Na área de produção, a otimização é crucial para todos os aspectos da empresa: da maximização da produtividade, aplicando rigoroso controle de qualidade, à minimização de custos e riscos de compliance, garantindo processos de produção harmoniosos e ininterruptos. Para ter sucesso e manter a competitividade, os fabricantes usam automação e outras soluções inovadoras de produção. A inteligência artificial (IA) pode ser usada para viabilizar esses benefícios, e é por isso que cada vez mais empresas estão usando IA na produção.

Neste guia completo, você conhecerá casos de uso práticos, desafios e benefícios da IA, além de descobrir como começar a usar a IA na produção.

Por que as empresas usam inteligência artificial na produção?

Embora a inteligência artificial possa ser usada em praticamente todos os aspectos da vida pessoal e do trabalho, a IA e a área de produção são particularmente compatíveis graças a um importante elemento compartilhado: os dados. Os fabricantes geram e possuem grandes volumes de dados, incluindo de desempenho das máquinas, logística, processos e dados externos. As tecnologias de IA exigem dados para treinar algoritmos de Machine Learning e fornecer resultados precisos específicos para cada negócio. Isso significa que a IA pode ajudar as empresas de produção a fazer bom uso de seus dados estruturados e não estruturados. Sendo assim, como a IA é usada na produção?

A versatilidade é uma das razões pelas quais a IA desempenha um papel tão importante no mundo dos negócios: líderes de todos os setores encontram inúmeros usos para a IA, e a área de produção não é exceção. Ela ajuda a simplificar os processos de produção, maximizar eficiências, reduzir erros, melhorar a qualidade dos produtos, capacitar os colaboradores, dar suporte à excelência operacional e, por fim, obter vantagem competitiva.

Como usar a IA na produção: exemplos e casos de uso

Há inúmeros casos de uso de IA que podem ser aplicados de diferentes maneiras em diversos tipos de produção: desde a fabricação de produtos personalizáveis ou em grande volume, em indústrias ou no setor automotivo, até a produção de processos contínuos na indústria química e no setor de energia e os processos em lote nas indústrias farmacêutica e alimentícia.

Então, em vez de tentar apresentar uma lista completa com todos os casos de uso da IA, vamos analisar algumas das principais aplicações:

Manutenção preditiva e controle de qualidade assistido por IA

Graças à visão computacional, às câmeras e aos rastreadores que monitoram os processos de produção e os modelos de IA usados para funções analíticas avançadas, a inteligência artificial pode:

• Ajudar a prever a manutenção necessária de ativos e equipamentos, o que permite aos trabalhadores humanos evitar problemas em vez de responder de modo reativo quando surgem (motivo pelo qual esta modalidade é chamada de "manutenção preditiva").
• Identificar anomalias e problemas de controle de qualidade com maior rapidez e acionar alertas automaticamente ou tomar as medidas prescritas para evitar defeitos.
• Prever possíveis falhas nos equipamentos por meio de gêmeos digitais.
• Otimizar os processos de manutenção para reduzir os custos e prolongar a vida útil dos equipamentos.
• Auxiliar na inspeção visual e na automação do controle de qualidade.

O que são gêmeos digitais?

Na produção, um gêmeo digital é uma representação virtual de um produto físico, equipamento ou máquina. Usando dados em tempo real de sensores e outros dispositivos de monitoramento que rastreiam o estado e o desempenho do ativo físico, o gêmeo digital o simula em um ambiente digital. Esse modelo virtual ajuda a otimizar a produtividade dos ativos e a prever possíveis problemas, como falhas em equipamentos. Por isso, os gêmeos digitais funcionam bem na manutenção preditiva.

Gestão da cadeia de suprimentos e algoritmos de Machine Learning

Os algoritmos de Machine Learning podem analisar grandes volumes de dados da cadeia de suprimentos e identificar padrões, permitindo que a IA:

• Forneça insights em tempo real para melhorar a previsão da demanda e a gestão de estoque.
• Sinalize potenciais riscos e disrupções na cadeia de suprimentos antecipadamente, o que ajuda os fabricantes a mitigar riscos fazendo os ajustes necessários rapidamente.
• Ajude a avaliar a qualidade e a confiabilidade dos fornecedores.
• Identifique oportunidades para reduzir a pegada ecológica de materiais usados e entregas.
• Otimize a gestão de depósitos e a logística, e reduza o tempo ocioso.

Otimização de processos baseada em dados

Ao analisar o desempenho e os dados em tempo real de sensores no chão de fábrica, as tecnologias de IA podem identificar áreas para melhoria nos processos de produção existentes e no layout dos equipamentos, permitindo que as empresas:

• Identifiquem gargalos e ineficiências, e obtenham recomendações de melhoria.
• Monitorem e analisem a utilização de recursos, bem como os padrões de ocupação e produção, para identificar oportunidades de redução da pegada de carbono e de economia de energia.
• Otimizem a alocação de recursos para melhorar os resultados e reduzir os custos e o tempo de inatividade.

Automação de tarefas e processos

Muitas soluções inovadoras foram desenvolvidas para automatizar tarefas repetitivas de produção, e a inteligência artificial pode contribuir nesse sentido. As aplicações de IA incluem:

• Economizar tempo em processos administrativos e aumentar a produtividade automatizando tarefas rotineiras.
• Assumir tarefas muito intensivas e trabalhosas, liberando os colaboradores para que se concentrem em atividades mais estratégicas e que exigem habilidades.
• Otimizar o uso de recursos, modificando a produção automaticamente em resposta a flutuações na demanda.

Desenvolvimento e personalização de produtos

A IA pode analisar dados internos e externos, o que inclui tendências de mercado, dados de vendas e preferências dos clientes. Com isso e os recursos de prototipagem rápida, a IA pode:

• Ajudar a desenvolver ou personalizar produtos para atender às demandas e preferências dos clientes.
• Acelerar o desenvolvimento gerando e avaliando iterações de design rapidamente com base em parâmetros de entrada e restrições.
• Realizar testes virtuais para garantir o desempenho ideal dos produtos, simulando várias condições, o que permite aos fabricantes resolver possíveis falhas de design antes mesmo da produção dos protótipos físicos.

Capacitação dos colaboradores

O uso de inteligência artificial na produção também pode beneficiar os colaboradores do fabricante das seguintes formas:

• A IA pode monitorar e analisar dados de sensores para melhorar a segurança no local de trabalho, detectando possíveis perigos e alertando os colaboradores para que tomem as medidas adequadas.
• A aprendizagem assistida por IA pode ajudar os colaboradores a desenvolver novas habilidades para se adaptarem às mudanças nas funções e tecnologias do cargo.
• A inspeção visual aprimorada por IA ajuda os especialistas em controle de qualidade a identificar problemas e falhas de produção, aliviando o peso da responsabilidade e a chance de erros humanos.
• A IA pode fornecer aos colaboradores insights e recomendações que ajudam a tomar decisões baseadas em dados – por exemplo, sobre previsões e planejamento da produção.
• Devido aos avanços na IA generativa, muitas tecnologias de IA passaram a oferecer suporte a recursos conversacionais para que colaboradores em vários níveis de proficiência técnica se beneficiem do uso da IA na produção (copilotos de IA, como o Joule, são um ótimo exemplo).

Benefícios da IA na produção

Os três principais benefícios do uso de IA na produção são que ela atua como um catalisador da produtividade, eficiência e excelência operacional. Em outras palavras, com a inteligência artificial, os fabricantes podem fazer mais, melhor e em menos tempo. Para as empresas que produzem mercadorias, principalmente aquelas no campo da produção industrial, essa oportunidade por si só já faz a IA valer a pena. Mas os casos de uso descritos acima deixam claro que há ainda mais benefícios em incorporar IA em qualquer estratégia de fábrica inteligente:

Melhorias na qualidade dos produtos

O controle de qualidade assistido por IA ajuda os fabricantes a reduzir o número de produtos com defeito e fornece feedback em tempo real para análises de causa raiz, enquanto a prototipagem rápida facilita a identificação de falhas de design no início do processo de desenvolvimento do produto.

Processo decisório aprimorado

A IA fornece insights derivados de dados e funções analíticas avançadas para ajudar os trabalhadores humanos a tomar decisões fundamentadas com mais rapidez e confiança, facilitando o trabalho deles e, em última análise, levando a melhores resultados de negócios.

Produtividade e produção inteligente

Graças à automação e à otimização baseadas em IA, os fabricantes podem ser mais eficientes no uso de recursos e tempo. Esta abordagem de produção inteligente, por sua vez, aumenta a produtividade, permitindo que as empresas acelerem a produção de mercadorias sem comprometer a qualidade.

Redução de custos

A IA pode melhorar a relação custo-benefício com mais do que apenas a automação. A tecnologia de gêmeos digitais e a manutenção preditiva orientada por IA podem prolongar a vida útil dos equipamentos, resultando em redução de custos no longo prazo – bem como em economia de energia, tempo, água e outros recursos. O mesmo se aplica à gestão otimizada da cadeia de suprimentos: a análise de dados assistida por IA ajuda a tornar o planejamento da demanda e a gestão de estoque mais econômicos e resilientes a riscos.

Sustentabilidade ambiental

Por meio da gestão otimizada por IA de recursos, logística e depósitos, os fabricantes podem reduzir o desperdício de energia e materiais, diminuindo a pegada ecológica. Esse impacto ambiental positivo é importante para a produção sustentável.

A situação atual e o futuro da IA no setor de produção

Considerando os potenciais benefícios da inteligência artificial na produção, não é difícil entender por que os fabricantes estão interessados nela. No entanto, quando se trata da adoção real da IA na produção, ainda há espaço para melhorias. Por exemplo, nem todas as estratégias de IA dos fabricantes estão vinculadas aos objetivos de negócios ou são respaldadas por uma abordagem de medição para avaliar o sucesso com o ERP.

Como o ERP é essencial para soluções de produção inovadoras, os fabricantes precisam garantir a compatibilidade e a sinergia da estrutura de TI e do portfólio de ERP existentes com os recursos de IA que desejam incorporar. No entanto, apesar da defasagem na adoção, o setor provavelmente continuará adotando o uso da inteligência artificial.

Dois fatores convergiram para tornar o uso da IA na produção mais viável do que nunca, o que nos dá motivos para pensar que essa tendência chegou para ficar:

Os processos da fábrica inteligente geram dados valiosos

O uso cada vez mais difundido de câmeras, sensores e outras tecnologias que rastreiam processos de produção 24x7 – que começou com iniciativas de fábrica inteligente e Indústria 4.0 – permite que os fabricantes alimentem a IA com grandes volumes de dados em tempo real. Isso ajuda a maximizar o valor que os fabricantes extraem dos dados e oferece suporte a determinados casos de uso de IA. Na verdade, algumas das principais aplicações da inteligência artificial na produção, como manutenção preditiva, tecnologia de gêmeos digitais e inspeção visual assistida por IA, são impossíveis sem esses dados. Além disso, ao conectar essa riqueza de dados com a IA usada para objetivos de negócios específicos, os fabricantes podem gerar valor para o cliente e capacitar os colaboradores a adquirir experiência e habilidades mais rapidamente, mitigando a escassez de talentos.

A IA conversacional torna a inteligência artificial mais acessível

Ao mesmo tempo, graças aos recentes avanços em Machine Learning (como inovações na IA generativa), a IA conversacional se tornou realidade. O que isso significa? Significa que as pessoas podem trabalhar e se comunicar com inteligência artificial usando linguagem natural em vez de código. Isso é importante porque torna a IA acessível aos colaboradores em vários níveis de proficiência técnica: todos na empresa – de operações e gestão da cadeia de suprimentos ao chão de fábrica – podem usar ferramentas de IA para trabalhar de modo mais eficaz e produtivo. Isso aumenta exponencialmente o valor da IA como catalisadora do potencial humano e da eficiência operacional.

Adoção da IA na produção: Desafios e preocupações

Apesar dos benefícios, algumas empresas ainda têm preocupações sobre a implementação da IA nos processos de produção. Os exemplos incluem:

Escassez de mão de obra qualificada

Para implementar e operar recursos assistidos por IA, as empresas precisam de talentos com as habilidades certas. Felizmente, a própria IA pode fazer parte da solução.

• A IA ajuda a contratar pessoas com as habilidades certas.
• Os colaboradores atuais podem usar soluções de RH baseadas em IA, como software de aprendizagem e desenvolvimento, para adquirir novas habilidades.
• Tecnologias assistivas podem ajudar a melhorar a segurança do trabalhador no chão de fábrica, fornecendo instruções e auxiliando os fabricantes a aplicar os procedimentos necessários de compliance e segurança.
• A IA generativa permite que assistentes e copilotos de IA entendam prompts em linguagem natural, facilitando para todos os colaboradores, não apenas para a equipe de TI, o acesso a recursos de IA que ajudam, por exemplo, a configurar soluções complexas para os clientes sem precisar de anos de experiência.
• Muitos fornecedores de software integram IA às soluções de negócios que oferecem. Como na SAP incorporamos IA em várias camadas de nossas soluções, os clientes que usam o portfólio SAP Cloud ERP, por exemplo, já têm acesso a recursos de IA.

Segurança, proteção e uso responsável da IA

Tal como acontece com muitas soluções de produção inovadoras, o uso de inteligência artificial requer regulamentação e mecanismos de proteção, principalmente porque a IA lida com dados potencialmente confidenciais. Há duas etapas importantes para lidar com essa questão.

Em primeiro lugar, os fabricantes devem priorizar a implementação de práticas éticas e responsáveis de IA e optar por selecionar fornecedores de software terceirizados que sigam a mesma conduta. Em segundo lugar, para garantir a proteção dos dados de negócios e dos clientes, é melhor trabalhar com fornecedores de soluções de IA comprometidos com a ética, a transparência, a segurança e o compliance no processamento dos dados de sua empresa. Isso é particularmente importante, considerando os riscos de segurança cibernética, sabotagem e roubo de propriedade intelectual que ameaçam as empresas de produção.

Aqui estão alguns pontos positivos (green flags) a considerar ao escolher um fornecedor com foco em segurança:

• O fornecedor de IA não compartilha seus dados com terceiros para fins de treinamento de seus modelos de IA.
• As soluções de IA são desenvolvidas de modo responsável e de acordo com padrões rigorosos.
• O fornecedor de IA emprega medidas avançadas de segurança para proteger seus dados o tempo todo.
• O fornecedor de IA tem compromisso com a transparência e a explicabilidade.

Transformação dos negócios em larga escala para uma arquitetura empresarial complexa

A produção inteligente geralmente envolve infraestruturas de TI vastas. Depois de passar por diversas fusões e aquisições, muitas empresas acabam com uma colcha de retalhos de sistemas legados. A adoção da IA em larga escala em uma arquitetura empresarial tão complexa pode parecer desafiadora. A boa notícia é que os fabricantes não precisam enfrentar esse desafio sozinhos: eles podem trabalhar com um fornecedor de software no desenvolvimento de uma estratégia de clean core e de uma arquitetura empresarial pronta para a IA.

Dê os primeiros passos com a IA na produção

As mesmas etapas sensatas que se aplicam à maioria das soluções inovadoras de produção são aplicáveis à introdução da IA na produção:

• Informe-se. Conheça o status e os recursos da inteligência artificial, familiarize-se com os casos de uso e analise os resultados que outras empresas já alcançaram.
• Avalie os benefícios. Considere a natureza específica de seu negócio de produção: quais desafios sua empresa enfrenta? A IA pode ajudar a superá-los? Há um grande volume de dados subutilizados em sua organização? Como a IA beneficiaria seus processos de produção?
• Formule as metas. Como muitas ferramentas, a IA tem maior impacto quando usada com propósito e estratégia. Trabalhando com base nas metas de sua empresa, você pode desenvolver uma estratégia de adoção da IA que descreva claramente quais são os benefícios esperados e como alcançá-los.
• Pesquise os fornecedores. Segurança, compliance e proteção de dados devem estar no núcleo das soluções de IA que sua empresa está usando. Para proteger seus negócios e clientes, avalie minuciosamente os potenciais fornecedores de IA: certifique-se de que as práticas de segurança de dados desses provedores sejam transparentes e estejam de acordo com o padrão.
• Peça a opinião de profissionais. Muitos fornecedores de software, principalmente na área de ERP e otimização de negócios, já estão atualizados sobre tudo o que diz respeito à IA – eles podem ajudar a traçar estratégias e até mesmo implementar a IA em empresas de produção. Se a sua empresa já usa um portfólio de ERP que oferece suporte a recursos de IA, a implementação da inteligência artificial pode ser ainda mais fácil do que parece. A IA integrada permite que os fabricantes aproveitem a inteligência artificial sem a necessidade de criar, atualizar e iterar seus próprios modelos.