Indústria de Papel e Embalagens

Cliente

Resumo Executivo ↩

O cliente é uma empresa brasileira do setor de papel e embalagens, reconhecida por suas soluções sustentáveis e pela integração de toda a cadeia produtiva — do cultivo florestal à conversão de papel em embalagens. Com foco em inovação, qualidade e gestão ambiental responsável, a empresa buscou elevar também o padrão de segurança em seus ambientes industriais.

O cenário de segurança do trabalho pedia evolução: o monitoramento era conduzido de forma manual, com equipes dedicadas à observação de câmeras em tempo real. Esse modelo limitava a capacidade de identificar riscos de forma contínua e proativa, deixando lacunas difíceis de cobrir com esforço humano isolado.

A resposta foi a implementação do Smart Risk Prevention, solução da Squadra que combina visão computacional e aprendizado de máquina para detectar riscos operacionais em tempo real. O resultado foi um ambiente de trabalho mais seguro, com monitoramento contínuo, resposta imediata a situações de risco e geração de inteligência para ações preventivas.

O Desafio ↩

A operação industrial demanda atenção constante a protocolos de segurança — e o volume de variáveis a monitorar simultaneamente tornava o modelo manual insuficiente para garantir cobertura total. A empresa identificou a necessidade de uma abordagem mais robusta, capaz de atuar de forma preventiva e contínua.

Monitoramento com cobertura limitada: A gestão de segurança dependia de pessoas observando câmeras manualmente, o que restringia a capacidade de capturar a totalidade dos riscos em tempo real e de agir antes que incidentes ocorressem.
Ausência de detecção automatizada de EPIs e comportamentos de risco: Sem um sistema automatizado, a identificação de uso incorreto ou ausência de equipamentos de proteção individual e de comportamentos inadequados ficava sujeita à atenção e disponibilidade humanas.
Controle de acesso a áreas restritas: Verificar continuamente a presença de pessoas não autorizadas em zonas de risco era um desafio operacional relevante, com impacto direto na segurança e na conformidade dos processos.

A Solução ↩

A Squadra implementou o Smart Risk Prevention, solução que aplica visão computacional e aprendizado de máquina diretamente sobre a infraestrutura de câmeras existente. A abordagem foi estruturada em duas fases: diagnóstico e modelagem do ambiente de risco, seguidos da ativação do monitoramento inteligente em produção.

Genius em ação: Visão Computacional a serviço da segurança industrial ↩

Diagnóstico e Modelagem — Entendendo o ambiente para treinar a IA

A primeira fase envolveu o mapeamento dos cenários de risco presentes na operação e a definição dos parâmetros que o modelo de IA deveria reconhecer. Esse trabalho orientou o treinamento dos algoritmos de visão computacional para identificar situações específicas do ambiente industrial do cliente.

Mapeamento de riscos operacionais: Identificação dos comportamentos e situações críticas a serem monitorados — uso de EPIs, acesso a áreas restritas e comportamentos de risco.
Treinamento do modelo de aprendizado de máquina: Configuração e ajuste dos algoritmos com base nos padrões visuais relevantes para o ambiente de produção do cliente.

Implementação e Monitoramento — IA em operação contínua

Com o modelo calibrado, a solução foi ativada sobre a infraestrutura de câmeras já existente, eliminando a necessidade de substituição por equipamentos especializados. O sistema passou a operar de forma autônoma e contínua, gerando alertas e dados para apoiar a gestão de segurança.

Detecção em tempo real: Identificação imediata de ausência ou uso incorreto de EPIs, comportamentos perigosos e presença não autorizada em áreas restritas.
Geração de insights preventivos: Registro e análise de padrões de risco para orientar ações corretivas e aprimorar continuamente os processos de segurança.

Resultados ↩

Detecção imediata de riscos: O sistema passou a identificar em tempo real o uso incorreto ou a ausência de EPIs e comportamentos perigosos, substituindo o monitoramento manual por uma cobertura contínua e sem lacunas.
Controle automatizado de acesso: A verificação de pessoas autorizadas em áreas restritas tornou-se automática, reduzindo a dependência de supervisão humana para garantir a conformidade.
Inteligência preventiva: A solução gerou capacidade de análise de padrões de risco, fornecendo insumos para ações preventivas e para o aprimoramento contínuo dos processos de segurança.
Aproveitamento da infraestrutura existente: A aplicação de IA sobre as câmeras já instaladas tornou desnecessária a aquisição de equipamentos especializados, otimizando o investimento.
Ambiente mais seguro: A redução de acidentes e paralisações resultou em uma operação mais estável e em melhores condições de trabalho para os colaboradores.

METADADOS DO CASE ↩

Duração do projeto: Não mencionado no texto

Data de entrega: Não mencionado no texto

Resultado de destaque: Monitoramento contínuo com visão computacional eliminou lacunas do modelo manual e reduziu acidentes e paralisações na operação industrial.

Big numbers: Não identificados no texto

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