Empresa desenvolve sistema automatizado para inventariar estoques

Eduardo Geraque  |  Pesquisa para Inovação – Dois amigos do curso de graduação da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (USP), que compartilhavam uma paixão por robôs, criaram, há sete anos, a Automni, empresa de soluções inovadoras na área da robótica.

O carro-chefe da Automni é o Rhino, um veículo robotizado utilizado por empresas do porte de Unilever, Mercado Livre e Dell no gerenciamento de seus centros de distribuição. “Um sistema acoplado ao veículo recebe ordens por meio eletrônico e, com base no endereço fornecido – “rua” ou local dentro do centro de distribuição –, identifica e entrega o produto desejado”, resume André Abrami, um dos fundadores da empresa. “Nosso objetivo agora, com novas rodadas de investimento, é conseguir ganhar escala com a produção”, diz o engenheiro.

A empresa tem planos de agregar funcionalidades à tecnologia utilizada no Rhino – uma espécie de transpaleteira autônoma navega sem nenhuma interferência humana direta – para realizar também o inventário dos centros de distribuição. O projeto tem o apoio do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE).

O novo sistema, em fase de desenvolvimento, ganhou o nome de Argos. A ideia do projeto é acoplar um mastro ao Rhino para que, além de entrega e retirada de produtos das prateleiras, o robô possa fazer um inventário completo em todo o espaço destinado ao estoque. “Se hoje um inventário demora por volta de dois dias, nossa intenção, com o novo sistema, é conseguir inventariar todo o centro de distribuição no horário do almoço dos funcionários”, afirma Abrami.

Para conseguir o objetivo planejado, a ideia é instalar um conjunto de câmeras a um mastro telescópico retrátil que lerá todos os códigos de barra das etiquetas das caixas estocadas. Em um centro de distribuição com racks de, por exemplo, sete andares, haverá a necessidade de duas câmeras por andar para cada um dos lados da rua, o que vai totalizar 14 câmeras no mastro, segundo o engenheiro da Poli. Em centros de distribuição com mais prateleiras, o mastro terá que ser mais alto e o números de câmeras também.

O maior obstáculo tecnológico a ser transposto no projeto ao longo dos próximos meses será a aferição dos instrumentos ópticos, de forma a permitir uma leitura precisa dos dados em qualquer tipo de iluminação. “Essa assertividade da leitura precisa ser combinada, também, com uma correta velocidade do robô em solo”, afirma Abrami.

Leitura manual

A necessidade da realização periódica de inventários em centros de distribuição é resultado tanto de questões legais quanto gerenciais. No Brasil, segundo os dados da Automni, a maioria dos administradores de centros de distribuição realiza o processo por meio de leitura manual dos códigos de barra, ação que, a depender da quantidade de carga armazenada, é demorada e pode causar mais acidentes, já que exige que os funcionários coletem as informações em alturas elevadas.

Além disso, acrescenta Abrami, o uso de um sistema que não exige a presença humana é mais preciso e evita eventuais erros de processamento dos dados. “Nós vamos desenvolver os mastros, os sistemas de leitura e tudo será acoplado por meio de softwares que já funcionam com o Rhino”, diz Abrami. As imagens serão classificadas por meio de redes neurais.

O fato de os criadores da Automni terem encontrado um nicho de mercado para a aplicação da robótica já rendeu à empresa reconhecimento internacional. A apresentação da empresa foi vencedora da etapa brasileira da 3ª edição da Copa do Mundo de Startups, realizada em outubro, durante o VII Congresso Brasil-Alemanha de Inovação, em São Paulo. No Brasil 10 startups participaram do evento realizado pela Pegasus Tech Ventures, em parceria com a InvestSP. A Copa do Mundo de Startups ocorreu em outras 39 cidades do planeta.

A vitória no certame brasileiro credenciou a Automni para a etapa final da competição mundial, prevista para maio de 2020. No evento que será realizado no Vale do Silício, a startup paulista terá oportunidade de competir por um investimento de US$ 1 milhão.

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