Fujitsu aposta em inteligência artificial para tornar processos de controlo de qualidade mais eficientes

É uma das últimas etapas de qualquer processo de fabrico e é uma das mais importantes. A linha de controlo de qualidade tem um papel crítico, pois é nesta fase de produção que são detetados problemas no produto e que passaram despercebidos até então. Agora a Fujitsu quer trazer maior inteligência até este processo. A tecnológica está a desenvolver na Europa uma ferramenta de inteligência artificial que ajuda a agilizar os processos de controlo de qualidade.

A solução da Fujitsu apenas diz respeito a exames ultrassónicos de Testes Não Destrutivos (NDT na sigla em inglês). Esta técnica é usada para determinar a integridade dos materiais ou estruturas e permite a deteção de defeitos internos no objeto de teste. Os exames NDT são feitos sobretudo de forma manual e é aqui que a Fujitsu acredita ter uma proposta de valor acrescentado.

Na prática a ferramenta de inteligência artificial indica ao operador quais as áreas do objeto que deve analisar. Isto deverá traduzir-se numa redução de 80% no tempo na análise dos objetos de teste. Em objetos de grande dimensão esta melhoria pode significar que o controlo de qualidade passa de algumas horas para alguns minutos.

A ferramenta da Fujitsu utiliza técnicas de processamento de imagem e sinais para detetar possíveis defeitos no processo de fabrico. Os dados são depois estruturados por uma rede de deep learning, querendo isto dizer que quanto mais é utilizada, mais fiáveis serão os resultados da sua análise.

As indústrias da eletrónica, produção automóvel, aeronáutica, farmacêutica, transportes e também de infraestruturas serão algumas que poderão tirar partido da solução desenvolvida pela tecnológica.

«Desenvolvemos um motor de machine learning genérico para deteção de padrões, usando um processo que torna qualquer problema de análise de dados brutos num problema que envolve o reconhecimento de padrões de imagens. Trabalhando com os fabricantes, podemos rapidamente afinar a solução para uma aplicação específica, graças à sua capacidade de aprender a partir de apenas alguns exemplos de treino», salienta em comunicado o vice-presidente dos laboratórios europeus da Fujitsu, Adel Rouz.

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