Pesquisa para Inovação
03/10/2018
“A nossa meta é, em 2022, ser líder no Brasil e referência em inspeção inteligente da qualidade nos Estados Unidos e Alemanha”, diz Renan Padovani, sócio da empresa que conta com o apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da FAPESP.
Essa trajetória começou com um projeto de pesquisa e desenvolvimento que aproximou a General Motors (GM), em São Caetano do Sul, e o ITA, e resultou no protótipo funcional de um sistema que utiliza visão computacional e inteligência artificial para detectar defeitos na superfície da carroceria de veículos. A nova tecnologia é alternativa ao método de inspeção visual utilizado atualmente por grande parte das montadoras, que exige um inspetor treinado para identificar e fazer a classificação dos defeitos.
Os bons resultados do sistema automático de inspeção de qualidade e a disposição da GM de permitir o uso da propriedade intelectual do novo sistema estimularam os três pesquisadores responsáveis pelo projeto no ITA a constituírem a empresa e levar a tecnologia para o mercado. “A própria GM adotou o projeto ainda em fase embrionária e testou a tecnologia em sua linha de produção”, conta Padovani.
Seis meses depois de a tecnologia ter sido testada pela GM de São Caetano do Sul, a montadora passou a utilizá-la também nas fábricas dos Estados Unidos e da Alemanha, onde produzia a marca Opel – a fábrica alemã foi vendida em 2017 para a Peugeot e o BNP Paribas, mas segue cliente da Autaza.
Enquanto desenvolviam o primeiro protótipo para a GM, os três sócios enxergaram também a oportunidade de utilizar a tecnologia de inteligência artificial para avaliar, por exemplo, defeitos na pintura de outros tipos de materiais como, por exemplo, os compósitos utilizados pela indústria aeronáutica. “Isso abriu um outro mercado e trouxe clientes do porte da Embraer”, conta Padovani.
Modelo matemático
O sistema de inspeção desenvolvido pela Autaza é formado por uma parede de luz especial que projeta um padrão zebrado na carroceria a ser inspecionada, formando uma espécie de “franja” branca e preta. Uma câmera capta esses dados e analisa a imagem utilizando um software capaz de identificar e classificar defeitos com base em 12 parâmetros matemáticos, explica Padovani. “Esse sistema garante a qualidade da carroceria e facilita a comunicação com a equipe de correção”, ele diz.
Além de mais eficiente que a inspeção visual, a tecnologia baseada na matemática também leva vantagem sobre os modelos de inspeção automatizados tradicionais, segundo Padovani. “Os sistemas tradicionais de inspeção exigem informações do CAD [computer-aided design] da peça e da geometria do veículo, entre outros dados, para então, por comparação, identificar falhas”, explica. “Nosso modelo matemático, previamente desenvolvido, já contém informações sobre o que é defeito e isso acelera o processo de inspeção.”
Essa diferença também se traduz em ganho de tempo: para construir um gabarito de inspeção que busca defeitos comparando o produto ao padrão ideal são necessários seis meses; utilizando o modelo matemático já desenvolvido, esse prazo cai para 15 dias. “A inteligência artificial já sabe o que é defeito”, ele enfatiza.
Célula robótica
Pouco mais de um ano depois de constituir a empresa, já tendo a GM como cliente, a Autaza obteve um PIPE Fase 1 – de teste de conceito de uma ideia inovadora – para melhorar o algoritmo de classificação de defeitos em carrocerias automotivas. Padovani reconhece que, em face do estágio do projeto, poderiam ter pleiteado recursos para um PIPE Fase 2, de desenvolvimento de protótipos. “Mas os recursos da FAPESP nos ajudaram a estruturar o planejamento técnico”, sublinha Padovani. “Ganhamos maturidade industrial.”
Em setembro de 2018, a empresa teve aprovado um outro projeto no âmbito do Programa PIPE/PAPPE Subvenção – também conhecido como PIPE Fase 3 – para o desenvolvimento industrial e comercial do sistema. O PIPE/PAPPE Subvenção resulta de um acordo entre a FAPESP e Financiadora de Estudos e Projetos (Finep). “Estamos criando o primeiro scanner 3D nacional para detecção de defeitos e implementando a robótica em nosso sistema de inspeção”, resume Padovani.
Com o apoio da FAPESP, a empresa pretende adquirir computadores de alto desempenho que permitirão reduzir o tempo de inspeção da carroceria e ganhar competitividade em relação aos sistemas tradicionais, que inspecionam um carro da linha de montagem a cada um minuto. “A ideia é reduzir o tempo da inspeção automática dos atuais dois minutos para 45 segundos”, ele adianta.
Esse ganho será possível, ele acrescenta, porque a Autaza pretende introduzir uma célula robótica no processo de inspeção. Depois de testada na empresa, uma célula robótica idêntica será instalada na GM. “Não serão somente robôs convencionais, mas também colaborativos, que interagem com o trabalho humano, que são o cerne da indústria 4.0.” [2]
[1] Crédito da imagem: Divulgação.
[2] Esta notícia de inovação foi escrita por Claudia Izique.
Como citar esta notícia de inovação: Pesquisa para Inovação. Inteligência artificial na inspeção de veículos. Texto de Claudia Izique. Saense. http://www.saense.com.br/2018/10/inteligencia-artificial-na-inspecao-de-veiculos/. Publicado em 03 de outubro (2018).
