Utilizando o Poder da IA e Machine Learning na Manufatura Inteligente

No cenário em constante evolução da manufatura, a busca por maior produtividade, qualidade do produto e otimização de custos tem sido inerente às empresas. A chegada da revolução da “Manufatura Inteligente” abriu possibilidades sem precedentes para os fabricantes alcançarem esses objetivos com notável sucesso. No centro dessa transformação está o poder da Inteligência Artificial (IA) industrial e do Machine Learning (ML).

Os dados se tornaram um ativo valioso na atual era digital sendo que o custo de capturá-los e armazená-los despencou. Empresas de todos os setores estão aproveitando o enorme potencial por trás dos dados para revolucionar sua operação de fábrica e melhorar seus resultados financeiros, tudo graças à capacidade impressionante da IA e ML. Ao utilizar essas tecnologias avançadas de negócio, as indústrias podem aumentar a eficiência de produção e identificar as causas raiz das perdas de produção e monitorar adequadamente seus custos.

No entanto, obter valor e resultados tangíveis com a IA não é isento de desafios. Com a disseminação de aplicações de IA e a expectativa de grandes promessas, torna-se obrigatório para as empresas entenderam a sua real necessidade e identificar soluções de IA industrial que realmente podem gerar vantagem competitiva. Ao entender as aplicações existentes e diferenciar o real potencial de cada uma, os produtores podem realizar investimentos seguros e que impulsionarão suas organizações rumo à era da manufatura inteligente.

Nesta postagem, iremos explorar como a IA e o ML moldam o futuro da manufatura inteligente. Abordaremos o papel dessas tecnologias para pequenas e médias empresas (PMEs), incluindo as limitações ou desafios que elas enfrentam ao utilizar essas tecnologias. Também destacaremos o papel do Smart Factory, software de Gestão de Operações da Manufatura (MOM) no impulsionamento dos avanços da indústria.

O Papel da IA e do Machine Learning na Manufatura Inteligente

“A IA e o Machine Learning têm o potencial de transformar a manufatura, melhorando a produtividade, a qualidade e a eficiência operacional. Ao utilizar os dados e advanced analytics, as indústrias podem obter insights valiosos, otimizar processos e tomar melhores decisões em tempo real.” – Fórum Econômico Mundial
A inteligência artificial e o Machine Learning desempenham um papel significativo na indústria manufatureira. Com o enorme volume de dados gerados pela Internet das Coisas (IoT) e pelas fábricas inteligentes, as soluções de IA surgiram como ferramentas poderosas para analisar e utilizar esses dados de forma eficaz. Vamos explorar algumas áreas-chave onde a IA e o ML estão transformando o cenário da manufatura inteligente.

1. Manutenção Preditiva

Uma característica proeminente da IA na manufatura é a manutenção preditiva. Os fabricantes podem melhorar a previsão de falhas e o planejamento de manutenção aplicando algoritmos de IA aos dados de produção gerados. A IA pode identificar padrões e anomalias nos dados, permitindo a rápida detecção de mau funcionamento ou quebras de equipamentos. Ao prever com precisão as necessidades de manutenção, os fabricantes podem minimizar o tempo de parada de máquina não planejado, reduzir manutenções custosas e otimizar os cronogramas de manutenção, levando a uma produção mais eficiente e econômica.

2. Previsão de Demanda e Gerenciamento de estoques

Uma acurada previsão de demanda é crucial para um planejamento de produção eficiente e gerenciamento de estoque adequado. Técnicas de IA, como algoritmos de ML, conseguem analisar dados históricos de vendas, tendências de mercado, comportamento do cliente e fatores externos para gerar previsões de demanda precisas. Ao calcular os níveis de estoque com base nessas previsões, os fabricantes podem evitar falta de estoque, reduzir excesso de inventário e otimizar suas operações na cadeia de suprimentos. Isso também melhora a satisfação do cliente e minimiza custos associados ao estoque.

3. Controle de Qualidade e identificação de Defeitos

Manter uma alta qualidade do produto é essencial para que as empresas atendam às expectativas dos clientes e cumpram os padrões da indústria. Técnicas de IA e ML podem ser empregadas a fim de monitorar e analisar dados de sensores, câmeras e sistemas de inspeção, permitindo o controle de qualidade em tempo real. Ao identificar defeitos, anomalias ou desvios dos parâmetros desejados, os sistemas de IA acionam ações corretivas imediatas, reduzindo o desperdício e garantindo qualidade consistente do produto.

4. Otimização de Processos e Eficiência

Algoritmos de IA e ML podem ser utilizados para otimizar os processos de manufatura e melhorar a eficiência operacional. Os sistemas de IA conseguem identificar gargalos no processo, otimizar a programação de produção e alocar recursos adequadamente, analisando dados de diversas fontes, como leituras de sensores, registros de máquinas e dados históricos de desempenho. Isso resulta em operações mais eficientes, tempos de ciclo reduzidos, maior produtividade e economia de custos.

5. Colaboração entre Colaboradores e Máquinas

Colaboradores e máquinas precisam trabalhar juntos de forma sincronizada em ambientes de manufatura inteligente. As tecnologias de IA elevam a colaboração entre eles, ajudando os trabalhadores em processos de tomada de decisão complexos, fornecendo insights em tempo real e automatizando tarefas repetitivas ou perigosas. Robôs colaborativos, ou cobots, equipados com capacidades de IA, conseguem trabalhar ao lado de humanos, aumentando a produtividade, a segurança e a flexibilidade no chão de fábrica.

IA e ML para PMEs na Manufatura Inteligente

Embora a grande parte de investimentos e uso de IA e ML na manufatura inteligente tenha sido de grandes organizações, é essencial reconhecer o enorme potencial e oportunidades únicas que essas tecnologias apresentam para as PMEs.

Estudos indicam que parte substancial de pesquisas nessa área foi dedicada a aplicações adaptadas especificamente para PMEs, enfatizando os benefícios da IA e do ML em relação aos seus desafios e necessidades.

Os estudos revelam que manutenção e qualidade são os assuntos mais estudados para as PMEs. Aproveitando todo o poder da IA e do ML, sistemas de manutenção preditiva foram desenvolvidos para minimizar incertezas no diagnóstico de falhas de máquinas, maximizar a disponibilidade de equipamentos e reduzir os custos de manutenção. Além disso, automatizar a indentificação de defeitos por meio de técnicas de IA e ML tornou-se fundamental para otimizar os processos de controle de qualidade, minimizar erros humanos e melhorar a qualidade do produto.

A aplicação de tecnologias de IA e ML em outras áreas também está ganhando destaque entre as PMEs. Essas tecnologias oferecem benefícios significativos na gestão da cadeia de suprimentos, planejamento e programação da produção, gestão de energia, robótica, segurança cibernética e movimentação de materiais. Desde prever a demanda de energia e otimizar o gerenciamento de estoques até desenvolver robôs personalizáveis e intensificar medidas de segurança cibernética, a IA e o ML estão transformando a forma como as PMEs operam em várias áreas de seus negócios.

Limitações e Desafios para as PMEs na Adoção de IA/ML na Manufatura Inteligente

Embora a implementação de soluções de IA/ML tenha forte potencial em PMEs ao melhorar os processos e manter a competitividade, certas limitações e desafios dificultam sua adoção na indústria. Os principais desafios enfrentados pelas PMEs no que diz respeito à utilização de tecnologias de IA/ML na manufatura inteligente são:

1. Problemas de dados

O volume, qualidade e disponibilidade de dados representam limitações significativas para o uso efetivo de técnicas de IA/ML. Muitas PMEs têm não possuem dados suficientes para alimentar modelos de IA/ML, o que normalmente exige processos estruturados e automatizados de coleta de dados. Além disso, a disponibilidade de dados para realizar a validação de modelos muda entre as diferentes áreas de aplicação, criando lacunas na acessibilidade dos dados. Questões de transparência, segurança e cibersegurança dos dados também emergem como considerações críticas para as PMEs.

2. Falta de conhecimento e habilidades

As PMEs frequentemente enfrentam escassez de expertise e conhecimento em IA/ML e tecnologia da informação (TI). Esse gap de conhecimento limita a capacidade de utilizar totalmente os sistemas de IA/ML, apesar de saberem de seus potenciais benefícios. Desafios como idade dos funcionários, treinamento inadequado e inexperiência com novas tecnologias contribuem para aumentar essa barreira, dificultando na implementação de IA/ML nas PMEs.

3. Restrições orçamentárias

Em comparação com empresas maiores, as PMEs geralmente têm orçamentos restritos para investimentos em tecnologia. Além disso, há uma percepção entre as PMEs de que o custo das soluções de IA/ML é consideravelmente alto, embora isso nem sempre seja realidade. Nas PMEs, há falta de métodos e ferramentas para estimar com precisão a relação custo-benefício das aplicações de IA/ML, o que torna ainda mais árduo a adoção pelas PMEs.

4. Complexidade das soluções

Sistemas baseados em IA/ML muitas vezes são encarados como demasiadamente complexos dentro do contexto das PMEs. Embora as ferramentas sejam amigáveis ao usuário e tenham melhorado nos últimos anos, as PMEs enfrentam dificuldades para realizar projetos de IA/ML devido ao conhecimento e recursos limitados. Simplificar o processo de implementação e fornecer soluções acessíveis adaptadas aos requisitos específicos das PMEs é crucial para sua adoção bem-sucedida.

5. Falta de estratégia e envolvimento da gestão

O envolvimento dos gestores na compreensão da viabilidade e dos benefícios das soluções de ML é essencial. No entanto, muitas PMEs carecem de estratégias claras para coleta de dados e utilização de ML. Superar as barreiras de entrada associadas à transformação em IA/ML requer uma abordagem gradual e cuidadosamente planejada a fim de evitar resultados negativos. Garantir o envolvimento e o comprometimento da gestão torna-se um desafio crítico para as PMEs.

6. Falta de soluções end-to-end

As PMEs buscam sistemas de IA/ML simplificados e de fácil implementação. Elas precisam de soluções práticas que possam ser rapidamente implantadas e integradas à sua arquitetura existente. Enquanto grandes empresas cada vez mais adotam aplicações de IA/ML, as PMEs correm o risco de ficar para trás. Os esforços deveriam se concentrar na aquisição de sistemas que reduzam a necessidade de grande conhecimento técnico e atendam especificamente aos requisitos das PMEs.

7. Dificuldade em identificar soluções adequadas

Escolher as soluções baseadas em IA/ML mais adequadas para problemas específicos representa um desafio significativo para as PMEs. O processo envolve extensa preparação de dados, ajuste de parâmetros e uma compreensão do problema de forma holística. As PMEs raramente encontram possuem esse tipo de sistemas no seu dia a dia, o que torna difícil avaliar a utilidade e a aplicação das tecnologias de IA/ML.

8. Questões relacionadas aos colaboradores

O envolvimento e a aceitação dos colaboradores desempenham um papel crucial na implementação bem-sucedida das tecnologias de IA/ML. A falta de engajamento dos funcionários ou a resistência à mudança podem impactar significativamente os resultados da adoção de IA/ML. Garantir a participação dos colaboradores, o treinamento e a comunicação eficaz tornam-se desafios vitais para as PMEs. Além disso, é necessário considerar o impacto da automação, uma vez que trabalhos insalubres e tarefas repetitivas podem ser substituídas por máquinas.

Como o Smart Factory MOM está revolucionando a fabricação das PMEs?

A Smart Factory MOM desempenha um papel fundamental ao ajudar as PMEs a utilizar tecnologias de Machine Learning para melhorar sua eficiência e produtividade. Ao integrar capacidades de ML aos processos produtivos, o Smart Factory MOM permite que as PMEs alcancem os seguintes benefícios:

1. Processamento Automatizado de Dados

O sistema Smart Factory MOM automatiza tarefas manuais de processamento de dados que antes demoravam. Ele consegue agregar e analisar grandes volumes de dados de produção em minutos ou até segundos, fornecendo informações em tempo real sobre as operações. Ao automatizar o processamento de dados, engenheiros e operadores podem acessar informações precisas e atualizadas, permitindo que as tomadas de decisões sejam mais rápidas e informadas.

2. Facilidade na análise da causa Raiz

Identificar e resolver problemas no produto ou produção pode ser uma tarefa complexa e trabalhosa. A Smart Factory MOM utiliza algoritmos de Machine Learning para analisar a situação da linha de produção, reduzindo significativamente a necessidade de investigação pessoal. O processo automatizado de captura de sinais permite uma análise da causa raiz mais rápida e eficiente, reduzindo o tempo gasto de semanas para horas. Os operadores conseguem identificar rapidamente as causas raiz dos problemas e tomar medidas corretivas, minimizando o tempo de parada de máquina e melhorando a produtividade geral.

3. Controle de Qualidade Proativo

Ao incorporar ML na linha de produção, o Smart Factory MOM pode identificar pontos-chave durante a montagem que contribuem para erros no produto. Algoritmos de ML conseguem recomendar combinações ideais de peças e processos de montagem para minimizar a existência de problemas de qualidade. Essa abordagem proativa ajuda os fabricantes a evitar problemas de produção, reduzindo a taxa de retrabalho e melhorando a qualidade do produto. Por exemplo, a implementação de ML na montagem de eixos mostrou uma considerável redução de 65% no indicador de retrabalho.

4. Aumento da Eficiência e da Produtividade

A Smart Factory MOM otimiza os processos de produção e melhora a eficiência geral da fábrica. Ao analisar dados de diversas fontes, incluindo dispositivos e sensores habilitados para IoT, o sistema identifica ineficiências, gargalos e oportunidades de melhoria. As empresas podem tomar decisões baseadas em dados para otimizar as operações, alocar recursos de forma eficaz e aumentar a capacidade de produção. As informações obtidas por meio de algoritmos de ML permitem a otimização contínua dos processos, resultando em maior produtividade e economia de custos.

Conclusão

Ao adotar a IA e ML, as PMEs de manufatura conseguem abrir caminho para um futuro mais inteligente, eficiente e sustentável. Essas tecnologias fornecem às PMEs as ferramentas adequadas para competir com empresas maiores, permitindo que inovem, cresçam e permaneçam competitivas no cenário em constante evolução e adaptação. Investir no sistema Smart Factory MOM é um passo estratégico que as PMEs não podem ignorar. É um caminho para o sucesso, gerando novas oportunidades e posicionando-as para um crescimento de longo prazo na era digital.