IA preditiva para qualidade de processos

Contexto

Fábrica química produzindo polímeros especiais com variações significativas de qualidade do produto entre os lotes. O controle de qualidade é realizado no final do processo (pós-produção) com análise em laboratório levando de 4 a 8 horas. Se um lote estiver não conforme, ele é detectado tarde demais: 35% da matéria-prima já foi transformada em produtos acabados não conformes.

Problema & Desafio

Controle de qualidade pós-produção: 4-8h de latência entre o fim do processo e o resultado do laboratório. 35% do material não conforme já transformado quando o defeito é detectado. Refugos de 8% em valor: 5M€/ano de matéria-prima e energia desperdiçadas. Ajuste de processo empírico: os operadores modificam os parâmetros no feeling sem dados preditivos. Variabilidade entre lotes elevada: o mesmo processo não dá os mesmos resultados conforme as matérias-primas e condições.

Solução & Entregas

Modelo ML de previsão de qualidade durante o processo baseado nos parâmetros em tempo real (temperatura, pressão, vazão, composição). Ajuste preditivo: recomendação de correção dos parâmetros do processo ANTES que a qualidade desvie. Virtual sensor IA: previsão da qualidade final em tempo real sem esperar a análise laboratorial. Alerting: notificação imediata quando o modelo prevê um desvio de qualidade com recomendação de ação. Dashboard de qualidade em tempo real: previsão vs medição laboratorial, tendências, correlação parâmetros/qualidade. Parceria contínua: monitoramento, alerting e melhoria contínua.

Tecnologias