Como a IA está Mudando a Indústria de Manufatura

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

A IA Não é Boa em Tudo, Portanto 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 propensa a erros do que a pessoa média, ainda pode cometer erros.

Robôs pré-programados são excelentes em completar tarefas repetitivas com virtualmente nenhuma supervisão. No entanto, é importante lembrar que os humanos devem controlar rigidamente qualquer grau de autonomia para mitigar problemas potenciais. É por isso que, embora os trens sem condutor existam há algum tempo, a indústria automobilística luta para implementar veículos autônomos. É muito mais fácil controlar um trem autônomo quando é constrangido por trilhos; a liberdade comparativa das estradas deixa muito espaço para erros.

Na indústria de manufatura, a tolerância para erros é extremamente baixa. Isso significa que, embora a IA possa ser utilizada para melhorar a forma como o setor opera, deve ser feito de forma estratégica 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 de máquinas era feita em uma escala rígida para minimizar o risco de falhas inesperadas. Agora, as empresas podem utilizar sistemas de IA preditiva que podem personalizar as necessidades de manutenção de cada peça de equipamento, criando um cronograma otimizado para máquinas individuais que aumenta a eficiência sem aumentar os custos.

As usinas de moagem frequentemente têm um problema de fusos quebrados com frequência, desacelerando a produção e aumentando os custos operacionais. No entanto, integrando programas de IA ao software, essas fábricas podem manter um monitoramento em tempo real para detectar pontos de falha potenciais antes que causem problemas.

2. Garantia de Qualidade

Usar a IA para complementar as práticas de garantia de qualidade não apenas produz um melhor resultado final, mas também ajuda as organizações a determinar as condições operacionais ótimas para o chão de fábrica e determinar quais variáveis são mais importantes para alcançar esses objetivos. 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 manufatura devido aos longos ciclos de produção multi-etapas que podem levar semanas ou meses. Grande parte desse custo é atribuído aos testes de QA que devem ocorrer em cada etapa e aos atrasos causados por defeitos.

A IA não apenas simplifica esses passos de QA; 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 muito mais rápido e mais a fundo do que os humanos podem.

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 trabalhadores para concluir. Além disso, pode realizar análises de causa raiz que permitem que as empresas abordem problemas subjacentes que podem 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 logística excelente para permanecer competitivas.

A automação do armazém abrange tudo, desde a implementação de soluções de IA que processam faturas, rótulos de produtos e documentos de fornecedores até a utilização de algoritmos para otimizar o espaço de prateleira, o que pode levar a retornos significativos nas operações do armazém.

5. Integração e Otimização da Linha de Montagem

Leva mais do que apenas coletar dados do chão de fábrica para verdadeiramente otimizar a produção e reduzir os custos. As informações devem ser digitalizadas, limpas e estruturadas de uma forma que permita análise funcional. A IA pode rapidamente e facilmente classificar e estruturar todos os dados agregados da instalação para dar aos funcionários uma visão geral prática e ação de o que está acontecendo em cada etapa 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 de maquinaria quebrar.

6. Desenvolvimento e Design de Produtos Baseados em IA

À medida que a tecnologia continua a avançar e melhorar, a inteligência artificial deve ter o impacto mais significativo no desenvolvimento e design de produtos nos próximos cinco anos. Os fabricantes já a utilizam para design gerativo para criar protótipos inovadores e acelerar tarefas demoradas como malha e preparação de geometria.

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

7. Utilização de PME

A indústria de robótica está se desenvolvendo a um ritmo acelerado, então os robôs com IA estão se tornando menos uma novidade e mais uma parte comum da vida para muitos setores. Isso é ótimo para as pequenas empresas, pois significa que há um pool mais amplo de opções disponíveis a preços mais acessíveis. Anteriormente, apenas as grandes corporações com orçamentos para investir em P&D e tecnologia de ponta podiam se dar ao luxo de fazer com que os robôs fizessem parte de suas operações.

Além disso, ensinar robôs se tornou 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 robôs.

Agora, os fabricantes menores podem investir razoavelmente em apenas alguns robôs pequenos sem usar todo o seu orçamento anual. Isso significa que suas capacidades de escalabilidade aumentarão dramaticamente, permitindo uma expansão mais rápida, um crescimento de receita maior e uma vantagem competitiva mais forte contra os jogadores 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 em sistemas existentes e a necessidade de especialização, os benefícios potenciais da IA na manufatura são significativos e provavelmente impulsionarão sua adoção contínua nos próximos anos.

A inteligência artificial não substituirá os robôs tradicionais ou eliminará a necessidade de trabalhadores humanos. No entanto, pode trabalhar ao lado dos humanos para escalar processos operacionais mais rápido e de forma mais eficiente, melhorando a linha de fundo.