A Higuchi Seisakusho, fabricante japonesa de componentes metálicos de precisão por estampagem, anunciou que concretizou rondas autónomas na fábrica da sua sede, recorrendo a um robô quadrúpede. Nesta fase, está a testar a criação de mapas 3D da fábrica com LiDAR e a circulação do robô pelos mesmos corredores que os trabalhadores. A deteção de anomalias através de câmaras e IA está prevista para a fase seguinte.
A opção de uma PME industrial japonesa: «primeiro, pô-lo a andar»
Quando se fala em IA física, muitas pessoas imaginam robôs capazes de executar tarefas com a destreza de um ser humano. No entanto, o projeto da Higuchi Seisakusho é bem mais pragmático. A tarefa confiada ao robô foi percorrer a fábrica por conta própria.
Fundada em 1937, a empresa tem 272 trabalhadores. A sua sede fica em Kakamigahara, na província de Gifu, e conta também com instalações nos Estados Unidos, no México e na China. É uma fabricante japonesa de componentes metálicos de precisão por estampagem. Foi selecionada para o programa DX Selection do Ministério da Economia, Comércio e Indústria do Japão em 2022 e 2025, e desde 2018 tem vindo a digitalizar gradualmente a gestão da produção e as operações no chão de fábrica. Está também a trabalhar na utilização de IA generativa local com dados internos.
Depois de explorar a IA no ecrã, a empresa quer agora alargar a sua utilização ao espaço físico. O primeiro passo é a introdução de um robô quadrúpede. Embora não seja um projeto vistoso, é um exemplo que importa acompanhar, por mostrar uma via realista para as PME industriais de regiões fora dos grandes centros avançarem na IA física.
Até agora, foram testadas a deslocação na fábrica e a criação de mapas
Os testes decorrem na fábrica da sede. O robô utiliza LiDAR (um sensor que mede a distância a objetos próximos através de luz laser) para criar um mapa 3D das instalações e, em seguida, efetuar rondas autónomas. A empresa testou também se o robô consegue circular em segurança pelos mesmos corredores que os trabalhadores.
Em termos operacionais, a empresa afirma ter utilizado uma rede fechada, fisicamente isolada do exterior, e confirmado através de medições que as comunicações externas estavam bloqueadas. Para uma indústria onde o robô circula pela fábrica, manter os fluxos de informação confinados deverá ser uma garantia de segurança.
Nesta fase, o essencial não é uma «IA que deteta anomalias», mas sim um sistema que permite ao robô percorrer a fábrica sem se perder. Ter esta distinção presente ajuda a compreender o alcance do anúncio.
Os desafios específicos do chão de fábrica começam a tornar-se evidentes
Os testes também revelaram alguns desafios: manobrar em espaços apertados, cruzar-se com os percursos dos empilhadores e encontrar um local seguro para esperar em situações imprevistas. A empresa afirma que irá trabalhar para resolver estas questões na fase seguinte.
O chão de fábrica não é tão simples como os catálogos fazem parecer. Em instalações já existentes, com desníveis, cabos e corredores estreitos, pessoas, veículos e robôs têm de partilhar o mesmo espaço. Identificar estes desafios logo na fase inicial poderá ser muito importante para avançar posteriormente para a deteção de anomalias.
O objetivo é devolver tempo aos responsáveis pela gestão
As rondas de inspeção nas fábricas servem para verificar a segurança dos trabalhadores e detetar anomalias nos equipamentos. São tarefas que tendem a depender da experiência dos responsáveis no terreno e representam uma carga de trabalho considerável. O anúncio refere que a escassez de mão de obra na indústria se agrava de ano para ano e cita uma estimativa de que, em 2040, o Japão terá um défice de cerca de 11 milhões de trabalhadores.
A empresa pretende substituir por robôs as rondas de segurança realizadas pelos responsáveis, libertando-lhes tempo para as suas atividades de criação do futuro. Um aspeto importante é a possibilidade de instalar os robôs em fábricas existentes sem grandes alterações aos equipamentos ou à disposição dos espaços. Em vez de fazer um grande investimento para construir uma nova fábrica, a ideia é adaptar a tecnologia às instalações atuais.
Kiyotaka Ishida, diretor executivo e administrador, afirma que a introdução do robô não é um fim em si mesma. A empresa queria perceber se era possível registar como dados as «perceções» que, até agora, dependiam dos trabalhadores experientes, e transmiti-las à geração seguinte. É particularmente interessante que o projeto seja apresentado não apenas como uma forma de automatizar as rondas, mas também como um primeiro passo para transformar a intuição dos trabalhadores mais experientes em registos.
Masahiko Hori, diretor de produção, comentou que, embora inicialmente tivesse algumas reservas, ao ver o robô decidir por onde circular e percorrer os corredores por conta própria, sentiu que não estará longe o dia em que lhe poderão confiar as rondas de inspeção.
A deteção de anomalias ainda está por testar
Esta demonstração corresponde à segunda fase de um projeto planeado em quatro etapas. Na próxima fase, a empresa prevê começar a testar a deteção de anomalias através de uma câmara e de IA instaladas no robô.
A longo prazo, a empresa pretende desenvolver o sistema para que, ao detetar uma anomalia, este notifique os responsáveis e pare automaticamente os equipamentos. Tem também em vista a geração automática de registos das rondas e de relatórios, bem como a integração com a plataforma de dados interna existente. O objetivo final é concretizar uma «fábrica de IA generativa e IA física», que combine as duas tecnologias.
As notificações e a paragem automática são, para já, apenas objetivos. O que foi concretizado nesta fase é a ronda autónoma, que servirá de base a essas funções.
A empresa prevê partilhar os conhecimentos e os desafios identificados durante os testes em encontros de troca de ideias com empresas industriais e instituições de ensino da região. Num setor da IA física em que se destacam sobretudo projetos de grande escala de grandes empresas, o progresso faseado de uma PME de uma região fora dos grandes centros poderá servir de referência para fábricas que enfrentam dificuldades semelhantes.
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