IA no controle de qualidade: inspeção visual sem especialista

A maior parte das fábricas já aceitou uma verdade incômoda: qualidade não é só “passar no teste” — é o que separa margem de prejuízo. E, mesmo assim, muita gente ainda faz inspeção visual com soluções difíceis de manter, dependentes de poucos especialistas e com tempos de implementação que parecem projeto de TI, não de chão de fábrica.

O paradoxo é claro. A pressão por rastreabilidade, auditorias e menos retrabalho aumentou. Ao mesmo tempo, as equipas estão mais enxutas e o mix de produtos muda mais rápido. Se o sistema de inspeção demora semanas (ou meses) para ficar “redondo”, ele já nasce atrasado.

É aqui que entra uma mudança prática no controlo de qualidade: visão computacional com IA pensada para ser usada por engenheiros e técnicos de produção, sem exigir uma equipa dedicada de cientistas de dados. A Siemens, por exemplo, posiciona o Inspekto exatamente nessa linha: um sistema integrado (hardware + software) que reduz a complexidade típica de projetos de visão e acelera a entrada em produção.

Por que o controlo de qualidade com IA costuma falhar na prática

O problema não é a tecnologia — é a implementação. A visão artificial “tradicional” costuma funcionar bem quando há tempo, orçamento e especialistas. O que falha é o caminho até lá.

Na vida real, os bloqueios mais comuns são:

• Dependência de especialistas raros: visão computacional, iluminação, datasets, treino de modelos. Quando o conhecimento está em 1 ou 2 pessoas, o risco operacional é enorme.
• Projetos longos e caros: integradores externos, várias iterações em produção, ajustes finos. Em muitos casos, o ROI fica bom no Excel, mas não fecha no calendário.
• Mudança constante no produto: cada novo SKU, embalagem, lote de matéria-prima ou fornecedor pode exigir recalibração, novos exemplos e nova validação.
• Ambientes industriais “imperfeitos”: vibração, poeira, reflexos, variação de temperatura, operadores diferentes, pequenas mudanças no setup.

Uma frase que resume bem: “Se a inspeção inteligente dá muito trabalho para ficar inteligente, ela vira gargalo.”

No contexto da série IA na Indústria e Manufatura, este ponto é central: a IA só entrega eficiência quando é operável — não apenas “possível”.

O que significa “IA acessível” na inspeção visual (e por que isso importa)

IA acessível é IA que cabe na rotina da fábrica. Não é um laboratório. Não é um piloto eterno. É um sistema que alguém do processo consegue configurar, validar e ajustar.

Do “detetar defeitos” ao “detetar anomalias”

Uma diferença prática (e poderosa) em inspeção com IA é sair da obsessão por listar todos os defeitos possíveis e usar deteção de anomalias.

• Em vez de treinar um modelo para “reconhecer 25 tipos de defeitos”, o sistema aprende o padrão do que é normal.
• Tudo o que foge desse padrão é sinalizado como anómalo.

Isso faz sentido em manufatura porque, muitas vezes, defeito é cauda longa: raro, variado e caro de catalogar. A abordagem por anomalia tende a acelerar o arranque e a reduzir o esforço de dados.

Menos fricção = mais adoção

Quando a configuração é simples, a IA deixa de ser “projeto” e vira “ferramenta”. E isso muda o jogo em três frentes:

1. Velocidade de implementação: colocar a inspeção a funcionar em dias, não em meses.
2. Autonomia da equipa: reduzir dependência de integradores e de perfis muito específicos.
3. Escala: replicar a solução em várias linhas/plantações com consistência.

A proposta do Inspekto, segundo a abordagem apresentada pela Siemens, é exatamente reduzir esta fricção: um pacote integrado de visão com IA, pensado para ser implementado e operado internamente.

Onde um sistema como o Inspekto encaixa melhor (casos de uso reais)

O melhor ponto de partida é um processo com custo claro de não qualidade e inspeção manual limitada. Abaixo vão exemplos típicos onde a inspeção visual com IA costuma trazer ganhos rápidos.

1) Inspeção final (end-of-line) com rastreabilidade

Quando a inspeção final falha, o custo explode: devolução, recall, retrabalho, reputação. A IA ajuda a:

• Identificar defeitos estéticos (risco, mancha, rebarba) e funcionais visuais (montagem incorreta, ausência de componente).
• Criar registo consistente da inspeção por lote/turno.

2) Verificação de montagem e presença/ausência

Muitos erros são simples, mas frequentes:

• etiqueta fora de posição,
• tampa mal encaixada,
• componente faltante,
• conector invertido,
• parafuso ausente.

A inspeção com IA reduz o “olho cansado” e padroniza critérios entre turnos.

3) Controlo de embalagem e rotulagem

Em setores regulados (alimentar, farmacêutico, químicos), embalagem é risco.

• Verificar integridade do selo,
• conferir impressão/legibilidade,
• validar posicionamento.

4) Variabilidade de acabamento e superfícies

Peças metalizadas, plásticos brilhantes e superfícies com reflexos são difíceis para sistemas tradicionais se a iluminação não for muito bem desenhada. Soluções integradas, quando bem aplicadas, ajudam a estabilizar o resultado e acelerar o setup.

Como medir ROI de inspeção visual com IA (sem autoengano)

ROI bom é o que aparece no OEE e no custo da não qualidade. Para não cair na armadilha de “comprar tecnologia para mostrar dashboard”, eu usaria um modelo de medição simples, com números antes/depois.

Métricas que realmente importam

• Taxa de refugo (%) por linha e por motivo
• Retrabalho (horas/semana) e custo associado
• Escapes (defeitos que passaram) por milhão de unidades
• Tempo de inspeção por peça e impacto no gargalo
• Paragens por qualidade (minutos/turno)

Um exemplo de conta (ilustrativa, mas realista)

Suponha uma linha que produz 20.000 peças/dia:

• Refugo atual: 1,2% (240 peças/dia)
• Custo médio por peça refugado (material + energia + tempo): 3,50 €

Custo diário de refugo: 240 × 3,50 € = 840 €/dia

Se a inspeção com IA reduzir refugo para 0,8%:

• Novo refugo: 160 peças/dia
• Novo custo: 160 × 3,50 € = 560 €/dia

Economia: 280 €/dia ≈ 6.160 €/mês (22 dias úteis)

E isto nem contabiliza escapes, devoluções e horas de retrabalho. É por isso que controlo de qualidade com IA costuma pagar rápido quando o caso de uso é bem escolhido.

Um roteiro prático para implementar inspeção com IA em 30 dias

A forma mais rápida de ter resultado é começar pequeno, com critérios claros e validação dura. Um roteiro que tenho visto funcionar:

1) Escolha um ponto de inspeção com “dor” e estabilidade

Evite começar pelo produto mais complexo e variável. Procure:

• defeitos com impacto financeiro claro,
• imagens possíveis (acesso físico e segurança),
• iluminação controlável,
• taxa de defeitos suficiente para validar.

2) Defina o que é “bom” com exemplos

Mesmo em deteção de anomalias, você precisa alinhar:

• tolerâncias aceitáveis,
• limites visuais,
• casos “cinzentos” (aceita/não aceita).

3) Validação paralela (shadow mode)

Antes de bloquear peça:

• rode a IA em paralelo com o método atual,
• compare discrepâncias,
• ajuste limiares e critérios.

4) Integração simples e governança

A integração não precisa começar com tudo conectado.

• Comece com alertas e relatórios por turno.
• Depois, avance para bloqueio automático e integração com MES/QMS.

E deixe combinado: quem é dono do sistema (qualidade? processo? manutenção?) e qual é o SLA de ajustes.

Perguntas que a equipa sempre faz (e as respostas diretas)

“Isto vai substituir os inspetores?”

Vai mudar o trabalho. Em vez de olhar 100% do tempo para peça, as pessoas passam a:

• tratar exceções,
• investigar causa raiz,
• melhorar o processo.

Na prática, isso costuma aumentar qualidade e reduzir stress operacional.

“E quando o produto muda?”

Mudança é inevitável. A meta é ter um sistema em que o ajuste seja rápido e operável internamente, sem reiniciar um projeto inteiro.

“E se a IA rejeitar peça boa?”

Falso positivo custa tempo e atrasa fluxo. Por isso a fase de validação paralela é obrigatória e os limiares devem ser calibrados com base em custo:

• Quanto custa um escape?
• Quanto custa parar a linha?

Qualidade é sempre equilíbrio, não dogma.

O que o Inspekto sinaliza sobre o futuro das fábricas inteligentes

A tendência mais relevante não é “ter IA”. É ter IA utilizável. Soluções como o Inspekto apontam para um caminho em que visão computacional deixa de ser um “projeto especial” e vira capacidade padrão da fábrica, como um sensor industrial.

Para quem está a construir uma estratégia de smart factory, isso conecta diretamente com o resto da série IA na Indústria e Manufatura:

• IA para controle de qualidade alimenta dados para melhoria contínua.
• Dados de defeitos ajudam manutenção preditiva (quando a variação cresce, algo no processo está a degradar).
• Inspeção automatizada melhora OEE ao reduzir paragens e retrabalho.

O meu conselho é simples: se o seu controlo de qualidade ainda depende de “heróis” e de inspeção manual exaustiva, você já tem um caso de IA na mesa.

Se fizer sentido para a sua operação, o próximo passo é mapear um ponto de inspeção com dor clara, rodar uma validação paralela e medir impacto em refugo, retrabalho e escapes. A partir daí, a pergunta fica bem mais interessante: quantas outras etapas do processo poderiam ganhar previsibilidade se a inspeção deixasse de ser um gargalo?