Ekoten / Sun Tekstil GroupEkoten · Turquia · 2026

Inspeção têxtil em tempo real

Tecido defeituoso continua sendo produzido até que o problema seja percebido, acumulando desperdício. A solução adotada foi: Tecnologia Smartex de inspeção de qualidade em tempo real baseada em IA.

ProduçãoEvidência A · Forte

Escala: 1 unidade industrial

RELATO DO CASE

O que a empresa fez

O problema original: Tecido defeituoso continua sendo produzido até que o problema seja percebido, acumulando desperdício.
Como era antes: Controle de qualidade sem detecção automatizada contínua em tempo real.

O objetivo: Identificar defeitos durante a produção para interromper/corrigir o problema antes que mais tecido defeituoso seja produzido.
A solução de IA: Tecnologia Smartex de inspeção de qualidade em tempo real baseada em IA.

Como funciona

Sistema monitora o tecido durante a produção, detecta defeitos e digitaliza a inspeção/graduação do rolo.

Linha → captura visual → IA → detecção → ação imediata → registro digital do rolo.

Dados utilizados

Imagem/vídeo do tecido; padrões de qualidade; rolos/lotes; sinais do processo.

Decisão apoiada

Há defeito em tempo real? É preciso intervir antes de continuar produzindo?

Ação gerada

Alerta e intervenção de qualidade/produção.

O que continua sob decisão humana

Sim

O que fica com a IA: Tecnologia Smartex de inspeção de qualidade em tempo real baseada em IA.
Quem utiliza: Produção; qualidade; engenharia industrial.
Integração ao processo: Linha → captura visual → IA → detecção → ação imediata → registro digital do rolo.
Limitações: Métrica é de um case específico em um site; replicação depende de processo, tecido e configuração industrial.
Riscos reportados no case: Métrica é de um case específico em um site; replicação depende de processo, tecido e configuração industrial.

EVIDÊNCIAS DO CASE

Resultados publicados

Resultado medido80 %

Redução de tecido defeituoso

Direção: Redução
Escopo: O case reporta redução de 80% nos quilos de tecido defeituoso produzido. A métrica deve ser interpretada no escopo de maturidade do case: Produção.
Confiança: Alta
Contexto: Resultado reportado pelo Apparel Impact Institute para o projeto Ekoten/Smartex.

Apparel Impact Institute / Smartex / Ekoten

Síntese dos resultados: O case reporta redução de 80% nos quilos de tecido defeituoso produzido.
Benefícios: Menos desperdício; intervenção mais rápida; melhor qualidade; menor uso de recursos.

Evidência A

Resultado reportado pelo Apparel Impact Institute para o projeto Ekoten/Smartex.

O nível representa a força da evidência disponível na biblioteca, não uma avaliação da empresa.

Problemas AMEM relacionados

Capacidades de IA utilizadas

Visão Computacional e Reconhecimento Visual

Papel: Reconhecer/detectar em imagem
Aplicação: No case Inspeção têxtil em tempo real, a capacidade “Visão Computacional e Reconhecimento Visual” contribui para: Sistema monitora o tecido durante a produção, detecta defeitos e digitaliza a inspeção/graduação do rolo. A saída apoia a decisão: Há defeito em tempo real? É preciso intervir antes de continuar produzindo?
Tecnologia: Computer Vision; Anomaly Detection; ML
Fornecedor: Smartex

Importância5 / 5

Detecção de Anomalias e Mudanças

Papel: Detectar anomalias
Aplicação: No case Inspeção têxtil em tempo real, a capacidade “Detecção de Anomalias e Mudanças” contribui para: Sistema monitora o tecido durante a produção, detecta defeitos e digitaliza a inspeção/graduação do rolo. A saída apoia a decisão: Há defeito em tempo real? É preciso intervir antes de continuar produzindo?
Tecnologia: Computer Vision; Anomaly Detection; ML
Fornecedor: Smartex

Importância4 / 5

INTERPRETAÇÃO EDITORIAL · AMEM / RECTRIX

Como este case pode inspirar sua empresa?

Avaliação editorial para apoio à análise durante o Workshop AMEM.

Aprendizado executivo: Detectar problema durante o processo tem valor muito maior do que encontrar o defeito apenas na inspeção final.
Aplicação AMEM: Controle contínuo de defeitos em tecelagem, malharia, estamparia ou acabamento.
MVP sugerido: Instrumentar uma máquina/processo de alto volume e medir defeitos por 4–8 semanas antes/depois.
Dados mínimos do MVP: Imagem/vídeo; lote; máquina; operador/turno; tipo de tecido; defeito; metros/quilos produzidos.

Impacto AMEM5 / 5Replicabilidade3 / 5Complexidade5 / 5Score AMEM3,5 / 5

Sugestões para experimentação no contexto AMEM. Não são resultados publicados nem garantias de desempenho.

RASTREABILIDADE

Fontes e evidências

Fonte principalInstituição setorial

AI-Enabled, Real-Time Quality Control — Ekoten Case Study

Apparel Impact Institute / Smartex / Ekoten

O que a fonte sustenta: A fonte sustenta a existência/funcionamento do case “Inspeção têxtil em tempo real” e, conforme aplicável, os resultados descritos: O case reporta redução de 80% nos quilos de tecido defeituoso produzido.
Tipo de evidência: Métrica
Confiança no claim: Alta

Resultados publicados pelas próprias empresas ou por parceiros/fornecedores devem ser interpretados no escopo declarado; ausência de auditoria independente quando não indicada.

Abrir fonte

Fonte secundáriaPaper

Innovation Impact in the Textile Industry — Ekoten / Smartex evidence

Sustainability (MDPI) · 2025

O que a fonte sustenta: A fonte sustenta o case “Inspeção têxtil em tempo real” e, conforme aplicável, o resultado: O case reporta redução de 80% nos quilos de tecido defeituoso produzido.
Tipo de evidência: Métrica
Localizador · trecho: Academic review includes Ekoten/Smartex deployment and ROI context
Confiança no claim: Média

Artigo de revisão baseado em case/documentação de terceiros.