A Siemens e a Nvidia anunciaram uma colaboração para desenvolver recursos de manufatura adaptativa baseados em inteligência artificial (IA). A iniciativa combina software industrial, tecnologia de gêmeo digital e a plataforma Nvidia Cosmos para acelerar o planejamento da produção, a preparação de inspeções e a otimização de processos na indústria eletrônica.
O projeto integra o software Teamcenter, utilizado para gerenciamento do ciclo de vida do produto (PLM), e o Process Preparation X, ambos da Siemens, ao Nvidia Cosmos. O objetivo é criar um fluxo de trabalho baseado em IA para preparar e otimizar processos de inspeção óptica automatizada (AOI) de placas de circuito impresso (PCBs) antes mesmo do início da produção física.
A tecnologia permite que fabricantes antecipem etapas de inspeção e controle de qualidade utilizando representações virtuais e imagens sintéticas de placas em condições adequadas e com defeitos simulados. Dessa forma, os equipamentos de inspeção podem ser calibrados antes que as primeiras unidades físicas sejam produzidas.
Gêmeo digital antecipa inspeção e preparação da produção
Tradicionalmente, a introdução de um novo produto ou de uma variante exige a fabricação de protótipos físicos para preparar e treinar os sistemas de inspeção óptica. A nova abordagem transfere parte desse processo para o ambiente virtual, reduzindo a dependência de amostras físicas.
Nesse fluxo de trabalho, o Teamcenter fornece informações sobre o projeto da placa de circuito impresso, a lista de materiais e os componentes utilizados. O Process Preparation X valida, normaliza e reúne esses dados em um gêmeo digital da montagem da placa de circuito impresso (PCBA).
A partir dessas informações, é criada uma representação virtual da chamada golden board, referência que representa uma montagem considerada perfeita. Com o apoio do Nvidia Cosmos, essa representação é utilizada para gerar imagens fotorrealistas, incluindo amostras sintéticas de placas com defeitos e sem defeitos.
O Nvidia Cosmos Data Factory permite produzir essas imagens sintéticas para calibrar os sistemas de inspeção antes da fabricação das placas físicas. Com isso, os fabricantes podem antecipar a preparação dos processos de controle de qualidade e reduzir o tempo necessário para colocar novos produtos em produção.
A colaboração também prevê o uso de um recurso de inspeção secundária apoiado por IA. Quando um sistema de AOI identifica uma possível falha, a tecnologia auxilia na análise da ocorrência para diferenciar defeitos reais de falsas detecções. A proposta é conectar as etapas de preparação virtual, calibração e inspeção durante a produção em um fluxo de trabalho digital integrado.
Fábrica de Erlangen testa manufatura adaptativa
A solução está sendo demonstrada na Fábrica de Eletrônicos da Siemens em Erlangen, na Alemanha, que funciona como Customer Zero da iniciativa. O conceito consiste em utilizar a própria operação industrial como ambiente de validação e aplicação das tecnologias antes de sua expansão para outros fabricantes.
A unidade tem como objetivo desenvolver uma fábrica altamente adaptável, capaz de implementar mudanças na produção de três a cinco vezes por semana, sem interrupções operacionais.
Segundo Mark Hindsbo, vice-presidente executivo de Software de Operações da Siemens, a integração entre gêmeo digital, chão de fábrica e inteligência artificial permite melhorar a produtividade das linhas e a qualidade dos produtos.
Já Rev Lebaredian, vice-presidente de Simulação de IA Física da Nvidia, destaca que a geração de imagens sintéticas permite preparar os processos de inspeção sem depender da fabricação da primeira placa física.
Projeto estabelece metas de produtividade e qualidade
A iniciativa estabeleceu metas para reduzir o esforço de engenharia e aprimorar o controle de qualidade na fabricação de componentes eletrônicos. Entre os resultados esperados estão:
- Até 85% de redução no esforço manual de engenharia para gerar programas de inspeção óptica automatizada (AOI);
- 40% menos falsas detecções nos processos de inspeção;
- Mais de 5% de melhoria no rendimento de primeira passagem (First Pass Yield), indicador que mede a proporção de produtos fabricados corretamente na primeira tentativa, sem necessidade de retrabalho.
Para os fabricantes, os ganhos potenciais incluem preparação antecipada das inspeções, menor dependência de protótipos físicos, redução de verificações manuais e maior velocidade na introdução de novos produtos.
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