Na Indústria 4.0, os sistemas de produção e as máquinas apresentam conexão e integração entre si e com os sistemas de gestão de dados.
A IA (Inteligência Artificial) é um importante conceito no âmbito da Indústria 4.0 e se destaca por tecnologias desenvolvidas, como a IoT (Internet das Coisas), para modificar a forma como as indústrias produzem e entregam serviços e produtos.
Leia nosso post e fique sabendo mais sobre a Inteligência Artificial na indústria. Confira as vantagens, os casos de uso, as etapas para implementar a IA!
Quais são as vantagens da IA na Indústria 4.0?
A Inteligência Artificial na Indústria 4.0 oferece muitas vantagens. A utilização de tecnologias digitais na indústria permite, em média, um aumento de 22% na capacidade produtiva de micro, pequenas e médias empresas.
Aumento de produtividade
Os dispositivos inteligentes otimizam a execução operacional nas linhas manufatureiras e das instalações de produtos e, como consequência, melhoram a produtividade.
As tecnologias monitoram e avaliam a produção para identificar onde é possível corrigir problemas de qualidade e também onde o desempenho do processo é falho e não alcança a meta almejada.
Segurança e prevenção de riscos
Por conseguirem mais mobilidade em ambientes complexos, os robôs industriais podem contribuir para a obtenção de respostas rápidas às situações que promovem insegurança para os colaboradores.
Isso acontece porque as máquinas podem acompanhar a performance dos funcionários na conclusão de uma atividade que não pode ser completamente automatizada na linha de produção.
Redução de custos
A Inteligência Artificial na Indústria 4.0 aperfeiçoa a capacidade de avaliação nas operações da fábrica. Possibilitando a destinação ponderada dos recursos, baseando-se em projeções mais acertadas dos estoques e dos gastos operacionais. Análises mais objetivas ajudam a eliminar gastos com inatividade, com inspeção e manutenção.
Apoio na tomada de decisão
Devido à aprendizagem dos softwares aplicados ao gerenciamento industrial, o gestor pode conseguir insights mais robustos, com base em volumes de dados em tempo real, que ajudam a projetar tendências de produtividade que geram aumento nas vendas e no desempenho dos serviços.
Quais são os tipos de uso de IA na Indústria 4.0?
Para entender melhor como funciona a IA no ambiente industrial, vale a pena falar sobre alguns exemplos de Inteligência Artificial na indústria:
Controle de estoques
Quando máquinas inteligentes fazem uso de ferramentas de previsão de demanda oferecem resultados objetivos que ajudam a planejar suprimentos e estoques.
Essas soluções possibilitam a gestão mais eficiente de recursos materiais a ponto de ser possível prever cenários em que as verbas dedicadas ao estoque sejam remanejadas.
Além disso, as soluções permitem que a escassez ou o excesso de estoques não interfiram no resultado das vendas.
Manutenção preditiva
Manutenção preditiva em Inteligência Artificial é uma forma de monitorar os processos mediante a combinação de sensores inteligentes com uma rede de máquinas conectadas entre si.
Essa manutenção identifica possíveis interrupções na produção e também potenciais acidentes a partir da análise de dados.
Gestão da qualidade
Os dispositivos com IA podem usar visão da máquina a partir de algoritmos para identificar com rapidez falhas em processos ou irregularidades na qualidade almejada dos produtos.
Redução de perdas
A conectividade entre softwares pode ser aplicada na previsão de perdas em diferentes situações. A partir da avaliação de estoques, é possível evitar a necessidade de produzir em excesso, por exemplo, o que geraria perdas — a linha de produção consegue acompanhar a demanda dos clientes.
Otimização dos processos
Softwares inteligentes de manufatura contribuem para que a indústria simplifique fluxos de trabalho, proporcionando ao gestor uma melhor visibilidade dos processos.
Quais são os passos para implementar IA na indústria?
Para implementar a Inteligência Artificial na indústria, é importante seguir alguns passos. Vamos destacar três etapas principais:
· desenvolva um planejamento estratégico: analise todos os processos empresariais para identificar pontos que precisam de melhorias a partir da IA;
· mapeie todos os processos: o mapeamento facilitará a identificação dos setores que precisam de recursos de IA, pois é possível que nem todos os setores precisem efetivamente da tecnologia de Inteligência Artificial;
· prepare dados para o treinamento dos modelos de redes neurais: os dados são o fundamento da IA; é necessário que sejam treinados algoritmos, o que pode ser feito quando uma base de dados de boa qualidade passa por uma análise de acordo com modelos neurais, com o objetivo de encontrar inconsistências.
Quais são os desafios e as soluções?
Um dos principais desafios da Inteligência Artificial na Indústria 4.0 é a maturidade no tratamento das informações, já que todos os processos de tomada de decisão estão se tornando mais complexos por causa do crescimento de dados digitais.
Também vale falar nos custos que envolvem a adoção de plataformas de Inteligência Artificial na indústria para a implementação em larga escala. Ainda podemos falar de três desafios referentes à integração:
· integração de dados: esse é um dos principais desafios por causa das dificuldades referentes às aplicações on-premise (48%), aplicações legadas (47%), conectividade (40%) e fontes de dados compartilhados (37%). Uma possível solução é revisar e atualizar bancos de dados, protocolos, linguagem de programação, formatos de arquivos depreciados;
· integração de sistemas: a falta de integração de sistemas exige mais trabalho na captação das informações geradas, a qual pode se realizar de forma manual e ineficiente. É necessário tomar um novo posicionamento diante da interoperabilidade, a fim de que o sistema se comunique com outro sistema de forma transparente, seja ele semelhante ou não — para isso, é muito importante integrar processos, dados e pessoas;
· integração de IoT: um fluxo de trabalho com base em IoT depende de dados recebidos, da conexão com uma rede externa e da capacidade de processar dados automaticamente. Podem ser usados softwares especializados para buscar padrões e informações relevantes dentro dos dados.
A Inteligência Artificial na indústria é uma realidade que tende a se desenvolver e aprimorar suas soluções de modo a otimizar os processos industriais, tornando-os mais eficazes e gerando mais lucratividade para o negócio.
Depois de conhecer mais sobre a atuação da IA na economia mundial, aproveite para se aprofundar a respeito de um tema relacionado: veja o que é robótica colaborativa e quais são as suas principais aplicações!
