Como a IA está mudando a indústria de manufatura

De acordo com a pesquisa 2020 MIT Technology Review Insights, a manufatura é o setor com a segunda maior adoção de inteligência artificial. Isso não é surpresa, pois a IA pode mudar o paradigma da indústria e reinventar a forma como as empresas lidam com todos os aspectos do processo de fabricação.

A IA não é boa em tudo, então a implementação estratégica é fundamental

Apesar de estar revolucionando quase todos os aspectos de nossas vidas, há muitas coisas que a inteligência artificial não pode fazer tão bem quanto os humanos. Por exemplo, embora seja menos propenso a erros do que a pessoa comum, ainda pode cometer erros.

Robôs pré-programados são excelentes para concluir tarefas repetitivas praticamente sem supervisão. No entanto, é importante lembrar que os humanos devem controlar rigorosamente qualquer grau de autonomia para mitigar possíveis problemas. É por isso que, embora os trens sem condutor já existam há algum tempo, a indústria automobilística luta para implementar veículos autônomos. É muito mais fácil controlar um trem autônomo quando ele é limitado por ferrovias; a relativa liberdade das estradas atualmente deixa muito espaço para erros.

Na indústria de manufatura, a tolerância a erros é extremamente baixa. Isso significa que, embora a IA possa ser aproveitada para melhorar a maneira como o setor opera, isso deve ser feito estrategicamente ao lado de trabalhadores humanos qualificados.

7 maneiras pelas quais a IA está mudando a manufatura

1. Manutenção preditiva

Antes do advento da IA, a manutenção das máquinas seguia um cronograma rígido para minimizar o risco de falhas inesperadas. Agora, as empresas podem utilizar sistemas preditivos de IA que podem personalizar as necessidades de manutenção de cada equipamento, criando uma programação otimizada para máquinas individuais que aumenta a eficiência sem aumentar os custos.

As instalações de fresagem geralmente têm um problema de quebra frequente dos fusos, diminuindo a produção e inflando os custos operacionais. No entanto, ao integrar programas de IA ao software, essas fábricas podem manter um monitoramento atualizado para detectar possíveis pontos de falha antes que causem problemas.

2. Garantia da Qualidade

O uso da IA ​​para aumentar as práticas de garantia de qualidade não apenas produz um resultado final melhor, mas também ajuda as organizações a determinar as condições operacionais ideais para o piso e determinar quais variáveis ​​são mais importantes para atingir essas metas. Isso reduz a taxa de defeitos e também minimiza drasticamente a quantidade de resíduos gerados, economizando tempo e dinheiro.

McKinsey observa que o aspecto mais caro da indústria de semicondutores é a fabricação devido aos longos ciclos de produção em várias etapas que podem levar semanas ou meses. Muito desse custo de tempo é atribuído aos testes de QA que devem acontecer em cada etapa e aos atrasos causados ​​por defeitos.

A IA não apenas agiliza essas etapas de controle de qualidade; também melhora a eficiência geral e as perdas de rendimento ao agregar dados em todas as fases de produção.

3. Inspeção de defeitos

Agora é possível “terceirizar” o trabalho de encontrar imperfeições graças à capacidade da IA ​​de inspecionar itens visualmente com muito mais rapidez e profundidade do que os humanos.

O sistema certo pode ser treinado em um número relativamente pequeno de imagens e, em seguida, implantado para fazer o mesmo trabalho que normalmente leva dezenas ou centenas de funcionários para ser concluído. Além disso, pode realizar análises de causa raiz que permitem às empresas abordar problemas subjacentes que, de outra forma, poderiam passar despercebidos, aumentando o rendimento e otimizando a produção.

4. Automação de Armazém

Os consumidores estão mudando seus hábitos de compra para o comércio eletrônico, o que significa que a eficiência do armazém está se tornando uma prioridade para as empresas que precisam de uma logística excelente para se manterem competitivas.

A automação de armazéns abrange tudo, desde a implementação de soluções de IA que processam faturas, etiquetas de produtos e documentos de fornecedores até o aproveitamento de algoritmos para otimizar o espaço nas prateleiras, o que pode levar a ROIs maciços nas operações de armazém.

5. Integração e Otimização da Linha de Montagem

É preciso mais do que simplesmente coletar dados do chão de fábrica para realmente otimizar a produção e reduzir os custos. A informação deve ser digitalizada, limpa e estruturada de forma a permitir uma análise funcional. A IA pode classificar e estruturar de forma rápida e fácil os dados agregados de toda a instalação para fornecer ao pessoal uma visão prática e acionável do que está acontecendo em cada estágio do processo de produção.

Isso também permite um certo nível de automação da linha de montagem, como reorganizar as linhas de produção se uma peça do maquinário quebrar.

6. Desenvolvimento e design de produtos baseados em IA

À medida que a tecnologia continua avançando e melhorando, a inteligência artificial é esperado para ter o impacto mais significativo no desenvolvimento e design de produtos nos próximos cinco anos. Os fabricantes já o utilizam para design generativo para criar protótipos inovadores e acelerar tarefas demoradas, como criação de malhas e preparação de geometria.

O desenvolvimento e o design auxiliados por computador também ajudam os engenheiros a criar soluções que estão fora do pensamento convencional, graças ao treinamento de programas de IA. Eles não são apenas capazes de criar novas ideias, mas também podem reduzir o número de simulações e protótipos necessário antes que um produto viável seja feito.

7. Utilização de PME

A indústria da robótica está se desenvolvendo em um ritmo acelerado, de modo que os robôs com IA estão se tornando menos uma novidade e mais uma parte da vida cotidiana de muitos setores. Esta é uma ótima notícia para as pequenas empresas, porque significa que há um conjunto mais amplo de opções disponíveis a preços mais acessíveis. Anteriormente, apenas corporações gigantes com orçamentos para investir em P&D e tecnologia de ponta podiam se dar ao luxo de tornar os robôs parte de suas operações.

Além disso, ensinar robôs tornou-se um processo mais simples que não requer uma equipe de engenheiros para configuração e manutenção. Isso significa que as pequenas empresas não precisam contratar uma equipe de tecnologia para treinar e manter os robôs.

Agora, os fabricantes menores podem investir razoavelmente em apenas alguns pequenos robôs sem gastar todo o seu orçamento anual. Isso significa que seus recursos de dimensionamento aumentarão drasticamente, permitindo uma expansão mais rápida, mais crescimento de receita e uma vantagem mais competitiva em relação aos players maiores.

O futuro da IA ​​na manufatura

A IA tem o potencial de impactar significativamente a indústria de manufatura. Embora ainda haja desafios a serem superados, como a integração sem erros da tecnologia de IA nos sistemas existentes e a necessidade de conhecimento especializado, os benefícios potenciais da IA ​​na fabricação são significativos e provavelmente impulsionarão sua adoção contínua nos próximos anos.

A inteligência artificial não substituirá os robôs tradicionais nem eliminará a necessidade de trabalhadores humanos. No entanto, ele pode trabalhar ao lado de humanos para dimensionar processos operacionais com mais rapidez e eficiência, melhorando os resultados.