COLLABORATIVE ROBOTS IN THE INDUSTRIAL SECTOR: THE CONTRAST BETWEEN SIMPLICITY, EFFICIENCY, AND BREAKDOWNS
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202509171434
Chrystian Wellinton Brito da Silva1
Ernani Caldas de Jesus2
Resumo
Este estudo analisa o contraste entre o discurso mercadológico, que apresenta os robôs colaborativos como tecnologias de fácil uso e integração, e a realidade prática de sua aplicação no setor industrial, marcada por exigências técnicas e formativas mais complexas. Além disso, reflete sobre as lacunas na formação acadêmica em Engenharia Elétrica, que privilegia fundamentos teóricos em detrimento de práticas aplicadas à robótica colaborativa. A metodologia consistiu em uma demonstração prática com o robô UR5, dividida em três etapas: tarefa simples de programação ponto a ponto; tarefa complexa, envolvendo configuração de payload e zonas de segurança; e um experimento com 26 discentes do último período de Engenharia Elétrica. Os resultados mostraram que a tarefa simples apresentou tempo médio de 2,06 minutos e baixa dificuldade (média 1,96 em escala Likert), enquanto a tarefa complexa exigiu 5,17 minutos e foi avaliada como de alta dificuldade (média 4,5). A formação acadêmica obteve média 2,6, concentrando avaliações em “regular” e “ruim”. As respostas abertas reforçaram tais dados, apontando dificuldades na configuração de payload, na interface de programação e críticas à ausência de conteúdos práticos. Conclui-se que a simplicidade divulgada pelo mercado não corresponde à realidade prática e que há lacunas formativas significativas, reforçando a necessidade de maior integração entre universidade e indústria.
Palavras-chave: Cobots. Indústria 4.0. Engenharia elétrica. Formação acadêmica.
1 INTRODUÇÃO
A robótica colaborativa, ou cobots, representa um marco na automação industrial ao permitir a interação segura entre humanos e máquinas em ambientes compartilhados. Diferentemente dos robôs industriais tradicionais, que operam isoladamente em celas protegidas, os cobots oferecem flexibilidade associada à acessibilidade operacional e integração mais facilitada com os operadores (SANTONI; LUCATO, 2021).
Entretanto, apesar de sua proposta de simplicidade, a adoção efetiva desses sistemas ainda enfrenta desafios substanciais. Uma revisão recente apontou que, ainda que os cobots tragam melhorias em produtividade e ergonomia, barreiras como o treinamento especializado, os custos de aquisição e manutenção, além das exigências de segurança em ambientes industriais, continuam influentes (PALANISAMY; PERUMAL; CHIN, 2025).
Em operações industriais específicas, avanços tecnológicos foram identificados no uso de robôs colaborativos, como as de acabamento, ou seja, um conjunto de processos de manufatura realizados nas etapas finais de produção de uma peça ou produto. Tais estudos, no entanto, sublinham que persistem entraves técnicos e organizacionais que impedem sua plena implementação (WANG et al., 2025). A integração de sensores inteligentes, como câmeras 2D/3D e algoritmos preditivos, tem se mostrado eficaz, com redução de tempos de ciclo em até 25%, demandando, contudo, elevados níveis de conhecimento técnico para sua aplicação (SCHMITZ, 2022).
Além disso, vertentes inovadoras propõem soluções sustentáveis por meio da conversão (retrofit) de robôs industriais convencionais em cobots. Essa estratégia utiliza módulos inteligentes, visão computacional e aprendizado de máquina, respeitando normas de segurança como a ISO/TS 15066, visando reduzir custos e impacto ambiental (FERNANDEZ-VEGA et al., 2025).
Por fim, aspectos organizacionais e formativos também são determinantes na implementação dos cobots. Souza et al.(2024) destaca em sua dissertação que, os projetos de automação por robôs em empresas de manufatura demandam uma gestão rigorosa de projetos e benefícios, com impactos diretos na transformação digital e na estruturação tecnológica das organizações.
Diante desse cenário, este estudo se propõe a investigar de forma crítica o contraste entre o discurso de acessibilidade e flexibilidade dos cobots e os desafios reais enfrentados em sua implementação prática, com enfoque nos aspectos técnicos, sensoriais e formativos. Desse modo, o trabalho terá como foco os alunos de graduação em Engenharia Elétrica, buscando compreender como esses futuros profissionais percebem e lidam com a diferença entre tarefas simples e complexas, e de que maneira as lacunas em sua formação acadêmica impactam a apropriação dos conhecimentos necessários para a atuação em contextos industriais.
2 Robótica Colaborativa: Entre a Técnica e a Sociedade
A robótica, enquanto campo aplicado da engenharia e da automação, tem sua origem associada ao avanço das tecnologias de controle e mecânica de precisão na segunda metade do século XX. O primeiro robô industrial, o Unimate, foi instalado em 1961 na fábrica da General Motors, marcando o início da automação programável em larga escala (WALLEN, 2008). Desde então, os robôs industriais se disseminaram globalmente, principalmente em setores como automotivo e metalmecânico, sempre em ambientes isolados e protegidos, dadas as limitações de segurança e previsibilidade de suas operações.
A partir da década de 1990, a evolução das normas de segurança, dos sistemas de sensores e da inteligência de controle possibilitou a emergência da chamada robótica colaborativa (collaborative robotics). Diferente dos robôs tradicionais, os cobots foram projetados para atuar em interação direta com seres humanos, sem a necessidade de enclausuramento rígido. O termo ganhou força após a criação da ISO 10218 e, posteriormente, da ISO/TS 15066, que estabeleceram parâmetros técnicos e de segurança para a colaboração homem–máquina (KÚLIC, 2006). Esse movimento não é apenas tecnológico, mas epistemológico, que desloca a robótica de uma lógica de substituição do trabalho humano para uma lógica de cooperação produtiva, o que o diferencia da racionalidade puramente técnica e instrumental para um âmbito mais social e colaborativo.
Nesse sentido, a promessa de simplicidade propagada pelos fabricantes de cobots insere-se em um discurso tecnocrático que visa reduzir a complexidade percebida pelos usuários. Contudo, como mostram estudos empíricos (PALANISAMY; PERUMAL; CHIN, 2025; WANG et al., 2025), a realidade industrial envolve múltiplos desafios técnicos, organizacionais e formativos, revelando tensões entre a racionalidade instrumental e a prática concreta.
Essa dimensão epistemológica também perpassa a formação acadêmica. A Engenharia, historicamente, organiza-se em torno de fundamentos matemáticos e físicos, mas nem sempre contempla os desdobramentos interdisciplinares exigidos por sistemas complexos como a robótica colaborativa. Assim, há um descompasso entre a produção de saber técnico nas universidades e a aplicação prática demandada pela Indústria 4.0 (DA SILVA et al., 2020). A lacuna formativa, nesse caso, não é apenas curricular, mas resulta de uma divisão histórica entre teoria e prática, ciência e técnica.
No plano técnico, os cobots se diferenciam pela capacidade de integrar sensores, algoritmos de visão computacional e inteligência artificial, permitindo ajustes dinâmicos e seguros em tempo real. Schmitz (2022) demonstram que o uso de câmeras 3D e predição de movimento humano pode reduzir significativamente os tempos de ciclo. No entanto, tais avanços ampliam a necessidade de conhecimento interdisciplinar, envolvendo desde controle automático até aprendizado de máquina.
Já no plano organizacional, Souza et al. (2024) destaca que projetos de automação só alcançam êxito quando acompanhados por gestão de benefícios, treinamento de equipes e adaptação cultural. Isso confirma que a robótica colaborativa é um fenômeno que transcende o nível puramente tecnológico, sua implementação implica reconfigurações no modo de organizar o trabalho e exige transformações na cultura industrial.
Outro aspecto emergente neste campo é a sustentabilidade. Em vez de substituir integralmente robôs industriais por novos equipamentos, Fernandez-Vega et al. (2025) defendem a prática do retrofit, na qual robôs existentes são convertidos em colaborativos por meio de módulos inteligentes e adequação às normas de segurança. Essa proposta, além de reduzir custos, insere a robótica no debate da economia circular, evidenciando que a inovação tecnológica precisa dialogar com questões ambientais e sociais.
Dessa forma, os cobots devem ser compreendidos não como uma tecnologia isolada ou “recente”, mas como resultado de um processo histórico que articula ciência, técnica, trabalho e sociedade. Sua análise demanda um olhar multidimensional, que considere simultaneamente a evolução histórica da robótica, os fundamentos da automação, as exigências técnicas de sua aplicação e os impactos organizacionais e ambientais de sua difusão.
3 METODOLOGIA
A metodologia adotada neste estudo fundamenta-se em uma demonstração prática realizada com o robô colaborativo UR5, cujo propósito consiste em evidenciar o contraste entre a simplicidade frequentemente atribuída a essa tecnologia em discursos de marketing e a complexidade verificada em sua aplicação prática no ambiente industrial. Para tanto, o procedimento experimental foi estruturado em três etapas complementares, buscando assegurar clareza na exposição e viabilidade em termos de tempo e recursos disponíveis.
Na primeira etapa, denominada simplicidade aparente, será realizada a utilização de uma garra simples adaptada ao UR5. A programação ocorrerá de forma ponto a ponto, diretamente pela interface gráfica do robô, de modo a simular a experiência básica de operação, tal como é comumente apresentada por fabricantes e fornecedores. Essa fase objetiva demonstrar ao público a facilidade inicial de manipulação, reforçando a perspectiva de acessibilidade difundida comercialmente.
A segunda etapa concentra-se nas complexidades ocultas, tendo como foco dois aspectos técnicos considerados críticos: o payload (peso da ferramenta somado à peça a ser manipulada) e a segurança operacional (delimitação de áreas de trabalho e utilização de dispositivos de parada de emergência). Nessa fase, proceder-se-á à configuração do peso da garra e da peça no software do robô, ao ajuste dos limites de aceleração e velocidade em função do payload, bem como à definição de zonas seguras e validação dos sistemas de segurança disponíveis. A intenção é evidenciar que, mesmo em operações aparentemente simples, torna-se indispensável configurar corretamente parâmetros técnicos a fim de prevenir falhas operacionais e potenciais quebras do equipamento.
Por fim, a terceira etapa corresponde ao experimento com discentes, no qual alunos serão convidados a interagir com o robô em duas situações distintas: uma tarefa simples, com programação ponto a ponto, e uma tarefa mais complexa, que incluirá a configuração de payload e parâmetros de segurança. O formulário de coleta de dados foi elaborado na plataforma Google Forms, com o objetivo de padronizar os registros e permitir posterior sistematização dos resultados, as perguntas do formulário no quadro 1 abaixo.
Quadro 1. Formulário aplicado aos discentes
| Questão | Descrição | Resposta esperada |
| 1 | Idade do participante | Resposta Aberta |
| 2 | Curso/semestre atual | Resposta Aberta |
| 3 | Você já teve contato prévio com robótica? | ( ) Sim ( ) Não |
| 4 | Quanto tempo você levou para concluir a tarefa simples (programação ponto a ponto)? | – de 1min + de 1min + de 2min |
| 5 | Quanto tempo você levou para concluir a tarefa complexa (com configuração de payload e segurança)? | – de 2 min + de 2min + de 4min |
| 6 | Em uma escala de 1 a 5, como você avaliaria a dificuldade da tarefa simples? | 1 (Muito fácil) – 5 (Muito difícil) |
| 7 | Em uma escala de 1 a 5, como você avaliaria a dificuldade da tarefa complexa? | 1 (Muito fácil) – 5 (Muito difícil) |
| 8 | Qual aspecto você considerou mais difícil durante a experiência? | Resposta Aberta |
| 9 | Comentários adicionais sobre a experiência | Resposta Aberta |
| 10 | Em uma escala de 1 a 5, como você avaliaria o seu processo formativo para essa aréa ? | 1 (Ruim) – 5 (Ótimo) |
| 11 | Poderia justificar sua respota | Resposta Aberta |
Fonte: elaborado pelo autor.
O instrumento foi composto por 11 questões, distribuídas em cinco dimensões principais: (i) identificação do participante (idade, curso e semestre atual); (ii) experiência prévia com robótica, por meio de questão fechada; (iii) desempenho, a partir do tempo de execução registrado para a tarefa simples (programação ponto a ponto) e para a tarefa complexa (com configuração de payload e segurança); (iv) percepção de dificuldade, avaliada em escala de Likert de 1 a 5 para cada tarefa, além de questões abertas sobre os aspectos mais desafiadores e comentários adicionais; e (v) avaliação do processo formativo, por meio de escala de 1 (ruim) a 5 (ótimo), acompanhada de questão aberta para justificativa.
A organização do formulário (Quadro 1) buscou integrar dados quantitativos, expressos em tempos de execução e escalas de avaliação, e dados qualitativos, obtidos nas respostas abertas. Essa combinação possibilita correlacionar o desempenho objetivo dos discentes com suas percepções subjetivas, fornecendo uma análise mais abrangente acerca do contraste entre simplicidade e complexidade na operação de robôs colaborativos.
A análise comparativa entre as tarefas permitirá identificar as diferenças entre a experiência inicial de simplicidade e os desafios percebidos na execução de configurações mais avançadas. Esse procedimento metodológico foi concebido de modo a alinhar a prática experimental com os objetivos da pesquisa, garantindo tanto a viabilidade no prazo estabelecido quanto a produção de evidências empíricas que reforcem a crítica acerca do descompasso existente entre discurso mercadológico e prática industrial no uso de robôs colaborativos.
Com o intuito de facilitar o acesso ao instrumento de pesquisa, foi inserido no artigo um código QR (Figura 1) direcionando ao formulário (Quadro 1) digital, permitindo que leitores e avaliadores visualizem integralmente o modelo aplicado.
Figura 1. código QR do formulário disponibilizado aos discentes
Fonte: Elaborado pelo autor a partir de Google Chrome (2025).
4 ANÁLISE DOS DADOS DO EXPERIMENTO
A amostra foi composta por 26 discentes do último período do curso de Engenharia Elétrica, com idade média de 24 anos. Do total, apenas 23% (n=6) declararam ter tido contato prévio com robótica, evidenciando a limitação da formação prática nessa área específica.
Ao olhar os dados relacionados a minutagem dos participantes, na tarefa simples, nenhum participante conseguiu concluir a atividade em menos de 1 minutos, com apenas 6 ficando com um tempo maior que 1 e menor que 2 minutos. A maioria dos discentes (14) ficou no tempo máximo previsto, finalizando a atividade com mais de 2 minutos, conforme pode ser visto na figura 2 abaixo:
Figura 2 – Percepção de dificuldade das tarefas (escala Likert 1–5)
Fonte: Elaborado pelo autor (2025).
Ao olhar os dados relacionados a minutagem dos participantes, na tarefa complexa, os participantes se dividiram entre aqueles que classificaram a atividade como “difícil” e “muito difícil”, conforme pode ser visto na figura 2 abaixo:
Figura 2 – Percepção de dificuldade das tarefas (escala Likert 1–5)
Fonte: Elaborado pelo autor (2025).
Em relação ao desempenho, observou-se que a tarefa simples, baseada na programação ponto a ponto, apresentou tempo médio de execução de 2,06 minutos (±0,20), ao passo que a tarefa complexa, que incluiu a configuração de payload e parâmetros de segurança, demandou tempo médio de 5,17 minutos (±0,18). Esses resultados demonstram que, ao introduzir variáveis técnicas adicionais, o tempo de execução praticamente triplica.
Os dados obtidos da escala mostraram que a maioria dos alunos (21) acharam a tarefa simples “fácil”, enquanto, na tarefa complexa a turma teve percepções divididas entre “difícil” e “muito difícil”, conforme demostra a figura 2, abaixo:
Figura 2 – Percepção de dificuldade das tarefas (escala Likert 1–5)
Fonte: Elaborado pelo autor (2025).
A percepção de dificuldade, avaliada por meio de escala Likert de 1 a 5, revelou uma média de 1,96 para a tarefa simples, classificada pelos participantes como de baixa complexidade. Já a tarefa complexa obteve média de 4,5, refletindo uma percepção de elevada dificuldade. Esses achados reforçam o contraste entre a aparente simplicidade divulgada comercialmente e as exigências práticas da operação com cobots.
Por fim, a avaliação da formação acadêmica apresentou média de 2,6 em uma escala de 1 a 5. A distribuição das respostas concentrou-se nos conceitos “regular” (42%) e “ruim” (35%), com apenas 15% dos discentes avaliando positivamente o processo formativo, conforme pode ser visto na tabela 1.
Figura 2 – Percepção de dificuldade das tarefas (escala Likert 1–5)
Esses dados quantitativos sugerem que, embora os fundamentos teóricos sejam contemplados, há lacunas significativas na preparação prática dos engenheiros eletricistas para lidar com a robótica colaborativa.
4.1 O Que Dizem os Discentes: Desafios e Percepções
As questões abertas do formulário permitiram aprofundar a análise sobre a experiência dos discentes na execução das tarefas com o robô UR5. Três eixos temáticos principais emergiram a partir das respostas: configuração técnica (payload e segurança), interface de programação e formação acadêmica.
No primeiro eixo, referente à configuração técnica, a maioria dos participantes destacou dificuldades relacionadas ao cálculo do payload e à delimitação das zonas seguras. Comentários como “não sabia como somar o peso da ferramenta com a peça” e “a parte de configurar áreas seguras foi confusa” foram recorrentes, evidenciando a lacuna prática já observada nos dados quantitativos, em que a tarefa complexa apresentou tempo médio de execução significativamente maior (5,17 min) e alta percepção de dificuldade (média 4,5). Essa dificuldade converge com estudos de Palanisamy, Perumal e Chin (2025), que identificam as exigências de segurança e os cálculos de carga útil como barreiras centrais na adoção de cobots em ambientes industriais.
No segundo eixo, ligado à interface de programação, alguns alunos relataram que o sistema gráfico do robô, embora acessível em tarefas básicas, torna-se menos intuitivo ao exigir a inclusão de variáveis técnicas. Comentários como “a interface parecia simples, mas na parte de configuração avançada ficou confusa” e “é fácil gravar pontos, mas difícil ajustar limites de velocidade e aceleração” reforçam a diferença entre a promessa de simplicidade propagada pelo mercado e a prática efetiva da programação. Esse contraste foi igualmente identificado por Schmitz (2022), ao demonstrar que a integração de sensores e algoritmos exige níveis mais elevados de conhecimento técnico, tornando a operação menos trivial do que aparenta.
Por fim, no terceiro eixo, relacionado à formação acadêmica, observou-se que vários discentes conectaram sua percepção de dificuldade com a ausência de conteúdos aplicados no curso de Engenharia Elétrica. Um dos participantes relatou, “a graduação não ensinou nada sobre payload”, enquanto outro destacou, “nunca tive aula sobre segurança em células robóticas, aprendi só agora”. Esses relatos corroboram com os dados quantitativos, que apontaram avaliação média de 2,6 para o processo formativo, com predominância de respostas classificadas como “regular” ou “ruim”. Tal percepção dialoga com Da Silva et al. (2020), que ressaltam o descompasso entre os fundamentos científicos ensinados na graduação e as competências práticas exigidas pela Indústria 4.0.
Assim, os dados obtidos através das perguntas abertas, não apenas reforçam os resultados numéricos, como também oferecem subsídios para compreender de que maneira as lacunas formativas impactam a apropriação de conhecimentos necessários ao uso de robôs colaborativos. Ao convergir com a literatura, observa-se que a simplicidade inicial relatada pelos fabricantes (SANTONI; LUCATO, 2021) contrasta com as exigências técnicas evidenciadas na prática industrial (WANG et al., 2025; PALANISAMY; PERUMAL; CHIN, 2025).
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
O presente estudo buscou analisar criticamente o contraste entre o discurso mercadológico que apresenta os robôs colaborativos como tecnologias de fácil uso e integração e a realidade prática de sua aplicação no setor industrial, marcada por exigências técnicas e formativas mais complexas. A partir da demonstração prática com o robô UR5, foi possível evidenciar que, embora tarefas básicas de programação ponto a ponto transmitam a impressão de simplicidade, a introdução de variáveis como o cálculo do payload e a configuração de zonas de segurança amplia de forma significativa o tempo de execução das atividades e a percepção de dificuldade pelos discentes.
Os resultados quantitativos mostraram que a tarefa simples apresentou tempo médio de execução reduzido e baixa percepção de dificuldade, enquanto a tarefa complexa demandou tempo consideravelmente maior e foi avaliada como de elevada dificuldade. Tais achados foram corroborados pelas respostas abertas, que apontaram dificuldades principalmente na configuração técnica e na interface de programação, além de críticas à formação acadêmica que não contempla conteúdos aplicados à robótica colaborativa.
Essas evidências confirmam a hipótese inicial de que existe um descompasso entre o discurso de simplicidade propagado pelos fabricantes e os desafios concretos enfrentados na prática industrial. Além disso, reforçam a constatação de que a formação em Engenharia Elétrica, ainda fortemente ancorada em fundamentos matemáticos e físicos, apresenta lacunas quanto à preparação prática dos futuros profissionais para lidar com sistemas avançados da Indústria 4.0.
Como contribuição, o trabalho evidencia a necessidade de maior integração entre universidade e indústria, de forma a aproximar os currículos de engenharia das demandas técnicas reais do setor produtivo. O estudo também aponta para a importância de políticas institucionais que incorporem disciplinas práticas relacionadas à robótica colaborativa, segurança de sistemas e integração homem–máquina, preparando profissionais mais aptos a atuar em cenários industriais contemporâneos.
REFERÊNCIAS
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SANTONI, Fabiano; LUCATO, André Vicente Ricco. Robótica colaborativa: A utilização de robôs nos processos produtivos. RECIMA21-Revista Científica Multidisciplinar-ISSN 2675-6218, v. 1, n. 1, p. e210914-e210914, 2021.
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WALLÉN, Johanna. The history of the industrial robot. Linköping University Electronic Press, 2008.
1 Discente do Curso Superior de Engenharia Elétrica da Universidade Nilton Lins e-mail: 21004111@uniniltonlins.edu.br
2 Docente do Curso Superior de de Engenharia Elétrica da Universidade Nilton Lins. Mestre em em BIG DATA e Business Intelligence (Escola de Negócios Europeia de Barcelona-Espanha). e-mail: Ernanijesus@hotmail.com