A tecnologia que um ex-executivo da Caterpillar afirma que pode melhorar até mesmo os melhores operadores de escavadeiras

Mas mesmo entre profissionais experientes, o desempenho varia muito mais do que muitos no setor imaginam. Um estudo da Volvo Construction Equipment constatou que, para operadores experientes, a produtividade pode variar em até 300%, enquanto a eficiência de combustível pode oscilar em 150%. Para operadores menos experientes ou clientes de locação, as diferenças de produtividade são ainda maiores, chegando a 700% em alguns casos.

Cofundador da Dig Robotics, Ken Gray (Imagem cortesia da Dig Robotics)

É esse problema – a grande variação no desempenho do operador – que Ken Gray, ex-diretor global de inovação da Caterpillar, está tentando resolver. Como cofundador e diretor de desempenho da startup israelense Dig Robotics, Gray acredita que a tecnologia LiDAR de sua empresa pode ajudar até mesmo os operadores de escavadeiras mais capacitados a atingir níveis de consistência, eficiência e produtividade antes inalcançáveis.

“O problema que queremos resolver está relacionado à variabilidade do desempenho do operador”, diz Gray. “Todo o dinheiro que os fabricantes gastam desenvolvendo novos produtos — essas melhorias podem se perder no ruído se a variabilidade do operador não for abordada.”

Fundada em outubro de 2023, a Dig Robotics evoluiu rapidamente do conceito para o protótipo. Apenas 90 dias após sua formação, a empresa já tinha seu sistema em operação em uma pedreira. Sua solução combina visão computacional baseada em LiDAR, aprendizado de máquina e feedback do operador em tempo real para ajustar o desempenho da escavadeira durante cada ciclo da caçamba.

Uma Doosan DX140LC equipada com o sistema da Dig Robotics (Imagem cortesia da Dig Robotics)

'Não queremos tirar o controle da operadora - eles odeiam isso'

Um sensor LiDAR montado no teto da escavadeira captura dados em tempo real enquanto a máquina trabalha, enquanto algoritmos calculam o caminho de escavação ideal a qualquer momento, com base na topografia do local, na geometria da máquina, no tamanho da caçamba e nas características do material. O sistema então compara os movimentos reais do operador com o caminho ideal, fornecendo feedback visual imediato na cabine.

Oded Medina, cofundador da Dig Robotics (Imagem cortesia da Dig Robotics)

Os operadores são orientados sobre quatro parâmetros críticos: a profundidade do corte, o ângulo da caçamba durante o corte, a velocidade do movimento e o momento da retirada da caçamba. Essas métricas são exibidas com indicadores simples codificados por cores – verde quando operando na zona ideal – permitindo que operadores novatos e experientes vejam exatamente onde os ajustes são necessários.

Gray deixa claro que o objetivo não é substituir a habilidade do operador, mas sim aprimorá-la. "Não queremos tirar o controle do operador porque ele odeia isso. Queremos aconselhá-lo sobre como ser o melhor possível", diz ele. "Para alguém com muita experiência, é possível alternar para informações de tendências, porque você realmente quer saber quais são seus hábitos. Costumo ficar no corte por muito tempo? Costumo ir muito a fundo? Esse é o tipo de coisa que eles querem saber."

O sistema aprende e se adapta à medida que trabalha. Seu componente de aprendizado de máquina permite avaliar automaticamente as condições do material – incluindo coesão, granularidade e presença de rochas – sem qualquer entrada manual. Cada caçamba informa a próxima, enquanto as máquinas que trabalham no mesmo local compartilham informações para construir um entendimento coletivo do material que está sendo escavado.

As implicações comerciais podem ser significativas, especialmente para proprietários de ativos que buscam aumentar a produtividade e reduzir o consumo de combustível sem investir em novas máquinas. O sistema pode ser adaptado a praticamente qualquer escavadeira, independentemente da marca ou idade, geralmente em um único dia útil.

Em um dos primeiros casos, a Dig Robotics instalou o sistema em um Liebherr R 984 C de 20 anos, operado por um veterano que operava a máquina desde que era nova. Os resultados surpreenderam até o operador. "Ele está com um desempenho 10% melhor do que quando instalamos e está usando cerca de 20% menos combustível", diz Gray.

Um Liebherr 9150 (Imagem cortesia da Dig Robotics)

Respeito por vários OEMs

Atualmente, os pilotos iniciais da empresa estão focados em setores onde ganhos incrementais de produtividade podem gerar retornos financeiros substanciais - grandes projetos de infraestrutura civil, pedreiras e mineração.

Cofundador da Dig Robotics, Noam Rotem (Imagem cortesia da Dig Robotics)

A estratégia comercial da Dig Robotics concentra-se em parcerias com revendedores de diversos fabricantes de equipamentos originais (OEMs). Discussões e projetos piloto estão em andamento com revendedores representando Caterpillar, John Deere, Liebherr, Doosan e Hitachi. "Eu realmente quero respeitar a necessidade dos clientes de ter vários OEMs na frota", explica Gray. "Acho que é raro hoje em dia ver apenas um OEM."

Os revendedores já estão ajudando a avaliar não apenas o desempenho técnico do sistema, mas também sua viabilidade comercial, o processo de instalação e os requisitos de suporte a longo prazo. "Eles também estão fazendo experiências conosco. Isso realmente agrega valor aos clientes? Como podemos ajudar? Quanto custa o suporte?", pergunta Gray.

A tecnologia em si é respaldada por patentes proprietárias, e a equipe de engenharia conta com especialistas em robótica e planejamento de movimento, liderados pelo cientista-chefe Dr. Oded Medina. No entanto, a Dig Robotics precisa agora garantir financiamento suficiente para a transição da fase piloto atual para o lançamento comercial completo.

“Temos claramente um problema que os clientes querem resolver”, diz Gray. “Temos essa tecnologia, encontramos a solução. A questão é: temos a capacidade financeira para levar isso de onde estamos agora, que é um piloto, para a entrega do comercial? Acho que sim.”

A meta é lançar os primeiros sistemas comerciais no início de 2026.

Se for bem-sucedida, a Dig Robotics poderá oferecer um avanço incremental, mas importante, nas operações de terraplenagem, permitindo que até mesmo os melhores operadores tenham um desempenho melhor.