Garantia da qualidade
Identificar defeitos, anomalias e desvios nos processos em tempo real, para garantir uma qualidade mais consistente.
TECNOLOGIA E IA
Soluções de Visão Computacional
Análise visual em tempo real para melhorar a qualidade e acelerar as decisões
VISÃO COMPUTACIONAL COM IA
Detetar o que escapa ao olho humano
A visão computacional utiliza a IA para permitir que as máquinas interpretem informação visual e atuem com base nela. Na produção, no retalho, na logística e noutros ambientes operacionais, pode melhorar o controlo de qualidade, automatizar tarefas visuais e enriquecer a experiência de clientes e colaboradores.
No Kaizen Institute, aplicamos a visão computacional como parte de um desenho mais amplo da qualidade e dos processos, e não como um
RESULTADOS DA IMPLEMENTAÇÃO DA VISÃO COMPUTACIONAL
Menos defeitos, decisões mais rápidas
A monitorização visual em tempo real deteta o que escapa às verificações manuais e substitui uma inspeção lenta e inconsistente por uma supervisão contínua e automatizada. As equipas passam menos tempo a verificar e mais tempo a atuar sobre as exceções que realmente importam.
- Redução dos defeitos que chegam aos clientes
- Inspeção mais rápida e consistente
- Maior visibilidade sobre o fluxo e a segurança
APLICAÇÕES DA VISÃO COMPUTACIONAL
Desenhamos soluções de visão computacional adaptadas ao seu negócio
Do chão de fábrica ao corredor da loja, os dados visuais contêm sinais que as verificações manuais não detetam. Concebemos cada solução em função do processo que precisa de melhorar, e não como um projeto tecnológico isolado.
FAQ SOBRE VISÃO COMPUTACIONAL
Perguntas frequentes
No chão de fábrica, a visão computacional apoia a deteção de defeitos em tempo real, a monitorização de processos e as verificações de segurança. No retalho e na logística, permite analisar os fluxos de clientes, gerir filas e monitorizar prateleiras ou inventário. Nestes contextos, a monitorização visual contínua e automatizada pode complementar ou substituir verificações manuais lentas e inconsistentes.
Funciona melhor em verificações visuais repetitivas e de grande volume, em que a consistência e a rapidez são importantes, como a inspeção de todas as unidades. A inspeção manual continua a ter um papel nos casos ambíguos ou pouco frequentes. As implementações mais bem-sucedidas combinam as duas: triagem automatizada e pessoas focadas nas exceções.
Uma solução de visão computacional exige normalmente câmaras posicionadas para captar a zona relevante, iluminação e qualidade de imagem suficientes e um conjunto de imagens com exemplos identificados daquilo que o sistema deve reconhecer (defeitos, comportamentos ou ocorrências específicas) para treinar ou afinar o modelo. Muitas vezes é possível reutilizar as câmaras e as imagens já existentes, o que reduz o investimento necessário em infraestrutura.
Desenhamos cada caso de utilização em função do processo que deve melhorar, incluindo os pontos de inspeção, o layout da linha e as causas raiz dos defeitos, em vez de implementar um modelo de visão genérico. Assim, garantimos que o sistema sinaliza o problema certo no ponto certo do processo e se liga às ações de melhoria que se seguem.
A visão computacional gera o impacto mensurável mais claro em processos visualmente intensivos e de grande volume, em que a qualidade, a rapidez ou a consistência podem ser acompanhadas. Os casos de utilização típicos incluem a deteção de defeitos e o controlo de qualidade na produção, a inspeção e a triagem na logística e a monitorização de fluxos de clientes, filas e prateleiras no retalho. Em todos os casos, o impacto pode ser medido através de indicadores como taxas de defeitos, tempo de inspeção, erros, tempos de espera ou eficiência dos processos.
Os modelos são retreinados à medida que surgem novos tipos de defeitos, produtos ou cenários, e o seu desempenho é monitorizado com base nas taxas de falsos positivos e falsos negativos. Revemos também periodicamente o processo subjacente, porque as alterações na linha ou na loja obrigam muitas vezes a ajustar o que o sistema deteta.