Deploys manuais e demorados, sujeitos a erro a cada atualização de código
A implementação de uma esteira automatizada de MLOPs eliminou processos manuais e otimizou modelos existentes, garantindo classificação mais ágil e precisa dos cortes premium.
Contexto
A seleção precisa de carnes nobres é fundamental para a diferenciação comercial e valorização dos produtos. Avaliar corretamente o marmoreio, que representa o nível de gordura entremeada na carne, é essencial para garantir qualidade, definir preços e atender aos mercados premium, nacionais e internacionais. Até então, essa classificação era feita manualmente: analistas atribuíam notas de 1 a 10 para cada peça com base em fotos registradas em planilhas Excel. O processo era subjetivo, inconsistente e gerava atrasos na cadeia produtiva por depender de análises manuais e demoradas. Embora já houvesse um time de Data Science, o cliente não possuía uma estrutura de MLOps capaz de garantir eficiência e escalabilidade dos modelos desenvolvidos. A meta era alinhar práticas ao mercado, automatizar processos e aumentar produtividade e confiabilidade. Para superar esses desafios, a Eleflow foi acionada e aplicou uma abordagem estruturada, baseada nas melhores práticas de MLOps e adaptada ao ambiente industrial do cliente
Desafio
Sem uma estrutura de MLOps, o cliente enfrentava:
Anotação de imagens manual, via planilhas Excel, com alto custo operacional
Falta de padronização, o que limitava a confiabilidade e escalabilidade dos modelos em produção.
Solução
A solução foi construída em 3 etapas, considerando as particularidades do ambiente industrial e os fluxos internos do cliente
ETAPA 1: Assessment técnico
Foram realizadas entrevistas em cinco dimensões e mapeados os principais projetos de Machine Learning, identificando os maiores gargalos.
ETAPA 2: Redesenho de processos
Definição de arquitetura padronizada de MLOps com foco em automação, rastreabilidade, escalabilidade e resolução de gaps.
ETAPA 3: Implementação
Aplicação de esteira de visão computacional para avaliação de marmoreio, com automação de imagens, treinamento e deploy automatizado.
Resultado
+35% de precisão na seleção de carnes nobres, com eliminação de processos manuais e redução significativa no tempo de atualização e deploy dos modelos de MLops.
A automação do processo de anotação e avaliação das peças permitiu que o modelo identificasse com mais precisão o grau de marmoreio, elevando a assertividade da classificação das peças premium.
Benefícios
A nova estruturação com processos de MLOps representou um avanço estratégico para o cliente, transformando a avaliação de carnes nobres de uma atividade manual, lenta e sujeita a erros em uma operação automatizada, escalável e confiável. Com a solução aplicada, a empresa passou a contar com um modelo de visão computacional treinado de forma eficiente, processos padronizados e uma esteira de deploy segura, reutilizável em outras frentes de Machine Learning. Mais do que resolver um gargalo operacional, o projeto reforçou o posicionamento da empresa como referência em qualidade, tecnologia e inovação na indústria da carne
+ 35% de precisão na seleção de carnes premium: Com avaliações mais consistentes e menos subjetivas
Redução do tempo de atualização de modelos: Com deploy automatizado e seguro. Eliminação do uso de planilhas e processos manuais, liberando tempo da equipe para atividades de maior valor.
Base pronta para escalar
Base pronta para escalar: Projetos futuros com eficiência e governança
