruptivos de robótica que impulsionam o diferencial competitivo dos nossos clientes, por meio de soluções de ponta customizadas.
Um dos grandes diferenciais de um parceiro inovador é a capacidade de oferecer recursos estratégicos, como Inteligência Artificial e os Gêmeos Digitais. Essas tecnologias permitem simular processos de produção e mudanças no layout da fábrica de forma virtual, antecipando os impactos e evitando alterações físicas custosas. Ao possibilitar testes e ajustes antes da implementação, maximizamos a eficiência e reduzimos riscos, garantindo que a solução final seja a mais otimizada possível.
Essas tecnologias também podem ser aplicadas para monitorar, em tempo real, todas as operações de uma empresa. Em um ambiente 3D digital com os dados completos de máquinas e processos são apresentadas com fidelidade a posição real delas no chão de fábrica. Dessa forma, é possível consultar e visualizar as informações de forma virtual, sem mesmo ter que ir in loco para realizar estas verificações.
Se sua organização busca um parceiro estratégico para impulsionar a robótica em seus processos ou modelos de negócio, entre em contato conosco.
Sobre o SiDi
O SiDi atua com foco em Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). Fundado em 2004, conta com um corpo de mais de 700 profissionais altamente especializados, incluindo mestres e doutores. Seus profissionais possuem conhecimento diferenciado em frentes como Inteligência Artificial, Data Science, MLOps e Segurança Cibernética, o que permite ao instituto oferecer soluções fim a fim usando tecnologia de ponta e as melhores práticas de mercado, que vão desde a concepção até a implementação e entrega de soluções e produtos.
Com escritórios localizados nos maiores polos tecnológicos do Brasil – Campinas, Recife e Manaus –, o SiDi é parceiro de universidades reconhecidas no cenário de pesquisa e desenvolvimento tecnológico, tais como PUC-CAMPINAS, Unicamp, USP, UFPE, UPE, UFRJ, UFC, UFMG e IFPE. O instituto é credenciado para operar projetos de pesquisa, desenvolvimento e inovação pelo CATI, CAPDA (Lei da Informática) e ANP, e tem auxiliado grandes empresas em projetos que utilizam esses incentivos, assim como os programas de P&D da ANEEL, Inovar PE, entre outros. Desde a sua fundação, o ICT atuou em mais de 1.200 projetos, sendo grande parte deles de abrangência global.