Na manufatura, prever defeitos antes da finalização do produto é essencial para manter a qualidade e reduzir custos com retrabalho e desperdício. Com a ajuda da IA, empresas analisam variáveis como temperatura, velocidade da esteira, umidade e tempo de montagem em tempo real, antecipando falhas e permitindo ações corretivas imediatas.
Historicamente, defeitos são identificados por amostragem ou inspeção visual — métodos reativos e limitados. Pequenas variações operacionais, como temperatura ou umidade, podem gerar falhas difíceis de detectar sem um sistema inteligente. O desafio está em correlacionar múltiplas variáveis operacionais para prever defeitos com antecedência e evitar perdas em escala.
A IA analisa dados em tempo real, captados por sensores IoT, para prever falhas antes que ocorram. Utilizando algoritmos de machine learning como redes neurais e SVM, a IA calcula a probabilidade de defeitos com base em variáveis como temperatura, tempo de montagem, vibração, energia e experiência do operador. O sistema sugere ações como inspeções adicionais ou ajustes na produção, e pode ser integrado ao SGQ para rastreamento da causa raiz.
A aplicação da Inteligência Artificial na previsão de defeitos trouxe resultados significativos e mensuráveis:
- Redução de Defeitos: Em alguns casos, em até 40%, diminuindo retrabalho e perdas.
- Monitoramento Contínuo: Alertas automáticos permitem respostas ágeis a anomalias.
- Otimização da Produção: Previsão de falhas evita paradas inesperadas e melhora a eficiência.
- Melhoria na Qualidade: Produtos mais robustos e confiáveis, com reforço à imagem da marca.
