Por: Rodrigo Bueno, diretor da área de Robótica da ABB no Brasil
Os avanços tecnológicos não estão somente aprimorando a automação industrial, mas também tornando a robótica cada vez mais acessível. Entre os recursos destaca-se a Inteligência Artificial, com o uso, por exemplo, do aprendizado de máquinas (machine learning), que está ajudando as empresas a superarem barreiras para adoção da robótica em seus negócios.
Segundo pesquisa da Confederação Nacional da Indústria (CNI), 64% das empresas médias e apenas 42% das empresas pequenas adotavam alguma tecnologia digital entre 18 tipos em 2021. Esse percentual atinge 86% entre as grandes. Independentemente do porte da empresa, pelo menos 6 a cada 10 (66%) consideram o alto custo de implantação a maior barreira interna à adoção de tecnologias digitais. Já entre entraves externos, as empresas do setor apontam principalmente a falta de qualificação profissional, com 37%.
No caso da robótica, programação e integração representam de 50% a 70% do custo de um aplicativo, segundo estudo divulgado pela International Federation of Robotics (IFR). Aliado a isso, outro fator que pode tornar a automação economicamente inviável para muitas empresas é o gasto para reprogramar um robô aos requisitos de uma nova produção para atender mudanças de produtos e/ou escala.
Atualmente, os setores de manufatura e logística têm como grande desafio abastecer um mercado caracterizado pela variabilidade de itens e imprevisibilidade, como resultado da alta demanda por uma produção personalizada, com mudanças frequentes de produtos, pedidos e estoque, e o rápido crescimento do comércio eletrônico. Isso exige soluções automatizadas flexíveis que tornem o atendimento e a distribuição de pedidos mais rápidos e eficientes.
Nesse sentido, a evolução contínua do software e dos controladores, apoiados ou não em IA, vem simplificando a adoção de soluções de automação, além de reduzir o tempo e os recursos necessários para implantar e programar robôs.
O uso de visão de máquina e IA em aplicações robóticas, por exemplo, permite hoje automatizar totalmente as tarefas complexas de coleta e colocação de uma variedade de itens, de diferentes formatos, pesos e tamanhos. O sistema não requer nenhuma supervisão humana ou informações sobre os atributos físicos dos itens que seleciona. Com isso, as empresas podem lidar com mais pedidos sem aumentar o número de funcionários ou o tempo de trabalho. É importante destacar que essas soluções de “pick and place” não requerem Inteligência Artificial para realizar atividades simples. No entanto, quanto maior a complexidade da tarefa, os algoritmos podem fazer a diferença proporcionando benefícios de custo em relação à programação tradicional.
Outro recurso que tem contribuído para reduzir gastos com implementação são os softwares para simular em ambientes virtuais toda a produção e extrair as informações necessárias na otimização digital das operações. A partir de uma réplica digital completa (gêmeo digital) de ativos ou sistemas físicos, a ferramenta permite que empresas criem, simulem e testem uma instalação completa de robô sem precisar visitar ou parar a linha de produção.
Os atributos dos robôs colaborativos também estão tornando a automação viável para muitas empresas de menor porte. Para pequenas e médias empresas, depois do custo, a falta de conhecimento técnico sobre as tecnologias digitais aparece em segundo lugar como barreira interna para adoção de tecnologias, sendo apontada por quase 30% delas, segundo a pesquisa da CNI. Por outro lado, essa questão foi citada por 20% das grandes empresas, ficando em quinto lugar. Essa diferença reforça a necessidade de difusão do conhecimento das tecnologias entre negócios de menor porte para expandir sua adoção.
Projetados para trabalhar com segurança ao lado de humanos, são robôs menores, mais acessíveis e fáceis de usar, inclusive por profissionais sem conhecimento em qualquer linguagem de programação. Além disso, os cobots têm aprimorado a sua capacidade de trabalhar diretamente ao lado de pessoas, compartilhar tarefas e aprender por meio da IA, o que está facilitando a adoção de automação inteligente em novos ambientes.
Esses são apenas alguns exemplos de tecnologias que contribuem hoje para que a automação esteja ao alcance de mais empresas. A tendência é que o movimento inovação nesse sentido se intensifique, eliminando barreiras para negócios resilientes, flexíveis e eficientes.
Deixe um comentário