RFID vs visão computacional pra contagem de pilha

Diretor industrial de distribuidor de aço quer resolver contagem manual de pilha. Dois fornecedores entram. Um vende RFID — "etiqueta em cada peça, sistema lê automaticamente". Outro vende visão computacional — "tira foto da pilha, sistema conta".

Pergunta: qual escolher? Resposta honesta depende de 3 variáveis que poucos comerciais discutem: ticket médio da peça, ambiente físico, e necessidade de rastreabilidade individual vs agregada.

O que RFID resolve

RFID (Radio Frequency Identification) é tecnologia madura. Cada peça recebe etiqueta. Leitor (fixo ou móvel) lê etiqueta a distância.

Pontos fortes:

• Identificação individual de cada peça
• Leitura sem linha de visão (pode estar empilhada)
• Histórico completo de movimentação por peça
• Maduro, com múltiplos fornecedores

Pontos fracos:

• Custo por peça: etiqueta passiva R$ 0,50-2 cada. Em commodity de R$ 30/peça, é 1-6% do custo unitário.
• Aplicação: instalar etiqueta em peça industrial (aço, alumínio) exige solução específica (etiqueta hardened, fixação por solda/cola industrial).
• Reuso difícil: etiqueta vai pro cliente final ou cai durante movimentação.
• Interferência: metal pesado interfere em leitura. Pilha grande de aço atenua sinal.
• Hardware fixo caro: leitor fixo + portal industrial é investimento de R$ 50-200 mil.

O que visão computacional resolve

Visão computacional moderna (2024+) usa modelo genérico de imagem. Operador tira foto da pilha, modelo conta.

Pontos fortes:

• Custo marginal por peça: zero. Não tem etiqueta.
• Sem hardware especial. Celular do operador serve.
• Generaliza: mesma solução conta tubos hoje, perfis amanhã, chapas depois.
• Não interfere com peça: zero modificação física.
• Funciona com peça já em estoque (não precisa retroaplicar nada).

Pontos fracos:

• Identifica grupo, não unidade individual. Sabe que tem 320 tubos, não sabe qual tubo é qual.
• Precisão sub-100%: atinge acima de 90% em ambiente real, validação humana cobre o resto.
• Depende de captura adequada: foto ruim (sombra, ângulo) reduz precisão.
• Novo: menos maduro que RFID, menos fornecedores.

A comparação direta

| Critério | RFID | Visão computacional | |---|---|---| | Custo por peça | R$ 0,50-2 + aplicação | Zero | | Hardware | Leitor caro | Celular comum | | Identificação individual | Sim | Não (agregado) | | Histórico por peça | Sim | Não | | Precisão de contagem | 99%+ | 90%+ com validação | | Funciona com estoque existente | Não (retroaplicar) | Sim | | Maturidade | Alta | Média (mas crescendo rápido) | | Manutenção | Hardware + etiqueta | Software | | Interferência ambiental | Sim (metal) | Sim (iluminação) |

Quando RFID faz sentido

Casos onde RFID é a melhor escolha:

1. Ticket alto por peça. Peça de R$ 500-5.000+. Custo de etiqueta dilui. Faz sentido pagar.

2. Rastreabilidade individual obrigatória. Setor regulado (farmacêutico, automotivo crítico, defense). Cada peça precisa ter histórico individual auditável.

3. Movimentação automatizada. Esteira, AGV, robô. Leitor fixo na linha pega tudo automaticamente.

4. Anti-roubo. Necessidade de saber qual peça saiu, não só quantas.

Quando visão computacional faz sentido

Casos onde visão é a melhor escolha:

1. Commodity de ticket baixo. Peça abaixo de R$ 100/unidade. Etiqueta RFID corrói margem.

2. Pilha em ambiente industrial. Galpão com aço, perfil, chapa. Movimentação manual com empilhadeira, sem esteira automatizada.

3. Identificação agregada basta. Saber "tem 5.000 peças na pilha 14" é suficiente. Não precisa saber quais.

4. Estoque já em galpão. Não dá pra parar pra retroaplicar RFID em milhares de peças.

5. Generalização entre tipos. Mesma fábrica conta produtos diferentes em estações diferentes.

O caso híbrido

Em algumas operações, os dois fazem sentido:

• RFID em lote, não em peça. Etiqueta na palette/contêiner. Visão computacional dentro do lote.
• RFID em alto giro, visão em estoque parado.
• RFID em produto final (que vai pro cliente), visão em matéria-prima (que fica em pátio).

Discussão honesta é arquitetural, não "qual tecnologia ganha".

Por que essa discussão é nova

Antes de 2024, visão computacional pra contagem não era viável. Exigia modelo dedicado, treinamento por tipo de peça, hardware industrial.

Em 2024-2026, modelos de visão genéricos (Claude vision, GPT-4V, Gemini) mudaram a equação. Custo de implementação caiu ordem de grandeza. Generalização ficou viável.

Resultado: distribuidor de aço/alumínio/perfil que não considerou visão computacional há 2 anos, agora deve considerar.

O que NÃO resolve

• Esperar RFID ficar mais barato. Há 10 anos esperam. Custo de etiqueta cai mas não chega no zero da visão.
• Tentar RFID sem caso de uso de individualização. Investimento alto, retorno baixo.
• Tentar visão em peça que precisa rastreabilidade individual. Tecnologia errada pro problema.

O que resolve é escolher pela arquitetura real do seu galpão, não pela vontade do comercial.

Quando vale priorizar visão computacional

Sinais de que visão é a alternativa certa:

• Commodity de ticket abaixo de R$ 100/peça
• Estoque alto-volume já em galpão
• Inventário manual leva dias
• Rastreabilidade individual não é exigência regulatória
• Investimento em RFID seria ordem de grandeza maior

Quando 2+ presentes, vale testar visão antes de comprometer com RFID.

Próximo passo

Visão computacional pra contagem de pilha — empilhamento de tubos, perfis, chapas, sacos — é a alternativa viável pra commodity industrial onde RFID não fecha conta. A FELGOR Count implementa esse fluxo. Se quiser ver aplicado no contexto do seu galpão, agende um diagnóstico de 30 minutos com os fundadores.