A Siemens e a NVIDIA anunciaram uma nova etapa de sua colaboração para desenvolver processos industriais capazes de utilizar inteligência artificial antes mesmo da fabricação física dos componentes. A tecnologia combina gêmeos digitais, simulação computacional e geração de imagens sintéticas para preparar sistemas de inspeção de placas eletrônicas. Demonstrada na fábrica da Siemens em Erlangen, na Alemanha, a solução tem como metas reduzir em até 85% o trabalho manual de engenharia, diminuir em 40% os falsos alertas de defeitos e melhorar em mais de 5% o rendimento da primeira inspeção. A iniciativa poderá contribuir para a fabricação de componentes utilizados em automóveis, equipamentos industriais e sistemas eletrônicos avançados.
A transformação digital das fábricas está entrando em uma fase na qual a inteligência artificial deixa de atuar apenas na análise de informações e passa a participar diretamente da preparação dos processos produtivos.
Com a nova colaboração, Siemens e NVIDIA pretendem antecipar etapas de inspeção e controle de qualidade, reduzindo a necessidade de aguardar a fabricação dos primeiros protótipos físicos.
A proposta utiliza o conceito de Gêmeo Digital (Digital Twin), uma representação virtual detalhada de um produto ou processo, combinada com modelos de inteligência artificial capazes de gerar imagens realistas.
O desenvolvimento tem aplicação inicial na fabricação de placas de circuito impresso, componentes fundamentais para o funcionamento de equipamentos eletrônicos modernos.
Inspeção começa antes da fabricação da primeira placa
Tradicionalmente, a preparação dos sistemas de inspeção óptica automatizada exige a disponibilidade de uma placa física de referência.
Esse componente é utilizado para configurar equipamentos que verificam a posição dos componentes eletrônicos, características das soldas e possíveis irregularidades de montagem.
O procedimento pode demandar tempo de engenharia e ajustes durante o início da fabricação.
A nova solução permite transferir parte desse trabalho para o ambiente virtual.
Com os dados de projeto, os engenheiros podem criar uma representação digital da placa montada, incluindo componentes e informações necessárias à produção.
A partir dessa representação, a inteligência artificial gera imagens utilizadas para preparar os equipamentos de inspeção.
O objetivo é permitir que a fábrica esteja mais próxima das condições ideais de operação antes que a primeira placa física seja produzida.
Teamcenter e Process Preparation X organizam os dados
O sistema integra duas ferramentas de software industrial da Siemens.
A primeira é o Teamcenter, plataforma de gerenciamento do ciclo de vida do produto, conhecida pela sigla PLM.
Ela reúne informações como projeto da placa, lista de materiais e características dos componentes utilizados.
A segunda é o Process Preparation X, responsável por validar, organizar e preparar os dados necessários para o processo produtivo.
Essas informações são utilizadas na construção do gêmeo digital da placa eletrônica montada.
O resultado é uma referência virtual que representa a configuração esperada do produto.
| Tecnologia | Função no processo |
|---|---|
| Siemens Teamcenter | Gerenciamento de dados de projeto, materiais e componentes |
| Process Preparation X | Preparação das informações e construção do contexto digital de fabricação |
| Gêmeo Digital | Representação virtual da placa eletrônica montada |
| NVIDIA Cosmos | Geração de imagens realistas a partir das informações digitais |
| Cosmos Data Factory | Criação de imagens sintéticas de condições normais e defeitos |
| Inspeção AOI | Verificação óptica automatizada durante a produção |
A integração conecta as informações utilizadas pelos engenheiros àquelas necessárias para o controle de qualidade.
NVIDIA Cosmos simula placas boas e defeituosas
Uma das principais novidades está na utilização do NVIDIA Cosmos, conjunto de tecnologias de inteligência artificial voltado à representação e à simulação de ambientes físicos.
Com os dados provenientes do gêmeo digital, o sistema pode gerar imagens fotorrealistas de placas eletrônicas.
Essas imagens incluem tanto condições corretas de montagem quanto representações de defeitos que poderão aparecer durante a fabricação.
Entre as possíveis situações analisadas por sistemas de inspeção estão componentes ausentes, posicionamento incorreto e irregularidades nas conexões, conforme as características do processo.
A tecnologia permite criar uma biblioteca de imagens para preparar os equipamentos antes de existir uma quantidade significativa de amostras físicas.
O recurso é especialmente importante porque defeitos raros podem ser difíceis de reproduzir durante os primeiros estágios de produção.
A geração de imagens sintéticas permite ampliar a diversidade de situações avaliadas, embora seja necessário verificar se elas representam adequadamente os defeitos encontrados no ambiente real.
Golden board virtual substitui parte da preparação física
No processo tradicional, a chamada golden board, ou placa de referência, representa um conjunto considerado correto para fins de comparação.
A Siemens utiliza esse conceito para construir uma referência digital detalhada.
Com o NVIDIA Cosmos, essa representação pode ser transformada em uma imagem virtual com aparência semelhante àquela capturada pelos equipamentos de inspeção.
O sistema também gera exemplos de possíveis defeitos, ajudando os engenheiros a configurar os critérios de avaliação.
Essa preparação antecipada pode reduzir a necessidade de fabricar amostras apenas para calibrar os equipamentos.
Entretanto, a placa virtual não elimina a importância da validação com componentes reais.
Diferenças de iluminação, posicionamento, acabamento superficial e características de soldagem precisam ser consideradas para garantir que o sistema funcione corretamente na linha de produção.
Inteligência artificial busca reduzir falsos defeitos
A nova tecnologia também atua depois que a fabricação começa.
Durante a produção, as máquinas de inspeção óptica automatizada (AOI) analisam as placas eletrônicas e identificam possíveis irregularidades.
Entretanto, nem toda indicação representa um defeito real.
Reflexos, pequenas diferenças de acabamento e variações aceitáveis de montagem podem provocar alertas indevidos.
Esses casos são chamados de falsos positivos ou falsas detecções.
A solução da Siemens e da NVIDIA incorpora uma segunda etapa de análise com suporte de inteligência artificial.
Quando o equipamento identifica uma condição suspeita, o sistema secundário pode ajudar a determinar se o problema realmente exige intervenção.
A intenção é reduzir inspeções manuais desnecessárias e melhorar a precisão do controle de qualidade.
Projeto tem meta de reduzir em até 85% o trabalho de engenharia
A fábrica de eletrônicos da Siemens em Erlangen, na Alemanha, foi escolhida para demonstrar a aplicação da tecnologia.
A unidade participa do programa como Customer Zero, expressão utilizada pela empresa para identificar uma operação própria que testa soluções antes de sua expansão comercial.
O projeto estabelece três metas principais:
| Indicador | Meta anunciada |
|---|---|
| Trabalho manual para programação AOI | Redução de até 85% |
| Falsas detecções de defeitos | Redução de 40% |
| Rendimento na primeira passagem | Melhoria superior a 5% |
Esses indicadores representam objetivos de desenvolvimento e não devem ser interpretados como resultados garantidos para qualquer fábrica.
O desempenho dependerá da complexidade dos produtos, das condições da linha e da integração com os equipamentos existentes.
Fábrica de Erlangen pode mudar a produção até cinco vezes por semana
Um dos desafios enfrentados pela unidade alemã está na necessidade de fabricar diferentes produtos e versões em intervalos relativamente curtos.
Segundo a Siemens, a fábrica trabalha com um ambiente de elevada variedade de componentes, no qual mudanças de produção podem ocorrer de três a cinco vezes por semana.
Cada alteração pode exigir ajustes na programação dos equipamentos e nos critérios de inspeção.
Em um processo convencional, isso pode representar tempo adicional de preparação e necessidade de verificações.
Ao antecipar essas etapas virtualmente, a empresa pretende realizar mudanças mais rapidamente e reduzir possíveis interrupções.
A fábrica de Erlangen produz sistemas eletrônicos utilizados em equipamentos de automação e acionamentos industriais.
A experiência deverá servir como referência para futuras aplicações em outras instalações.
Tecnologia pode beneficiar a indústria automotiva
Embora a demonstração inicial aconteça em uma fábrica de eletrônicos industriais, a tecnologia possui possíveis aplicações na produção de componentes automotivos.
Os veículos modernos utilizam diversas placas eletrônicas em sistemas de controle.
Entre eles estão módulos de gerenciamento do motor, unidades de controle da transmissão, sistemas de frenagem, gerenciamento de baterias e recursos avançados de assistência à condução.
Nos automóveis elétricos, a quantidade de eletrônica de potência e de controle torna a confiabilidade desses componentes ainda mais importante.
Uma irregularidade na montagem de uma placa pode provocar problemas de funcionamento, falhas intermitentes ou necessidade de substituição de módulos.
Por isso, sistemas capazes de identificar defeitos antes que os componentes sejam instalados nos veículos podem contribuir para reduzir retrabalho e melhorar a consistência da fabricação.
A aplicação automotiva, porém, dependerá de validações específicas e do atendimento aos padrões de qualidade exigidos pelo setor.
Gêmeo Digital aproxima engenharia e fábrica
O conceito de gêmeo digital já é utilizado em diferentes atividades de engenharia, incluindo desenvolvimento de veículos, simulação de componentes e planejamento industrial.
A novidade apresentada pela Siemens está em ampliar sua utilização para o controle de qualidade.
Em vez de funcionar apenas como uma representação virtual de um produto, o gêmeo digital passa a fornecer informações utilizadas diretamente na preparação da fabricação.
Essa integração permite estabelecer uma conexão mais próxima entre projeto, produção e inspeção.
As ferramentas de inteligência artificial complementam esse processo ao gerar exemplos e analisar condições que poderiam exigir grande quantidade de testes físicos.
A proposta é criar uma fábrica mais adaptável às mudanças de produção, preservando a necessidade de controle técnico dos resultados.
Mecânica Online® com Tarcisio Dias – A colaboração entre Siemens e NVIDIA demonstra como a inteligência artificial está transformando também os processos utilizados para fabricar os componentes dos automóveis.
Um veículo moderno depende de unidades eletrônicas que precisam funcionar de maneira confiável durante anos, enfrentando vibrações, variações de temperatura, umidade e solicitações elétricas.
A qualidade dessas unidades começa muito antes de sua instalação no automóvel.
Defeitos em soldas, posicionamento de componentes e conexões podem comprometer o funcionamento de sistemas importantes, inclusive aqueles relacionados à segurança.
Por isso, a inspeção das placas eletrônicas é uma etapa fundamental da fabricação.
A utilização de um gêmeo digital associado à inteligência artificial pode antecipar a preparação dos sistemas de controle de qualidade, reduzindo o tempo necessário para iniciar a produção de novos componentes.
Outro benefício potencial está na diminuição das falsas detecções. Quando um equipamento identifica incorretamente uma placa como defeituosa, a fábrica pode precisar interromper ou ampliar a inspeção, consumindo tempo e recursos.
Entretanto, o maior desafio técnico será garantir que as imagens sintéticas representem adequadamente as características e os defeitos encontrados nas condições reais de produção.
Uma simulação muito precisa visualmente não significa, necessariamente, que todos os tipos de falha possam ser identificados corretamente.
Também será necessário validar a capacidade do sistema de reconhecer defeitos verdadeiros, evitando que a redução dos falsos alarmes provoque a aceitação de componentes com problemas.
Para a indústria automotiva, a aplicação dessas tecnologias pode contribuir para ampliar a qualidade e a rastreabilidade dos sistemas eletrônicos, especialmente diante do crescimento da eletrificação e da automação.
O avanço mais relevante não está apenas em utilizar inteligência artificial nas fábricas, mas em conectar o conhecimento da engenharia aos processos de produção para reduzir falhas antes que elas cheguem ao veículo.
A parceria entre Siemens e NVIDIA representa mais uma etapa dessa transformação, embora seus benefícios precisem ser confirmados com resultados operacionais consistentes.
Para acompanhar inteligência artificial, indústria automotiva, eletrônica embarcada, manufatura e novas tecnologias de engenharia, siga @tarcisiomecanicaonline.
Retrovisor Mecânica Online® – Entenda o que está por trás da notícia
- Siemens e NVIDIA – Empresas responsáveis pelo desenvolvimento da nova solução de inspeção industrial.
- 85% – Meta de redução do esforço manual na programação dos sistemas AOI.
- 40% – Redução pretendida das falsas detecções.
- Mais de 5% – Meta de melhoria no rendimento de primeira passagem.
- Erlangen – Cidade alemã onde a solução está sendo demonstrada.
- Customer Zero – Estratégia de testar novas tecnologias em uma fábrica da própria Siemens.
- NVIDIA Cosmos – Tecnologia utilizada para gerar imagens sintéticas realistas.
- Gêmeo Digital – Representação virtual utilizada para preparar a inspeção antes da fabricação física.
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- Gêmeo Digital – Representação computacional de um produto ou processo, utilizada para simulações, análises e planejamento.
- PCB – Placa de circuito impresso que sustenta componentes eletrônicos e estabelece suas conexões elétricas.
- AOI – Inspeção óptica automatizada, realizada por equipamentos que utilizam imagens para identificar possíveis irregularidades de fabricação.
- Falso positivo – Situação em que um sistema identifica incorretamente uma condição normal como defeituosa.
- Rendimento de primeira passagem – Indicador da proporção de produtos que passam por determinada etapa de fabricação sem necessidade de retrabalho ou correção.
