Instituto SENAI de Inovação para TICs cria solução para reconhecer falhas em processo automotivo
É um reconhecimento automático de falhas que ocorrem no processo de pintura
Em mais uma iniciativa voltada para a elevação da competitividade do setor automotivo brasileiro, o Instituto SENAI de Inovação para Tecnologias da Informação e Comunicação (ISI-TICs) irá desenvolver uma solução capaz de aprimorar o processo de inspeção da qualidade das montadoras de automóveis do País. Estimado em R$ 3,1 milhões, o projeto será desenvolvido em Aliança Industrial com o Instituto SENAI de Tecnologia da Informação e Comunicação do SENAI Paraná, dentro dos próximos 24 meses.
Em linhas gerais, o projeto consiste na criação de um software que irá permitir o reconhecimento automático de falhas que ocorrerem no processo de pintura automotiva. Quando pronta, a solução irá integrar o processo de qualidade da montadora, aperfeiçoando a inspeção dos produtos, hoje realizada visualmente. Para isso, serão adotadas tecnologias como visão computacional, aprendizagem de máquina e inteligência artificial.
Aprovado no Programa Rota 2030, a ideia da solução nasceu a partir de uma demanda da Renault do Brasil, montadora que mantém um complexo industrial em São José dos Pinhais, no estado do Paraná.
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De acordo com Thiago Canselher, engenheiro de Projetos na Renault, o desenvolvimento de uma solução para detecção de defeitos na pintura se mostrou uma alternativa viável ante as opções de altíssimo custo existentes no mercado. O projeto, que será implantado inicialmente na fábrica paranaense, foi um dos selecionados na categoria Rota 2030 Empreendedorismo Industrial - Aliança Automotiva.
“Esse projeto eleva os nossos níveis de inovação dentro do manufacturing da Renault do Brasil e nos torna cada vez mais competitivos e comprometidos com a qualidade do nosso produto final”, afirma.
O objetivo é que, ao fim, a solução possa beneficiar toda a cadeia automotiva nacional. “A solução a ser desenvolvida é potencialmente escalável às outras indústrias que fazem parte do setor automotivo e pode, inclusive, ser adaptada e utilizada em outros contextos, como na identificação de falhas de peças e componentes”, explica Diego Moura, pesquisador industrial do ISI-TICs.
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