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Inteligência Artificial

O papel da Inteligência Artificial na indústria 4.0

Com os recentes avanços na tecnologia, implementar Inteligência Artificial no processo produtivo já se configura como uma possibilidade muito mais acessível do que costumava ser. A chave consiste em entender os recursos disponíveis na indústria 4.0 e distinguir quais são mais aderentes ao seu processo de manufatura, valendo-se de parceiros confiáveis para as implementações necessárias.

Enquanto a 3ª Revolução Industrial foi centrada no desenvolvimento de processos de automação e sistemas de gestão da manufatura, as inovações contemporâneas, provocadas pela 4ª Revolução Industrial, giram em torno de conceitos como robótica, dados, conectividade, integração, otimização, modularidade e inteligência.

Um ponto essencial que emerge neste contexto é a manufatura inteligente, que busca ampliar a interconexão entre máquinas e a tomada de decisão automatizada (usando inteligência artificial), minimizando as interações homem-máquina e valendo-se das capacidades humanas somente em momentos específicos. Alcançar este estágio de integração inteligente pode parecer uma realidade distante para alguns, no entanto, essa evolução pode ser trabalhada de maneira incremental, começando aos poucos e ampliando na medida em que os resultados aparecerem. O caminho passa por sensorização, redesenho de processos e algoritmos de inteligência artificial.

Com a sensorização, variáveis como temperatura, qualidade do ar, movimentação, umidade, vibração, entre outras específicas de cada processo, são capturadas e disponibilizadas para que os algoritmos consigam analisar e tomar decisões. Dependendo de como o processo foi desenhado e do tamanho do risco, ações automáticas podem ser realizadas de acordo com as decisões dos algoritmos, ou podem ser direcionadas para que um gestor avalie. O resultado? Qualidade, agilidade e redução de despesa operacional.

Inteligência Artificial na indústria 4.0

O uso de inteligência artificial em processos produtivos pode ser muito abrangente. Cito abaixo alguns exemplos mais comuns relacionados à aplicação dessa tecnologia:

  1. Aproveitamento dos dados em tempo real: a sensorização e conectividade das máquinas permitem o aproveitamento de dados, análises e a tomada de ações praticamente no momento da coleta da informação. Desta forma, é possível obter visibilidade de todo o processo de manufatura em detalhes em tempo real, descobrindo situações que precisam ser corrigidas, identificando necessidade de ações preditivas de manutenção ou planejando a forma ótima de utilização dos recursos.
  • Identificação e correção de ineficiências no processo: a inteligência artificial também possibilita identificar e analisar a causa raiz de alguma adversidade muito mais rápido do que quando executada por pessoas, que precisariam de horas para encontrar correlações entre milhares de variáveis. Dados históricos e algoritmos preditivos são aplicados para rastrear a cadeia de eventos responsável pela falha de produção. Assim, ineficiências, instabilidades de processo ou quaisquer aspectos que impactem em qualidade ou rendimento podem ser rapidamente corrigidos.
  • Previsão de ocorrências de ineficiências: além de identificar que algo não está bem no processo em tempo real, a tecnologia viabiliza estar um passo adiante – e prever quando algum evento vai acontecer. Por meio de análises preventivas e preditivas industriais, e aprendizado de máquina, é possível utilizar os dados para prever resultados de determinadas ações ou necessidade de manutenção em algum equipamento. E, consequentemente, aumentar a produtividade e evitar falhas iminentes.

Produtividade e Inovação

Segundo o Mapa Estratégico da Indústria 2018 – 2022, estudo elaborado pela CNI com a participação de líderes empresariais, é fundamental que a indústria concentre esforços para ampliar a competitividade, conquistar mercados, gerar empregos e renda e impulsionar o crescimento econômico sustentado do Brasil.

O fator “Produtividade e Inovação” figura em destaque na ordem de prioridades do Mapa, estabelecendo-se como ponto fundamental para a melhoria da competitividade empresarial brasileira. Com as mudanças tecnológicas decorrentes da ascensão da indústria 4.0, é essencial reduzir a distância da fronteira tecnológica mundial, já que, atualmente, o Brasil ocupa a 85ª posição em ranking com 137 países (WEF, 2017).

Ainda que o investimento inicial relacionado à adoção de tecnologias seja, à primeira vista, elevado, a recompensa de contar com dispositivos inteligentes conectados e processos de produção automatizados fazem jus ao investimento. A reunião entre as capacidades da big data e inteligência artificial, impulsionam não só otimizações no processo produtivo, como também a colaboração entre times, fornecedores e outras partes interessadas ao longo da cadeia de valor.

Investir e ampliar a inovação em produtos, processos, modelos de negócios e aumentar a taxa de inovação é o desafio ao qual a indústria brasileira está submetida. É vital lançar mão de recursos modernos para se estabelecer no mercado.

Superando o desafio

Nesta realidade, a aplicação de inteligência artificial em busca de um processo produtivo otimizado, de melhor qualidade, tempo e custo, gera a oportunidade de aproveitar os dados da linha de produção e obter feedbacks acionáveis em tempo hábil, impulsionando a melhoria contínua nos processos de fabricação.

Muito mais do que uma tendência, a manufatura inteligente é um fator crítico para indústrias que desejam ser produtivas e competitivas diante da realidade de 4ª revolução industrial. Quer saber mais onde e como incorporar inteligência artificial ao seu processo produtivo? Entre em contato com os especialistas da UniSoma e saiba mais.

Michel Duran é Gerente de Marketing e Vendas da UniSoma

É Bacharel em Matemática Aplicada e Computacional pela Unicamp e possui MBA em Gestão de Empresas pela ESPM.