O processo de controle de qualidade dependia de análises manuais realizadas por especialistas, responsáveis por identificar defeitos visuais e garantir a conformidade dos produtos com normas técnicas.
Com o aumento do volume de produção e da complexidade dos critérios de avaliação, o processo se tornava cada vez mais lento, sujeito a variações de interpretação e com alto risco de inconsistências. Além disso, a necessidade de gerar relatórios técnicos padronizados aumentava o esforço operacional e limitava a escalabilidade da operação.
A Cognitivo desenvolveu um agente técnico de IA que atua como um engenheiro virtual no processo de análise de qualidade.
A solução interpreta as informações fornecidas pelos usuários, identifica padrões e classifica automaticamente defeitos visuais com base em critérios técnicos previamente definidos. Para isso, o agente consulta uma extensa base de conhecimento vetorial, criada para concentrar as informações do chão de fábrica: históricos de manutenção de equipamentos, normas da ABNT, especificações técnicas, ordens de produção, históricos de qualidade e dados de vendas e de clientes. A partir dessa base, gera relatórios padronizados, garantindo aderência às normas e consistência entre as análises.
Com isso, o processo deixou de depender exclusivamente da interpretação individual de especialistas e passou a operar de forma estruturada, escalável e replicável.
O engenheiro virtual realiza as análises de forma autônoma, o que reduziu em 12% o tempo de triagem e investigação e liberou mais de R$ 1 milhão por ano em estoque retido.
Com mais precisão e padronização, a operação ganhou confiabilidade, reduziu o retrabalho e passou a absorver um volume maior de análises sem aumento proporcional do esforço técnico, fortalecendo o controle de qualidade e a tomada de decisão.
