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Kuken Industries usa a OpenAI API para achar desenhos em 70 anos de arquivo em 4,5 minutos

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O caso da Kuken é de recuperação de documentos técnicos, não de geração. A empresa tem um arquivo de desenhos com 70 anos de instalações de torres de resfriamento, e o problema é achar o desenho certo para uma peça de reposição. Peças feitas hoje nem sempre servem em torres antigas. Sem o desenho original, o engenheiro pode ter de projetar e fabricar a peça do zero.

A busca por modelo ou nome retorna vários desenhos, porque as especificações variam por cliente e data de instalação. Com o arquivo em papel, a busca levava meio dia. Digitalizado, ainda exigia saber qual nome ou número procurar e onde estava o arquivo. Segundo a Kuken, hoje o tempo cai para 4,5 minutos, contra quase uma hora.

A Kuken desenvolveu o sistema e o app de campo com a Recursive, startup japonesa de IA e parceira oficial da OpenAI. Elas testaram vários modelos em diversos desenhos, medindo precisão na extração de detalhes e custo. Os modelos da OpenAI foram bem nos dois critérios, e a OpenAI API permitiu integrar a busca direto ao app. O engenheiro informa o número do desenho ou da peça, ou envia imagem ou PDF. O app lê os números e devolve possíveis correspondências, incluindo projetos semelhantes. A confirmação é humana: o engenheiro confere as especificações da torre e o histórico de substituições.

O corte de cerca de 90% nas horas de busca ao longo de um ano é uma expectativa da Kuken, não um resultado medido. A empresa também prepara uma ferramenta para revisar desenhos de parceiros. Em testes de protótipo, cerca de 90% dos problemas sinalizados pela IA eram divergências reais. Ainda não está em produção.

Por que isso importa

Para quem trabalha com IA aplicada, o caso mostra um uso de baixo risco e retorno claro: leitura de documentos técnicos legados com humano validando o resultado. O critério de escolha do modelo (precisão de extração contra custo, testado em desenhos reais) é um bom modelo de avaliação para quem tem arquivos parecidos. Os números de ganho vêm da própria Kuken e de um texto publicado pela OpenAI, então vale tratá-los como relato do cliente.

Perguntas frequentes

Quanto tempo a Kuken diz ter economizado na busca de desenhos?

Segundo a Kuken, o engenheiro acha o desenho de uma peça de reposição em 4,5 minutos, contra quase uma hora antes. Com o arquivo em papel, a busca podia levar meio dia. A empresa espera cortar cerca de 90% das horas de busca ao longo de um ano.

Como o app de busca funciona?

O engenheiro informa o número do desenho ou da peça, ou envia imagem ou PDF de um desenho ou lista de peças. O app lê os números e retorna possíveis correspondências, inclusive desenhos de projetos semelhantes. A confirmação é feita pelo engenheiro, que confere as especificações da torre e o histórico de substituições.

Quem construiu a ferramenta?

A Kuken desenvolveu o sistema de busca e o app de campo com a Recursive, startup japonesa de IA e parceira oficial da OpenAI. A solução usa a OpenAI API. Antes, as empresas testaram vários modelos quanto à precisão na extração de detalhes e ao custo.

A ferramenta de revisão de desenhos já está em uso?

Não. A Kuken ainda a desenvolve. Em testes de protótipo, cerca de 90% dos problemas sinalizados pela IA eram divergências reais. Se ela entrar em produção, a empresa espera reduzir bastante o tempo de conferência de desenhos.

Fontes

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Categoria
CEVIU IA
Publicado
09 de novembro de 2026
Editoria
CEVIU IA

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