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dezembro 18, 2023

Estudos de caso

O EXPERIMENTO: HUMANO VS. MÁQUINA


Eu ainda estava em pesquisa e desenvolvimento quando um cliente nos procurou com uma cápsula farmacêutica especial. Muito especial. Não vou entrar em detalhes sobre o motivo da cápsula ser tão especial e difícil, mas quase 10 anos depois esse ainda é o desafio mais difícil na inspeção visual que já enfrentamos.

 

A magia levou um ano e meio e mais de
30.000 horas de desenvolvimento até
estarmos prontos para a primeira luta – O
Experimento: Humano vs. Máquina.

 

A princípio, pensei que estávamos nos perguntando se as máquinas podem inspecionar o invisível. Nossos cérebros aceleraram ao ver a cápsula e ficamos com medo como se a cápsula fosse um monstro de um livro de fantasia. Esse monstro derrotou algumas soluções antes de nós, isso era óbvio. Simplesmente afiar as espadas para esse monstro não era suficiente, precisávamos de magia para combatê-lo. E tentamos a magia. A magia levou um ano e meio e mais de 30.000 horas de desenvolvimento até estarmos prontos para a primeira luta- O Experimento: Humano vs. Máquina.

O EXPERIMENTO

Juntamente com o cliente, coletamos duas amostras de cada tipo de defeito listado em seu POP, totalizando 42 cápsulas defeituosas. Em seguida marcamos as 42 amostras com um marcador UV. A marcação UV é invisível para os seres humanos e para as máquinas com luz LED (a que usamos), portanto, as marcações UV nos ajudaram a avaliar o desempenho da máquina e das pessoas. Misturamos as cápsulas marcadas em um lote de cerca de 200.000 cápsulas e inspecionamos as cápsulas na máquina com magia, ou seja, com o software recém-desenvolvido para esta tarefa. Durante a inspeção, rezamos para que a máquina conseguisse derrotar o monstro, mas não interferisse de forma alguma no processo. Depois que a máquina inspecionou e classificou as cápsulas, selamos o recipiente com as cápsulas defeituosas. O recipiente foi devolvido diretamente à equipe do cliente para inspeção manual. Eles não foram informados sobre o experimento. Eles foram instruídos a encontrar os defeitos no recipiente de acordo com seu POP.


Este sou eu me preparando para O Experimento.

 

A inspeção manual não foi informada sobre
o experimento, eles foram apenas
instruídos a encontrar defeitos no
recipiente de acordo com seu POP.

 

O PÂNICO

Cerca de um mês depois, recebemos o primeiro feedback da equipe de projeto do cliente: “A inspeção manual encontrou alguns defeitos no recipiente que enviamos a eles. Verificamos suas descobertas com luz UV. Havia apenas seis defeitos marcados com UV”. Entramos em pânico: “Espere, o quê? Eles só encontraram seis?” Uma explicação era que os defeitos marcados com UV não podiam ser encontrados por inspeção manual, porque nossa máquina fazia um péssimo trabalho e separava os defeitos marcados em recipientes para cápsulas boas. A outra explicação era que a inspeção manual era, descaradamente, cega. Estávamos preocupados porque sabemos que uma pessoa pode ser muito precisa e esperávamos que elas encontrassem mais. Você sabia que os humanos podem ver pontos pretos de até 60 µm? Para entender melhor o quão pequeno isso é, uma pessoa quase consegue distinguir uma célula da pele, que tem o tamanho de 30 µm! O problema é que, quando uma pessoa deseja inspecionar algo bem de perto, ela precisa concentrar-se, o que leva tempo, normalmente alguns segundos para cada produto. E estávamos preocupados porque a equipe de inspeção manual não tinha um tempo determinado para conclusão.


Diferentes tipos de defeitos classificados manualmente e prontos para testes de validação da máquina de inspeção automatizada.

 

Entramos em pânico: “Espere, o quê? A inspeção
manual encontrou apenas seis defeitos marcados
com UV?”

 

NA ESCURIDÃO

Obviamente, o próximo passo foi verificar onde estavam localizados os demais defeitos marcados com UV. Começamos a procurar defeitos marcados no conteúdo do recipiente com cápsulas, que foram classificados como bons pela inspeção manual, mas classificados como defeituosos pela máquina. Como precisávamos encontrar pequenas marcações UV, tivemos que fazer isso em uma sala completamente escura com luz UV. Eu estava lá. O monstro parecia muito maior no escuro. Tudo que me lembro é que eu ficava dizendo: elas têm que estar aqui, elas têm que estar aqui! E elas estavam. Encontramos mais 35 defeitos marcados com UV! Isso significa que a máquina encontrou 41 defeitos marcados dos 42 introduzidos no lote. A máquina deixou passar apenas um defeito, que foi classificado como defeito menor. A magia funcionou. A inspeção manual, por outro lado, encontrou apenas 6 dos 41 defeitos no recipiente e não percebeu alguns dos defeitos graves! De repente, o pânico estava do lado do cliente: “Será que a inspeção manual está servindo para alguma coisa?”


A inspeção manual ocorreu em máquina “semiautomática” com esteira transportadora e luz extra. A inspeção e a classificação foram feitas manualmente.

 

De repente, o pânico estava do
lado do cliente: “Será que a inspeção manual
está servindo para alguma
coisa?”

 

A CONFIANÇA

Mostrar o que a inspeção manual pode ou não fazer com essa cápsula especial não era o objetivo do experimento. O objetivo era que o cliente ganhasse confiança nas máquinas de inspeção automática, o que aconteceu. Contudo, não devemos generalizar os resultados dessa experiência para todos os produtos e máquinas. Nem todas as máquinas de inspeção funcionam com a mesma confiabilidade e nem sequer discutimos falsas rejeições (produtos bons classificados como defeituosos), que levam a perdas diretas de negócios.

 

 

Tome decisões de investimento com base em
números reais, e não em dados encontrados em folhetos
de vendas.

 

É por isso que alguns testes ajudarão você a entender máquinas complexas e a ganhar confiança nelas. Neste artigo, a Sensum descreveu um pouco mais as armadilhas de investir em máquinas. O artigo concentra-se em máquinas de inspeção, mas não é difícil traçar paralelos com quaisquer outros investimentos. Meu conselho é tomar decisões de investimento com base em números reais, e não em dados encontrados em folhetos de vendas.

 

 


Este artigo foi publicado originalmente por Miha Možina, PhD, em um de seus artigos no LinkedIn:
https://www.linkedin.com/pulse/experiment-human-vs-machine-miha-mozina-phd/


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