Na indústria transformadora, a otimização é crucial para todos os aspetos do negócio: desde maximizar a produtividade enquanto se aplica um rigoroso controlo de qualidade, até minimizar os custos e os riscos de conformidade, garantindo ao mesmo tempo processos de produção suaves e ininterruptos. Para terem sucesso nestas áreas e manterem-se competitivos, os fabricantes utilizam automação e outras soluções inovadoras de fabrico. A inteligência artificial (IA) pode ser utilizada para potenciar ambos, razão pela qual cada vez mais empresas estão a utilizar IA na indústria transformadora.

Neste guia abrangente, irá aprender sobre casos práticos de utilização, desafios e benefícios da IA, assim como descobrir como começar a utilizar a IA na indústria transformadora.

Porque é que as empresas utilizam inteligência artificial na produção?

Embora a inteligência artificial possa ser utilizada em praticamente todos os aspetos da vida e do trabalho, a IA e a indústria transformadora são particularmente compatíveis graças a um elemento importante que partilham: os dados. Os fabricantes geram e possuem grandes volumes de dados, incluindo dados de desempenho das máquinas, logística, processos e dados externos; as tecnologias de IA necessitam de dados para treinar algoritmos de aprendizagem automática e fornecer resultados precisos específicos para cada empresa. Isto significa que a IA pode ajudar as empresas de manufatura a utilizar de forma eficaz os seus dados estruturados e não estruturados. Então, como é que a IA é utilizada na indústria transformadora?

A versatilidade da IA é uma das razões pelas quais está a desempenhar um papel tão importante no mundo dos negócios: líderes de vários setores encontram inúmeras utilizações para a IA, e a indústria transformadora não é exceção. Ajuda a simplificar os processos de fabrico, maximizar as eficiências, reduzir erros, melhorar a qualidade dos produtos, capacitar os colaboradores, apoiar a excelência operacional e, em última análise, obter uma vantagem competitiva.

Como utilizar a IA na indústria: Exemplos e casos de uso

Existe uma grande variedade de casos de utilização da IA na indústria transformadora, aplicáveis de diferentes formas em vários tipos de produção: desde a fabricação de produtos em grande volume ou personalizáveis nas indústrias industrial e automóvel—até aos processos contínuos de produção nos setores químico e energético, ou processos em lote na produção farmacêutica e alimentar.

Assim, em vez de tentarmos criar uma lista exaustiva de todos os casos de utilização da IA, vamos analisar algumas das principais aplicações:

Manutenção preditiva e controlo de qualidade assistido por IA

Graças à visão computacional, câmaras e rastreadores que monitorizam os processos de fabrico, e modelos de IA utilizados para análises avançadas, a inteligência artificial pode:

• Ajude a prever a manutenção necessária de ativos e equipamentos, permitindo que os trabalhadores humanos evitem problemas em vez de responderem de forma reativa quando estes surgem (é por isso que se chama “manutenção preditiva”)
• Identifique anomalias e problemas de controlo de qualidade mais rapidamente e acione automaticamente alertas ou tome medidas prescritas para prevenir defeitos
• Antecipe potenciais falhas de equipamentos utilizando gémeos digitais
• Otimize os processos de manutenção para reduzir custos e prolongar a vida útil dos equipamentos
• Apoio na inspeção visual e automação do controlo de qualidade

O que é um gémeo digital?

Na indústria, um gémeo digital é uma representação virtual de um produto, equipamento ou máquina física. Utilizando dados em tempo real de sensores e outros dispositivos de monitorização que acompanham o estado e o desempenho do ativo físico, o gémeo digital simula-o num ambiente digital. Este modelo virtual pode ajudar a otimizar a produtividade dos ativos e a prever potenciais problemas, como falhas de equipamento, razão pela qual os gémeos digitais funcionam bem para a manutenção preditiva.

Gestão da cadeia de abastecimento e algoritmos de aprendizagem automática

Os algoritmos de aprendizagem automática podem analisar grandes volumes de dados da cadeia de abastecimento e identificar padrões, o que permite à IA:

• Forneça informações em tempo real para melhorar a previsão de procura e a gestão de inventário
• Assinale potenciais riscos e interrupções na cadeia de abastecimento atempadamente, o que ajuda os fabricantes a mitigar riscos ao efetuarem os ajustes necessários rapidamente
• Ajudar a avaliar a qualidade e fiabilidade do fornecedor
• Identificar oportunidades para reduzir a pegada ecológica dos materiais utilizados e das entregas
• Otimize a gestão de armazéns e a logística e reduza o tempo de inatividade

Otimização de processos baseada em dados

Ao analisar o desempenho e os dados em tempo real provenientes de sensores no chão de fábrica, as tecnologias de IA podem identificar áreas de melhoria nos processos de fabrico existentes e na disposição dos equipamentos, o que permite às empresas:

• Identifique estrangulamentos e ineficiências e receba recomendações para melhoria
• Monitorize e analise a utilização de recursos, bem como os padrões de ocupação e produção, para identificar oportunidades de reduzir a pegada de carbono e poupar energia
• Otimize a alocação de recursos para melhorar a produção e reduzir custos e tempos de inatividade

Automatização de tarefas e processos

Muitas soluções inovadoras de fabrico foram concebidas para automatizar tarefas repetitivas de produção, e esta é uma área em que a inteligência artificial também pode ajudar. A IA pode:

• Poupe tempo em processos administrativos e aumente a produtividade automatizando tarefas rotineiras
• Liberte os colaboradores para se concentrarem em atividades mais estratégicas e que exigem competências, assumindo tarefas que consomem muita mão de obra
• Otimize a utilização de recursos modificando automaticamente a produção em resposta às flutuações da procura

Desenvolvimento e personalização de produtos

A IA pode analisar tanto dados internos como externos, incluindo tendências de mercado, dados de vendas e preferências dos clientes. Com isso e com capacidades de prototipagem rápida, a IA pode:

• Ajudar a desenvolver ou personalizar produtos para satisfazer as exigências e preferências dos clientes
• Acelere o desenvolvimento gerando e avaliando rapidamente iterações de design com base em parâmetros de entrada e restrições
• Realize testes virtuais para garantir o desempenho ideal do produto, simulando várias condições, o que permite aos fabricantes identificar possíveis falhas de design mesmo antes de serem produzidos protótipos físicos

Empoderamento dos colaboradores

A utilização da inteligência artificial na indústria pode também beneficiar os colaboradores do fabricante:

• A IA pode monitorizar e analisar dados de sensores para melhorar a segurança no local de trabalho, detetando potenciais perigos e alertando os colaboradores para tomarem as medidas adequadas
• A aprendizagem assistida por IA pode ajudar os colaboradores a adquirir novas competências para se adaptarem às mudanças em funções profissionais e tecnologias
• A inspeção visual aprimorada por IA ajuda os especialistas em controlo de qualidade a identificar problemas e falhas de produção, aliviando o peso da responsabilidade e a possibilidade de erro humano
• A IA pode fornecer aos colaboradores informações e recomendações que ajudam a tomar decisões baseadas em dados—por exemplo, sobre o planeamento e a previsão da produção
• Devido aos desenvolvimentos em IA generativa, muitas tecnologias de IA agora suportam capacidades conversacionais, o que permite que colaboradores de vários níveis de proficiência técnica beneficiem da utilização de IA na indústria (copilotos de IA, como o Joule, são um excelente exemplo)

Vantagens da IA na indústria

Os três principais benefícios da utilização da IA na indústria são que atua como um catalisador para a produtividade, eficiência e excelência operacional. Por outras palavras, com a inteligência artificial, os fabricantes podem fazer mais, melhor e em menos tempo. Para as empresas que produzem bens, especialmente aquelas no setor de fabrico industrial, esta oportunidade por si só já torna a IA valiosa. Mas os casos de utilização descritos acima deixam claro que existem ainda mais benefícios em incorporar a IA em qualquer estratégia de fábrica inteligente:

Melhor qualidade do produto

O controlo de qualidade assistido por IA ajuda os fabricantes a reduzir o número de produtos com defeitos e fornece feedback em tempo real para análise da causa raiz, enquanto a prototipagem rápida facilita a identificação de falhas de design nas fases iniciais do processo de desenvolvimento do produto.

Tomada de decisões melhorada

Ao fornecer informações baseadas em dados e análises avançadas, a IA ajuda os trabalhadores humanos a tomarem decisões informadas de forma mais rápida e confiante, o que facilita as suas vidas e, em última análise, conduz a melhores resultados para as empresas.

Fabrico inteligente e produtividade

Graças à automação e otimização potenciadas por IA, os fabricantes podem ser mais eficientes na utilização dos seus recursos e tempo. Esta abordagem de fabrico inteligente, por sua vez, aumenta a produtividade, permitindo que as empresas produzam bens a um ritmo mais rápido sem comprometer a qualidade.

Redução de custos

A IA pode melhorar a relação custo-eficácia através de mais do que apenas a automatização. A tecnologia de gémeo digital e a manutenção preditiva baseada em IA podem prolongar a vida útil dos equipamentos, o que se traduz em poupanças a longo prazo—tal como a conservação de energia, tempo, água e outros recursos. O mesmo se aplica à gestão otimizada da cadeia de abastecimento: a análise de dados assistida por IA ajuda a tornar o planeamento da procura e a gestão de inventário mais eficiente em termos de custos e mais resiliente ao risco.

Sustentabilidade ambiental

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

O estado atual e o futuro da IA na indústria de manufatura

Dado o potencial dos benefícios da inteligência artificial na indústria, não é difícil perceber porque é que os fabricantes estão interessados nela. Mas quando se trata da adoção efetiva da IA na indústria, ainda há espaço para melhorias. Por exemplo, nem todas as estratégias de IA dos fabricantes estão simultaneamente ligadas aos objetivos empresariais e apoiadas por uma abordagem de medição para avaliar o sucesso com o ERP.

O ERP é essencial para soluções inovadoras de fabrico por isso, os fabricantes precisam de garantir a compatibilidade e a sinergia do seu panorama de TI existente e do seu portefólio de ERP — com as capacidades de IA que pretendem incorporar. No entanto, apesar do atraso na adoção, é provável que o setor continue a adotar o uso da inteligência artificial.

Dois fatores convergiram para tornar a utilização da IA na indústria mais viável do que nunca, o que nos leva a crer que esta tendência veio para ficar:

Os processos de fábricas inteligentes geram dados valiosos

A utilização cada vez mais generalizada de câmaras, sensores e outras tecnologias que monitorizam os processos de fabrico 24 horas por dia, 7 dias por semana, iniciada com as iniciativas de fábrica inteligente e Indústria 4.0, permite aos fabricantes fornecer à IA enormes quantidades de dados em tempo real. Isto ajuda a maximizar o valor que os fabricantes obtêm dos seus dados e apoia determinados casos de utilização de IA. Na verdade, algumas das principais aplicações da inteligência artificial na indústria, como a manutenção preditiva, a tecnologia de gémeo digital e a inspeção visual assistida por IA, são impossíveis sem estes dados. Além disso, ao ligar esta vasta quantidade de dados à IA utilizada para objetivos empresariais específicos, os fabricantes podem aumentar o valor para o cliente e capacitar os colaboradores a adquirir experiência e competências mais rapidamente, atenuando a escassez de talento.

A IA conversacional torna a inteligência artificial mais acessível

Ao mesmo tempo, graças aos recentes avanços na aprendizagem automática (como os progressos na IA generativa), IA conversacional é agora uma realidade. O que significa? Significa que as pessoas podem comunicar—e trabalhar—com inteligência artificial usando linguagem natural em vez de código. Isto é importante porque torna a IA acessível a colaboradores de vários níveis de competência técnica: todos na empresa, desde operações e gestão da cadeia de abastecimento até ao chão de fábrica, podem utilizar ferramentas de IA para serem mais eficazes e produtivos. Isto aumenta exponencialmente o valor da IA como catalisador do potencial humano e da eficiência operacional.

Adoção da IA na indústria: Desafios e preocupações

Apesar dos benefícios, algumas empresas ainda têm preocupações em implementar a IA nos processos de fabrico, por exemplo:

Escassez de mão de obra qualificada

Para implementar e operar capacidades assistidas por IA, as empresas precisam de talento com as competências certas. Felizmente, a própria IA pode fazer parte da solução.

• A IA pode ajudar a contratar pessoas com as competências certas
• Os colaboradores existentes podem utilizar soluções de RH com IA, como software de aprendizagem e desenvolvimento, para adquirir novas competências
• As tecnologias assistivas podem ajudar a melhorar a segurança dos trabalhadores no chão de fábrica, fornecendo instruções e ajudando os fabricantes a garantir o cumprimento das normas e procedimentos de segurança necessários
• A IA generativa permite que assistentes de IA e copilotos compreendam instruções em linguagem natural, o que facilita o acesso de todos os colaboradores, e não apenas da equipa de TI, a capacidades de IA que ajudam, por exemplo, a configurar soluções complexas para clientes sem necessidade de anos de experiência
• Muitos fornecedores de software integram IA nas soluções empresariais que oferecem. Por exemplo, na SAP, incorporamos IA em múltiplas camadas nas nossas soluções, para que os clientes que utilizam, por exemplo, o portefólio de ERP em cloud da SAP já tenham acesso a funcionalidades de IA

Segurança, proteção e uso responsável da IA

Tal como acontece com muitas soluções inovadoras de fabrico, a utilização de inteligência artificial requer regulamentação e salvaguardas, especialmente porque a IA lida com dados potencialmente sensíveis. Existem dois passos importantes para abordar esta questão.

Em primeiro lugar, os fabricantes devem dar prioridade à implementação de práticas éticas e responsáveis de IA e optar por selecionar fornecedores de software de terceiros que façam o mesmo. Em segundo lugar, para garantir a proteção dos dados empresariais e dos clientes, é recomendável trabalhar com fornecedores de soluções de IA que estejam comprometidos com o tratamento ético, transparente, em conformidade e seguro dos seus dados. Isto é especialmente importante, tendo em conta os riscos de cibersegurança, sabotagem e roubo de propriedade intelectual que ameaçam as empresas de manufatura.

Aqui estão alguns sinais positivos a procurar ao escolher um fornecedor com preocupações de segurança:

• O fornecedor de IA não partilha os seus dados com terceiros para fins de treino dos seus modelos de IA
• As soluções de IA são desenvolvidas de forma responsável e com padrões rigorosos
• O fornecedor de IA utiliza medidas avançadas de segurança de dados para proteger os seus dados em todos os momentos
• O fornecedor de IA está comprometido com a transparência e a explicabilidade

Transformação empresarial em grande escala para arquitetura empresarial complexa

A manufatura inteligente envolve frequentemente vastas infraestruturas de TI. E, após passarem por várias fusões e aquisições, muitas empresas acabam com um conjunto heterogéneo de sistemas legados. Uma adoção de IA em grande escala numa arquitetura empresarial tão complexa pode parecer desafiante. A boa notícia é que os fabricantes não têm de enfrentar este desafio sozinhos: podem trabalhar com um fornecedor de software no desenvolvimento de uma estratégia de núcleo limpo e de uma arquitetura empresarial preparada para IA.

Introdução à IA na indústria transformadora

Os mesmos passos sensatos que se aplicam à maioria das soluções inovadoras de fabrico são aplicáveis à introdução da IA na indústria transformadora:

• Informe-se. Explore o estado e as capacidades da inteligência artificial, familiarize-se com casos de utilização e veja os resultados que outros já alcançaram.
• Avalie os benefícios. Considere a natureza específica do seu negócio de manufatura: que desafios a sua empresa está a enfrentar e podem eles ser resolvidos com IA? Tem um grande volume de dados que está subutilizado? Como é que a IA beneficiaria os seus processos de fabrico?
• Formule os objetivos. Como muitas ferramentas, a IA é mais impactante quando utilizada de forma intencional e estratégica. A partir dos objetivos do seu negócio, crie uma estratégia de adoção de IA que defina claramente quais benefícios espera obter e de que forma.
• Investigue fornecedores. A segurança, a conformidade e a proteção de dados devem estar no centro das soluções de IA que utiliza. Para se proteger a si e aos seus clientes, avalie cuidadosamente os potenciais fornecedores de IA: certifique-se de que as suas práticas de segurança de dados são transparentes e cumprem os padrões exigidos.
• Obtenha aconselhamento profissional. Muitos fornecedores de software, especialmente na área de ERP e otimização de negócios, já estão atualizados em tudo o que diz respeito à IA — podem ajudar a definir estratégias e até mesmo implementar a introdução da IA em empresas de manufatura. Se já estiver a utilizar um portefólio ERP que suporta capacidades de IA, a introdução da inteligência artificial na sua empresa pode ser ainda mais fácil do que parece. A IA incorporada permite que os fabricantes tirem partido da inteligência artificial sem a necessidade de criar, manter e atualizar os seus próprios modelos.