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Alimentos e Bebidas WEG Visão Computacional

Raroz recupera até 5 dias por mês e reduz perdas com Visão Computacional WEG

Com o Sistema de Visão Computacional WEG, a Raroz automatizou a inspeção das embalagens de arroz, passou a identificar falhas de selagem e informações incorretas antes que os produtos avançassem na produção e recuperou de três a cinco dias por mês anteriormente consumidos com paradas, ajustes, revisões e limpeza.

1 min de leitura

Raroz

Tecnologias aplicadas

  • Sistema de Visão Computacional WEG O Sistema de Visão Computacional WEG substitui ou complementa inspeções manuais utilizando câmeras industriais, processamento de imagens e inteligência artificial para identificar automaticamente condições fora do padrão.

Sobre o cliente

Logo Weg 2

Empresa

Raroz Alimentos

Setor

Alimentos e bebidas

Porte

Grande

Localização

Fronteira Oeste do Rio Grande do Sul, Brasil

Resumo do case

Desafio

O superaquecimento das empacotadoras podia comprometer a selagem das embalagens, provocando rompimentos, desperdício de arroz e paradas inesperadas. Paralelamente, alguns produtos chegavam aos pontos de venda sem informações corretas de lote ou validade, gerando perdas e comprometendo a rastreabilidade.

Solução

A WEG implementou, em menos de um mês, um Sistema de Visão Computacional composto por duas câmeras MV-CAM integradas a uma CVU. Uma inspeção verifica a qualidade da solda e costura da embalagem, enquanto outra valida informações como validade, lote e código de barras. Inteligência Artificial e Deep Learning são utilizados para classificar automaticamente embalagens conformes e não conformes.

Resultado

A solução reduziu intervenções manuais, evitou desperdícios causados por embalagens comprometidas, aumentou a precisão da inspeção e trouxe mais organização à área produtiva. Segundo o gerente industrial da Raroz, a equipe recuperou entre três e cinco dias de trabalho por mês que anteriormente eram consumidos com paradas, ajustes, revisão das embalagens e limpeza do arroz derramado.

Visão computacional para identificar falhas antes que virem perdas

A Raroz Alimentos adotou o Sistema de Visão Computacional WEG para automatizar a inspeção das embalagens de arroz. Com câmeras industriais, processamento de imagens e inteligência artificial, a solução verifica em tempo real a qualidade da selagem, costura, lote, validade e código de barras, permitindo identificar embalagens não conformes antes que avancem para a logística ou cheguem ao mercado.

Até 5 dias por mês recuperados na operação

Com a inspeção automatizada, a Raroz reduziu paradas para ajustes, revisões manuais e perdas provocadas por embalagens rompidas. Segundo o case, a equipe passou a recuperar cerca de 3 a 5 dias de trabalho por mês, enquanto a implantação da solução ocorreu em menos de um mês, trazendo mais produtividade, rastreabilidade e segurança ao processo de embalagem.

Objetivos atingidos

  • Automatizar a inspeção das embalagens
  • Detectar problemas de solda e costura em tempo real
  • Evitar rompimento de embalagens e desperdício de produto
  • Verificar automaticamente lote e validade
  • Validar código de barras
  • Reduzir inspeções e intervenções manuais
  • Evitar produtos sem rastreabilidade
  • Antecipar falhas antes da logística
  • Reduzir paradas não programadas
  • Melhorar a organização e segurança da fábrica
  • Transformar imagens da produção em informações para tomada de decisão

Resultados em números

3–5 dias/mês
recuperados pela equipe com a automação
<1 mês
para implantação da solução
2 câmeras
para inspeção automatizada da embalagem
Tempo real
na identificação de embalagens conformes e não conformes

“Economizamos de três a cinco dias por mês que antes eram gastos parando e ajustando a empacotadora...” Segundo Luciano Fitz, além do ganho de tempo, o software passou a fornecer insights estratégicos sobre a produção, representando uma transformação importante para a área de Qualidade.