UCB Power: Da inspeção manual à inspeção inteligente com visão computacional

Um laboratório de Manaus construindo tecnologia para o Polo Industrial e para o Brasil

No coração do Polo Industrial de Manaus (PIM) (região estratégica para a indústria nacional) o Lab IIoT Manaus, unidade regional do CESAR, tem atuado como ponte entre a tradição industrial e a inovação digital. A missão: receber empresas da Zona Franca de Manaus com desafios reais de produção e, com equipe técnica local, prototipar soluções inteligentes via IoT, automação e visão computacional.

Foi esse ambiente que permitiu a conexão entre o contexto particular da UCB Power, com suas demandas industriais, e a capacidade técnica do CESAR para desenvolver uma PoC robusta.

O desafio: inspeção visual manual que colocava em risco qualidade e consistência

A UCB Power utilizava inspeção manual em sua linha de produção de baterias (linha LA), especialmente para verificação dos conectores: pintura dourada, presença de todos os elementos, ausência de sujeira ou corpos estranhos. Esse processo manual gerava:

• variação entre operadores, com inconsistência na detecção de falhas;
• retrabalhos e desperdício;
• falta de rastreabilidade e dificuldade de manter padronização.

A natureza visual e de alta repetição do problema indicava que uma solução automatizada poderia trazer ganho relevante, mas seria preciso fazê-lo de forma eficiente, com bom custo-benefício.

O dashboard apresenta os indicadores diários de inspeção, exibindo a quantidade de itens aprovados, suspeitos, defeituosos e o total de inspeções, além de um gráfico por hora para acompanhamento do desempenho do sistema ao longo do dia.

A aposta: usar visão computacional para automação inteligente

Dentro do Lab IIoT Manaus, foi proposta uma PoC para testar se a visão computacional poderia automatizar a inspeção dos conectores mantendo acurácia suficiente. A escolha se baseou em três critérios: aderência ao problema, compatibilidade com processo existente e viabilidade operacional em curto prazo.

O time técnico construiu um protótipo com componentes acessíveis: uma câmera 4K, um mini-computador embutido e modelos de inteligência computacional (deep learning), para classificar automaticamente os conectores como “aprovado”, “suspeito” ou “defeituoso”.

Em paralelo, foi desenvolvido um painel de visualização (dashboard) que permitiria acompanhar em tempo real as inspeções e gerar relatórios com métricas.

Como a PoC foi construída: co-criação, agilidade e replicação do ambiente real

O projeto foi conduzido em ciclos curtos, com metodologia ágil: sprints semanais, acompanhamento constante e interação direta com a equipe da UCB Power. Para garantir fidelidade às condições industriais, o laboratório do CESAR em Manaus reproduziu no bench as variáveis de produção, iluminação, distância da câmera, posicionamento fixo do conector por meio de suporte 3D, entre outros.

Cada captura era documentada e armazenada para alimentar o processo de machine learning, alimentando o dataset inicial que alimentava os algoritmos de visão computacional. A PoC focava em demonstrar que, com setup econômico e bem ajustado, era possível atingir resultados próximos aos de soluções industriais mais sofisticadas.

Resultados: precisão elevada e perspectivas reais de escala

O protótipo alcançou:

• 100% de acerto na identificação da bateria;
• 93% de acurácia na inspeção dos conectores: acima da referência mínima definida com base em literatura (≈ 89%).

O resultado demonstrou que a visão computacional poderia, de fato, substituir a inspeção manual em grande parte dos casos, oferecendo consistência, rastreabilidade e redução de erros humanos.

Mais importante: a UCB Power já manifestou interesse em evoluir o protótipo para um sistema dinâmico, integrando-o à linha de produção, e aplicar a solução em outras linhas além da bateria, ampliando o alcance da automação.

O sistema utiliza modelos de detecção e classificação, aliados a OCR para identificação da bateria, consolidando os resultados em um dashboard que permite o acompanhamento em tempo real, análise por hora e rastreabilidade das inspeções realizadas.

O valor do ecossistema de Manaus: inovação local, impacto real

Esse case mostra algo além da simples solução técnica: revela o valor de ter um centro de inovação, como o CESAR, atuando diretamente no PIM, com proximidade à indústria local. A combinação de conhecimento técnico + contexto regional permitiu construir uma PoC relevante para a UCB Power, com resultados rápidos e promissores.

Não se trata apenas de automação, trata-se de provar que, com a infraestrutura certa e expertise local, indústrias de Manaus podem incorporar soluções de Indústria 4.0 de forma prática, com impacto direto na qualidade, eficiência e competitividade.

Próximos passos e projeção: da PoC à automação industrial real

A UCB Power e o CESAR identificam como próximo passo transformar o protótipo em uma solução contínua, com integração direta na linha produtiva, tornando realidade a inspeção automatizada de conectores (e possivelmente outros componentes) em escala industrial.

Além disso, a estrutura do Lab IIoT Manaus permite versatilidade, a mesma abordagem pode servir como base para outras empresas do Polo Industrial, replicando a automação de inspeção em diferentes contextos.

Esse case, portanto, não representa apenas um ganho para a UCB Power, mas um modelo replicável de como inovação e tecnologia podem emergir de Manaus para sustentar a modernização da indústria nacional.

Sua indústria também enfrenta desafios no processo produtivo? Para entender como uma PoC pode transformar um problema real do Polo Industrial de Manaus em inovação aplicada, converse com um consultor do CESAR.