Conheça as soluções da nossa parceira AI Robots

Neste artigo, veja quais são as soluções da AI Robots, parceira da Universal Robots já presente na plataforma UR+ e que vem chamando a atenção do mercado de aplicações robóticas e das premiações em empreendedorismo e tecnologia.

A AI Robots é uma empresa especializada em tecnologia de inteligência artificial em robôs de chão de fábrica e RPA (robôs para automatização de processos), que surgiu com o objetivo de elevar o estado da arte (atual ponto de conhecimento de determinado setor) na indústria 4.0.

Procura estabelecer um mundo orientado a dados para extrair os melhores resultados das operações, auxiliando e dando embasamento para que os gestores tomem decisões de forma assertiva.

A empresa proporciona otimização, manutenção preditiva e manutenção prescritiva e eficiência de processos através de suas soluções.

Além disso, tem como missão tirar os seres humanos de tarefas repetitivas e colocá-los em tarefas empoderadas, com o máximo de informações em mãos para definir suas próximas ações.

A empresa busca solucionar a falta de eficiência no chão de fábrica nos processos do dia a dia, em que muitos negócios usam ferramentas offline sem confiabilidade para tomada de decisões.

Para alcançar todos os objetivos citados acima, criou uma plataforma para monitorar todos os dados da operação com algoritmos de inteligência artificial. Fundada em 2019, a AI Robots já conta com diversas premiações, incluindo:

• Web Summit 2019 - Lisboa
• Global Startups Challenge 2020 - Israel
• Microsoft We Impact & We Venture 2020 - Brasil
• Case for Startups 2020 - Brasil
• Innovation Leaders Summit 2020 - Missão Brasil ao Japão
• Fiemg Lab 4.0 - Brasil

Quer conhecer mais sobre Luna Bonaventura? A cofundadora da AI Robots falar sobre a jornada da empresa na entrevista a seguir:

Visão, propósito e empreendedorismo feminino

A AI Robots foi aprovada no programa WE (Women Entrepreneurship) da Microsoft, fomentando o empreendedorismo feminino e diversidade no time. E também foca no impacto positivo que sua tecnologia pode promover na sociedade. Por isso, eles incluem as Metas de Desenvolvimento da ONU dentro de sua visão e propósito:

• Inovação;
• Otimização Industrial;
• Saúde;
• Segurança;
• Igualdade de Gênero;
• Empreendedorismo Feminino;
• Valorização do Meio Ambiente (incentivo a soluções digitais sem papel);
• Educação;
• Inclusão Social (democratização do conhecimento de novas tecnologias).

Quem fala de Indústria 4.0 lembra de novas tecnologias aplicadas no chão de fábrica, e pesquisas mostram que robôs colaborativos, inteligência artificial, manufatura aditiva e realidade aumentada estão cada vez mais presentes nas fabricantes do Brasil e do mundo.

Essas novas tecnologias trazem os benefícios da indústria 4.0, como: aumento da produtividade, dados em tempo real, manutenção avançada, melhores condições de trabalho, personalização e agilidade.

Empresas como a AI Robots surgem para materializar essas soluções, unindo inteligência artificial à realidade das fábricas.

Confira os comentários de William Franco, especialista em Indústria 4.0, sobre os impactos em KPIs da AI Robots neste próximo vídeo:

Por meio da manutenção avançada e análise de dados em tempo real que os gestores das fábricas podem antecipar problemas e impedir que as linhas de produção parem completamente por erros no sistema.

Não só isso, mas o tempo de implementação da solução de Health Check, que explicaremos logo abaixo, é mais curto que outros processos similares da robótica convencional.

Os negócios que adotaram as soluções da AI Robots se beneficiaram em vários quesitos:

1. Aumento do OEE (Overall Equipment Effectiveness);
2. Aumento do MTBF (Mean Time Between Failures);
3. Redução dos Custos de Manutenção;
4. Aumento da Confiabilidade;
5. Melhoria da Experiências dos Usuários;
6. Aumento da Eficiência Produtiva;
7. Otimização da Produção;
8. Aumento da Segurança Produtiva;
9. Redução de Impactos Ambientais.

Sendo o produto de entrada, o Health Check dos robôs colaborativos visa ser simples e de fácil utilização.

O Health Check faz a análise da aplicação que está rodando no robô colaborativo da Universal Robots, bem como o LOG de ocorrências, avisos, erros etc.

O sistema da AI Robots consegue pegar as informações no robô e apontar de forma clara, com a localização exata, quais são os possíveis erros e onde as boas práticas recomendadas pela UR não estão sendo seguidas.

Alguns exemplos de falhas detectadas, pelo Health Check são:

• dificuldade na definição de parâmetros;
• problemas no TCP (Tool Central Point (Ponto Central da Ferramenta));
• capacidade de carga acima do permitido;
• aceleração elevada.

Além do diagnóstico de erro, o Health Check também oferece soluções para os problemas.

Tem curiosidade para ver como funciona o sistema na prática, com uma demonstração? Veja o vídeo guiado com Paulo Santos, co-fundador da AI Robots:

Essa solução de detecção de problemas na operação de robôs colaborativos é particularmente importante porque existem duas formas de se realizar a implementação de um braço robótico colaborativo:

1. através de um integrador certificado, que faz a análise dos processos, programação e instalação dos cobots;
2. por conta própria, como é o caso de algumas empresas.

De qualquer maneira, erros podem acontecer nesse processo de implementação e ter um sistema capaz de identificá-los logo nos primeiros momentos de uso ajuda esses negócios na redução do risco de falhas, acidentes etc.

Para tanto, basta pegar um backup de um robô na fábrica e subir na plataforma, tudo de modo fácil, sem precisar passar por atrito com TI da empresa para conseguir os dados necessários.

Através desse primeiro input com os arquivos iniciais no sistema, um software que funciona em tablets, celulares e desktops, já consegue outputs interessantes.

O sistema de Health Check consegue determinar a quantidade de avisos de erros em cada uma das seis juntas do braço robótico, fornece análises sobre quando ocorrem os problemas e, para ampliar os resultados dos relatórios, pode atender a mais de um robô colaborativo por vez no software.

A inteligência artificial na robótica fornece resultados cada vez melhores, conforme a tecnologia e as soluções dentro do setor de computação se aperfeiçoam.

Veja o vídeo em que Johnnatan Messias, advisor da AI Robots, comenta sobre o tema e explica mais sobre o impacto da tecnologia na análise de desempenho dos cobots:

No caso do Health Check da AI Robots, o software consegue estimar através de dados operacionais quando um robô pode parar, isso graças aos modelos computacionais gerados.

A prescrição consegue, com a análise de dados em tempo real, falar o que fazer para mitigar o problema. Por exemplo: o sistema consegue gerar um aviso dizendo que o braço robótico vai parar, e que por isso a junta do robô deve ser trocada.

Ou pode dizer que, como há uma tendência para o interrompimento das operações, deve-se realizar a manutenção prévia para evitar a paralisação da linha produtiva.

Há, atualmente, uma tendência que mostra maior uso do deep learning na ciência da computação para ensinar atividades de grasping (agarrar).

Mas o que é deep learning?

O deep learning é um tipo de machine learning (aprendizado de máquinas com inteligência artificial) que treina computadores para realizar tarefas como os seres humanos, atraves de um espaço amostral de dados.

Isso inclui o reconhecimento de fala, a identificação de imagens e previsões de dados e comportamentos.

Ao invés de organizar os dados para que sejam executados por equações pré-definidas, o deep learning configura parâmetros básicos sobre esses dados e treina o computador/sistema para aprender sozinho através da identificação de padrões em várias camadas de processamento.

Ou seja, as máquinas não são ensinadas a realizar uma atividade, mas são ensinadas a aprender como realizar a atividade.

Um exemplo de como essa tecnologia funciona (em uma atividade mais simples) é a rede neural do Google que aprendeu a jogar Go sozinha e derrotou a versão do sistema anterior (e já vitoriosa em milhares de partidas).

No caso de soluções para a indústria, no futuro, podem surgir situações em que o código de um robô pode ser implementado ao ensinar o robô a aprender determinada função.

Será possível ter um punhado de câmeras em uma sala onde uma pessoa ensina um robô a aprender a ação. Pela câmera, o robô vê a operação e consegue replicar depois de visualizar a repetição algumas centenas de vezes.

Sistemas e softwares na Indústria 4.0 e no futuro da Indústria 5.0 terão que lidar cada vez mais com a questão de segurança de dados e acessos. Uma fábrica de automóveis, recentemente, mostrou como a infraestrutura digital é hoje parte delicada e essencial de uma operação.

A Universal Robots desenvolveu a plataforma UR+, que garante confiabilidade de seus dados e oferece às empresas de manufaturas a oportunidade de buscar novas aplicações para os cobots, nessa plataforma é possível que as empresas parceiras insiram suas soluções aumentando e atualizando sempre o portfólio.

Entre essas soluções está a AI Robots URCAP, feita para coletar dados do robô em tempo real, com fácil instalação.

Esse sistema coleta dados de telemetria do robô, como corrente, temperatura, torque, aceleração e mais de 400 parâmetros, mas também coleta dados de arquivo como o Health Check para ajudar na produção dos relatórios de desempenho e erros.

O AI Robots URCAP já vem com autenticação e segurança feitos. A ideia é que o robô envie os dados para outro lugar para que não fiquem no mesmo lugar e sejam comprometidos.

Existem duas abordagens similares para o sistema:

• Coleta Off-Premise
• Coleta On-Premise

Caso tenha dúvidas sobre a coleta de dados, veja a equipe de especialistas da AI Robots discutindo em vídeo a segurança de informações:

Na coleta Off-Premise, o robô com URCAP envia os dados para um servidor local, e nunca o contrário. Ou seja, o braço robótico pode passar informações, mas não recebê-las.

Com isso, é possível bloquear todas as outras portas para evitar ataques, e os hackers não conseguem entrar na rede do robô e alterar os comandos e informações.

O protocolo de segurança utilizado é o MQTTS, protocolo de mensagens leve e criptografado para sensores leves e pequenos dispositivos móveis otimizado para redes TCP/IP.

Depois de enviar os dados e passar as informações pelo Firewall, a rede VPN faz essa proteção da conexão com o servidor da Microsoft Azure onde os serviços são hospedados.

A coleta On-Premise tem muitas similaridades, com a diferença fundamental de que tudo roda no servidor local do cliente. Nesse caso, apenas os dados agregados, os outputs, são enviados para fora. Assim, se o cliente quiser receber avisos quando estiver fora da fábrica, ele pode.

Essa solução é focada na parte de segurança, e os dados são criptografados de ponta a ponta para garantir que a troca de informações seja protegida. Mesmo que esteja hospedado na nuvem, o sistema funciona como se estivesse numa rede local, e todo pipeline de dados (incluindo o log, que é mais pesado) consegue ser feito com segurança.

Caso ainda tenha dúvidas sobre a coleta de dados, veja a equipe de especialistas da AI Robots discutindo em vídeo a segurança de informações:

A Universal Robots busca desenvolvimento em conjunto com empresas parceiras para alcançar resultados cada vez melhores na expansão do uso da robótica colaborativa no mundo.

Por isso, a plataforma UR+ recebe a colaboração de diversos parceiros, e a ideia é que, para cada solução, ambas empresas se ajudem, trazendo uma experiência de sucesso ao cliente.

A UR acredita que, além das tarefas como fabricante de robôs, é necessário ter uma boa relação com quem está desenvolvendo novas tecnologias, solucionando problemas e com as empresas que estão crescendo.

Hoje há maior facilidade no atendimento e no suporte aos cobots graças a sistema de diagnóstico como o da AI Robots. Os clientes têm maior facilidade para achar uma solução graças ao UR+ e sua ampla gama de parceiros.

Conheça mais sobre as soluções em inteligência artificial da AI Robots na página que resume os serviços e atuações da empresa. Clique aqui e confira.