O progresso da transformação digital dentro da manufatura no Brasil está diretamente relacionado à utilização de inteligência artificial (IA) na indústria.
Seja para aperfeiçoar a eficiência operacional e gerenciar a cadeia de suprimentos, lançar novos produtos, personalizar designs ou planejar melhores condições para equipes operacionais, o aprendizado de máquina e a automação industrial são capazes de abrir novos caminhos para os negócios.
A revolução das fábricas inteligentes tem como base a mudança do paradigma industrial focado em soluções reativas de problemas para a implementação proativa de máquinas, processos e produtos combinados a tecnologias híbridas, que possam garantir uma melhor comunicação entre pessoas e máquinas na análise e extração de dados em tempo real, à serviço da maturidade e da consistência dos processos.
O impacto da inteligência artificial na manufatura pode ser organizado em áreas de aplicação que convergem para o planejamento e a coordenação de vendas, a previsão de demandas, a otimização operacional, o controle de custos e a gestão de estoque nas adaptações de mercado, bem como na manutenção preditiva inaugurando uma nova era na inspeção e no controle de qualidade contínuo.
Neste artigo, conheça os dados que demonstram como está a adoção da inteligência artificial na indústria, seus principais benefícios para o setor e as aplicações possíveis dentro da manufatura 4.0.
Inteligência Artificial na Indústria 4.0
No contexto da Indústria 4.0, a inteligência artificial é um dos pilares que tem permitido o avanço de performance de mercado para empresas em fase de amadurecimento digital nos seus diferentes níveis industriais.
Por envolver a combinação de machine learning (que utiliza algoritmos para aprendizado de máquina) no uso de equipamentos que simulam o raciocínio e comportamento humanos, ela atua na conversão de um grande volume de dados em capacidade de tomar decisões inteligentes.
O objetivo é que robôs detectem eventuais flutuações nos processos de fabricação e respondam em tempo real a circunstâncias imprevistas para a solução de gargalos da produção, mas também na otimização dos processos e na garantia da entrega pontual aos clientes. Tudo isso com o mínimo de interferência humana.
Com o acúmulo cada vez maior de informação nas últimas duas décadas, o uso de inteligência artificial na indústria, não somente em segmentos de eletroeletrônicos, automobilísticos e eletrodomésticos, fortes áreas que abraçaram a Internet das Coisas (IoT), mas também na saúde, comércio, alimentação etc, se tornou essencial para impulsionar a automatização dentro da produção inteligente, impactando de forma positiva no padrão de qualidade de produtos e serviços, e na gestão de custos da cadeia de suprimentos.
Desafios no cenário brasileiro
Tal guinada tecnológica teve impacto direto nos processos de adoção de novas tecnologias computacionais pelas indústrias brasileiras de pequeno e médio portes, embora ainda exista espaço para maiores investimentos em IA como prioridade.
Pesquisa da Confederação Nacional da Indústria (CNI), realizada em 2021, mostra que cerca de 69% das empresas brasileiras usavam alguma das tecnologias da Indústria 4.0, um aumento comparado aos 63% somados em 2018.
Como os processos de tomada de decisão se tornaram cada vez mais complexos devido ao aumento de dados digitais, a maturidade no tratamento de tais informações é um dos grandes desafios de muitas indústrias.
Amparadas pelas tendências em machine learning, essas empresas pecam nas primeiras etapas de desenvolvimento de uma base estrutural de dados coletados que realmente reflita nos projetos a solução de problemas com maior qualidade e em menor tempo.
Outro desafio diz respeito aos custos na adoção de plataformas industriais de inteligência artificial para a implementação em escala.
Benefícios da IA para a Indústria
Manter uma fábrica digitalmente equipada com máquinas inteligentes impacta na evolução de processos destinados a diferentes fins, mas que convergem no único objetivo: tornar a performance da produção mais eficiente.
Confira os principais benefícios que permitem melhorias operacionais, redução de erros de execução na fabricação e maior controle de qualidade e segurança, o que garante a satisfação do consumidor final.
Aumento da produtividade
Os dispositivos inteligentes podem melhorar a execução operacional dentro das linhas manufatureiras e das instalações de produtos e, consequentemente, impulsionar a produtividade.
Por meio do aprendizado de máquinas, ao extrair resultados significativos de dados em tempo real, essas tecnologias monitoram e analisam a produção para identificar onde podem corrigir problemas de qualidade ou onde o desempenho do processo é inferior ao pretendido.
Redução de custos
Aproveitar as tecnologias de máquina para aprimorar a capacidade de análise da operação da fábrica permite que os recursos sejam destinados de forma inteligente, com base em previsões mais assertivas dos custos operacionais e de estoques.
Sendo assim, análises mais precisas permitem eliminar os custos de inatividade e reduzir os gastos com inspeção e manutenção.
Segurança e prevenção de riscos
Robôs industriais, por obterem mobilidade precisa em ambientes complexos, podem ajudar na resposta imediata aos fatores e às circunstâncias que geram insegurança para as pessoas presentes dentro da fábrica, na medida em que essas máquinas podem monitorar o desempenho dos trabalhadores na conclusão de uma tarefa que não pode ser totalmente automatizada na linha de produção, fortalecendo a segurança e reduzindo riscos de possíveis acidentes.
Apoio na tomada de decisão
Graças ao aprendizado de softwares e sensores aplicados à gestão da fábrica, gestores podem obter insights mais assertivos, baseados em volumes de dados em tempo real, para prever tendências de produtividade que impactam em aumento de vendas e performance de serviços, influenciando na competitividade de mercado.
Exemplos de aplicações da IA na Indústria 4.0
Diferentes áreas da manufatura absorvem o modelo de operações baseado em inteligência artificial na associação de máquinas com a implementação da automação industrial. Confira quais são as principais aplicações, suas vantagens e potenciais.
Manutenção preditiva
A manutenção preditiva baseada em IA é uma forma de monitoramento dos processos por meio da combinação de sensores inteligentes com uma rede interconectada de máquinas.
A partir dela, é possível identificar eventuais interrupções na produção e potenciais acidentes, analisando os dados do sensor.
Os dispositivos são ensinados a prever quando ou se um equipamento funcional irá falhar, e antecipar sua manutenção e seu reparo no agendamento com antecedência.
Controle de estoque
As ferramentas de previsão de demanda alimentadas por máquinas inteligentes fornecem resultados precisos que podem promover o planejamento de estoques e suprimentos.
Tais soluções permitem a gestão mais eficiente dos recursos materiais a ponto de prever cenários em que a verba destinada ao estoque seja remanejada, além de permitir que a falta ou excesso de estoque não intervenha no resultado de vendas.
Design generativo
O desenho de produtos pode ser testado em seus mais variados parâmetros de materiais, tamanho, peso, resistência, métodos de fabricação, restrições de custo e demandas de mercado por meio de algoritmos em softwares de aprendizado de máquina, que imitam a abordagem de design que seria desenhado manualmente por um engenheiro.
Essa é uma aplicação em que todos os resultados possíveis podem ser rapidamente avaliados a partir de variadas opções de design para um produto.
Gestão da Qualidade
Se a manutenção de um nível desejado de qualidade tem relação com a previsibilidade dos processos baseados em um conjunto de parâmetros que devem ser seguidos na indústria, os dispositivos inteligentes podem utilizar da visão de máquina a partir de algoritmos para detectar com agilidade defeitos em processos ou inconformidades na qualidade esperada de produtos, que podem ser identificados quando sistemas emitem alertas de comprometimento da qualidade desejada na sua fabricação e nos seus processos de gestão interna das equipes.
Robótica
A utilização de robôs permite a automatização de tarefas repetitivas, a prevenção e redução de erros humanos a números próximos de zero e o auxílio, por meio de softwares e aplicativos, em áreas da operação em que a presença de pessoas ainda é insubstituível.
As formas de utilização dessas máquinas incluem montagem, soldagem, pintura, inspeção de produtos, coleta, entre outras atividades.
Otimização de processos
Softwares de manufatura inteligente ajudam as empresas a simplificar fluxos de trabalho, dando aos gestores uma melhor visibilidade dos processos e produtos a partir de uma visão holística da operação de máquinas e da gestão de pessoas.
Automatizar tarefas básicas pode ajudar a liberar o tempo dos funcionários, permitindo que eles se concentrem em tarefas de planejamento, gerenciamento e nas operações de back-office.
Redução de perdas
Aqui, a interconectividade de softwares pode ser aplicada na previsão de perdas em diferentes níveis. Por exemplo, evitando perda financeira com a análise prévia dos preços de matéria-prima, um desafio para a indústria. Ou ainda no rastreio da condição de vida útil de equipamentos, que podem ser reparados sem que haja interrupção da produção, em horários programados, e minimizando tempo de inatividade da fábrica. Ainda é possível destacar a possibilidade de avaliar estoques, evitando a necessidade de produção a mais ou a menos, conforme a demanda do mercado ou dos clientes.
Qualidade dos dados: por que é fundamental para a IA?
Pesquisa da Forbes afirma que o sucesso da implementação da inteligência artificial é alcançado em menos de 20% dos projetos.
Se a base do uso de inteligência artificial na indústria está na qualidade dos dados que serão tratados pelas máquinas, a preparação desses dados é fundamental para garantir que exista consistência e solidez nos projetos.
Como nem todo dado armazenado é útil, a escolha de cientistas de dados para a preparação dessas informações garante a maturidade do projeto ao evitar que a coleta seja inconsistente, o que pode ocasionar em perdas das mais diversas naturezas.
Quer entender com profundidade sobre a importância da qualidade dos dados em projetos de inteligência artificial e suas possíveis aplicações na Indústria 4.0? Confira detalhes neste artigo.
