Roberto Pavan, CEO da Atak Sistemas
Na rotina das indústrias de alimentos e frigoríficos, a avaliação visual da qualidade dos produtos frequentemente esbarra no conceito de subjetividade. Segundo Roberto Pavan, CEO da Atak Sistemas, essa variação de critérios humanos pode ter impacto financeiro na operação.
"Subjetivo: essa palavra eu usei recentemente com a minha equipe. Se a gente for olhar no dicionário, subjetivo é uma coisa que depende da avaliação pessoal de cada sujeito. Isso pode trazer ganhos ou perdas para uma empresa", destaca Roberto.
Além da variação de interpretação entre operadores, o monitoramento manual no chão de fábrica enfrenta gargalos operacionais crescentes. Conforme explica o CEO da Atak Sistemas: "Imagina o trabalho que dá para monitorar tudo isso manualmente. Hoje falta gente, falta processo, falta treinamento, a rotatividade nas indústrias é enorme. Então, por isso a Atak Sistemas vem adotando visão computacional em praticamente todo o seu sistema de chão de fábrica".
Visão Computacional: traduzindo a realidade do produto
Para tornar o monitoramento fabril um processo mais objetivo e mensurável, a Atak Sistemas vem implementando recursos de visão computacional. A tecnologia utiliza fotos e vídeos para registrar as etapas produtivas.
"Nós estamos usando a visão computacional em vários processos dentro das indústrias de alimentos para que o vídeo e a foto traduzam a realidade de um produto quanto à qualidade, dimensão ou se um processo está sendo feito corretamente ou errado", pontua Roberto Pavan.
Uma das aplicações dessa tecnologia é o módulo Tipificação de Carcaças com IA, integrante do sistema Frigosoft da Atak Sistemas. A inteligência artificial analisa cada carcaça de forma individualizada, considerando aspectos como a conformação da carcaça, que indica o desenvolvimento e a musculatura do boi e reflete na avaliação da qualidade da carne; a cobertura de gordura, classificada em escassa, mediana ou excessiva; e a detecção de avarias, que identifica se houve contusão no animal, seja durante o transporte do campo ao frigorífico ou no abate, ou se ocorreram cortes indevidos de faca durante a limpeza da carcaça.
Redução de custos e identificação de perdas
A falta de padronização no acompanhamento visual pode dificultar a identificação de falhas na linha de produção. Roberto destaca a importância de ferramentas automatizadas para ampliar a visibilidade da gestão.
"É incrível como, se isso não for monitorado, gera um custo oculto ou um prejuízo oculto para as indústrias. Elas não conseguem monitorar porque depende da pessoa, e a pessoa pode não estar querendo que aquilo seja evidenciado. Então, nós utilizamos hoje a visão computacional como uma ferramenta para o empresário saber o que está acontecendo dentro do chão de fábrica dele".
Fluxo Operacional: Tipificação por IA via Smartphone
Desenvolvido para operar diretamente no fluxo industrial por meio de smartphones, o sistema estrutura a tipificação em quatro etapas. Primeiro, o operador registra a imagem da carcaça via smartphone no momento da tipificação. Em seguida, a Inteligência Artificial processa a imagem e avalia os níveis de gordura e conformação. Na terceira etapa, a IA apresenta uma sugestão de classificação, mantendo a decisão final com o operador, que pode confirmar ou ajustar o resultado. Por fim, o sistema permite armazenar a sugestão original da IA separadamente da decisão do operador, gerando dados comparativos para auditorias e acompanhamento de divergências.
Caso o módulo de IA não esteja habilitado, o processo manual tradicional permanece disponível sem interrupção operacional.
Comparativo: Avaliação tradicional vs. Tipificação por IA
No processo tradicional, a avaliação é realizada de forma visual e manual, enquanto o processo com IA utiliza a captura de imagens via smartphone e seu processamento por inteligência artificial. Na avaliação tradicional, os critérios de decisão são definidos pelo operador. Com o uso da IA, o sistema apresenta uma sugestão automatizada, mantendo a validação e o controle final com o operador.
Em relação aos parâmetros analisados, o processo tradicional depende da interpretação visual, enquanto a tecnologia considera aspectos como musculatura, gordura, contusões e cortes de faca. Já no acompanhamento dos dados, o processo tradicional registra a classificação final, enquanto o sistema com IA permite o armazenamento comparativo entre a sugestão apresentada pela tecnologia e a classificação final definida pelo operador.
