Como a IA está transformando o controle de qualidade automotiva

Falhas de qualidade custam caro. Em 2025, fabricantes de veículos dos EUA desembolsaram US$ 20,81 bilhões em reclamações de garantia e, segundo a National Highway Traffic Safety Administration, mais de 29 milhões de veículos foram recolhidos. Todos esses números resultaram de uma peça defeituosa que passou despercebida ou não foi inspecionada adequadamente — seja por um erro cometido durante o projeto e/ou o processo de inspeção, seja por algo que aconteceu com o veículo depois que ele foi enviado ao cliente.

Há muitas variáveis cada vez mais complexas envolvidas na identificação de defeitos na linha de produção. Com funções controladas por software que antes eram mecânicas e tolerâncias mais rigorosas em componentes mecânicos e baterias de veículos elétricos, há pouca margem para erros. Além disso, as cadeias globais de suprimentos acrescentam variabilidade que uma única fábrica não consegue controlar por completo. Tudo isso torna mais importante do que nunca garantir que os processos certos estejam implementados para identificar defeitos na linha. 

A inteligência artificial está oferecendo às equipes de qualidade um conjunto diferente de ferramentas. Em vez de inspecionar uma amostra de peças após a produção e torcer para que nenhum problema passe despercebido, os fabricantes agora podem monitorar todas as peças em tempo real e identificar tendências ou desvios antes que se tornem defeitos. Depois de passar anos trabalhando com fabricantes dos setores automotivo, de pneus e de baterias para resolver esses problemas, quero explicar o que realmente está mudando e o que é necessário para que esses programas funcionem.

Identificação de problemas antes que se agravem

A maior mudança que a IA traz para a qualidade é a escala. Ao analisar todos os produtos da linha, é possível detectar anomalias antes que se tornem defeitos. Errar é humano: se você examina apenas uma amostra da linha e depende de pessoas para inspecionar visualmente os produtos, algumas anomalias podem passar despercebidas. Isso pode ocorrer por erro humano — quando alguém não consegue identificar visualmente um defeito — ou pelo cansaço, que faz com que os funcionários deixem de prestar tanta atenção aos detalhes quanto no início do turno.

Os avanços e a convergência entre câmeras e IA podem trazer grandes benefícios para o setor automotivo. Além de começar a detectar mais defeitos na linha de produção, é fundamental poder identificar problemas antes que eles ocorram. Ao usar IA para detectar defeitos em testes virtuais, os fabricantes começaram a aproveitar essa tecnologia não apenas para prever possíveis falhas, mas também para criar novos testes para seus produtos. Além disso, o uso de IA na linha de produção permite detectar mais defeitos do que nunca. Uma pesquisa da McKinsey mostrou que os fabricantes conseguiram detectar 90% mais defeitos usando IA em suas linhas de produção.

Inspeção que se aprimora continuamente

Detectar mais defeitos é apenas parte da história. A segunda mudança é que a inspeção com IA melhora com o tempo, em vez de permanecer estática. Além de encontrar mais defeitos, um sistema baseado em IA analisa todos os dados recebidos e aprende com eles. Usar IA para prever os resultados das máquinas permite detectar quando elas não estão operando dentro das especificações. Se as máquinas começarem a sair das tolerâncias, você poderá alertar o sistema e fazer com que ele ajuste os valores das máquinas para que a produção volte a ficar dentro das tolerâncias e os produtos, dentro das especificações.

Um exemplo disso no setor de pneus é o processo de emenda. Com o uso de IA e visão computacional nesse processo, é possível reduzir as emendas fora das tolerâncias e, ao mesmo tempo, melhorar o desempenho. Outro exemplo no setor automotivo é o aprimoramento das folgas e do alinhamento na área de carroceria ou de soldagem. Como o sistema aprende com os dados atuais e históricos, ele sabe como deve ser uma boa emenda e quais são as tolerâncias geométricas adequadas. Assim, começa a ajustar em tempo real as variáveis do processo das máquinas e os sistemas robóticos para manter tudo dentro das tolerâncias. Esse ciclo de aprendizado é o que diferencia a inspeção moderna com IA da automação anterior. Os padrões permanecem consistentes entre turnos, linhas e até fábricas em diferentes regiões, algo importante para fabricantes de pneus e montadoras que operam os mesmos sistemas e modelos em várias instalações pelo mundo.

De medida de proteção a vantagem estratégica

Durante muito tempo, o controle de qualidade foi tratado como uma medida de proteção: uma verificação final para impedir que peças defeituosas chegassem aos clientes. A IA está transformando-o em algo mais próximo de uma alavanca estratégica. 

Além de detectar mais defeitos, é possível começar a entender onde eles ocorrem. Com uma compreensão melhor do processo, você pode identificar tendências e corrigir os problemas antes que se agravem. Quando começar a entender onde esses defeitos acontecem, poderá aumentar o rendimento na primeira passagem e reduzir as taxas de sucata e retrabalho; com essa redução, também poderá aumentar o volume de produção.

As métricas relevantes aqui não são complexas. O rendimento na primeira passagem, as taxas de sucata e retrabalho, as reclamações de clientes e a precisão das inspeções já existiam antes da IA. O que muda é a rapidez e a consistência com que os fabricantes conseguem medi-las e agir com base nelas. Detectar um defeito na linha custa muito menos do que identificá-lo depois da montagem; e identificá-lo após a montagem custa muito menos do que deixar que chegue ao cliente e resulte em uma reclamação de garantia ou em um recolhimento.

Por que tantos programas de IA ficam estagnados

É claro que nada disso acontece automaticamente. Comprar câmeras e software de IA não significa que você vai detectar mais defeitos. Os fabricantes que implementaram esses processos com sucesso fizeram algumas coisas importantes de maneira diferente. Eles identificaram um problema em sua linha de produção e tentaram resolvê-lo com IA, em vez de partir para a IA e tentar descobrir para que poderiam usá-la. Também se certificaram de que tinham metas mensuráveis com as quais pudessem comparar os resultados. Depois de confirmar que o projeto-piloto foi bem-sucedido, você pode avaliar a possibilidade de ampliar o processo para outras áreas da linha de produção.

Outra coisa importante é garantir que sua equipe tenha as habilidades necessárias. Talvez a equipe de qualidade conheça todos os detalhes do processo, mas nunca tenha usado aprendizado de máquina. Ou talvez a equipe de ciência de dados saiba tudo sobre aprendizado de máquina, mas não conheça o que acontece na linha de produção. Garantir que você conte com essas habilidades multidisciplinares, além de experiência em ampliar iniciativas, permitirá implementar esses processos na linha de produção e em todas as operações.

Para onde estamos caminhando

No setor automotivo, a qualidade sempre foi determinante para a reputação. Uma única anomalia que chegue ao mercado pode desencadear recalls que custam centenas de milhões de dólares e abalar anos de confiança dos clientes. A IA oferece uma maneira de detectar essa anomalia mais cedo, entender por que ela aconteceu e evitar que volte a ocorrer em todas as linhas e fábricas, em vez de agir em uma de cada vez.

Os fabricantes que hoje obtêm valor real da IA não são necessariamente os que dispõem da tecnologia mais avançada. São aqueles que tratam a qualidade como um sistema a ser compreendido e aprimorado continuamente, considerando a IA como parte desse sistema, e não como o sistema inteiro. À medida que as arquiteturas dos veículos continuam evoluindo e os volumes de produção seguem aumentando, essa disciplina será cada vez mais importante.