Inteligência artificial na Indústria: inovação e eficiência operacional

Continue lendo para descobrir os impactos, benefícios, aplicações da IA e como ela pode transformar a sua organização, fortalecendo a competitividade no cenário global.

Por esses motivos, o assunto de maior relevância discutido no MWC Barcelona 2024, um dos maiores eventos de tecnologia do mundo, foi a aceleração da inteligência industrial.

“Acelerar a inteligência industrial significa utilizar as tecnologias digitais em favor da produtividade e da geração de valor. Essa tarefa depende de alguns fatores, porém, o principal deles é a conscientização da importância de uma indústria robusta e competitiva para o desenvolvimento econômico. No atual cenário global, sai na frente quem usa a inteligência a seu favor. E isso começa na administração dos dados que já existem na empresa.”

No MWC 2024, a pauta é a aceleração da inteligência industrial. Meio e Mensagem. 2024.

Neste sentido, diversas tecnologias estão surgindo para apoiar a geração de valor na indústria, como:

• a automação das análises, que torna os processos mais rápidos e precisos, contribuindo para um ambiente empresarial mais dinâmico e promovendo a melhoria contínua das operações;
• a combinação de big data e IA, que visa criar processos de produção não apenas automatizados, mas verdadeiramente inteligentes;
• machine learning, que dispõe de equipamentos capazes de simular o raciocínio e comportamento humanos, convertendo grandes volumes de dados em decisões inteligentes;
• Process Mining, que detecta flutuações nos processos da cadeia de suprimentos, reduzindo custos e garantindo a continuidade da produção.

É por meio dessas tecnologias que a Inteligência Artificial na indústria contribui para a criação de um ambiente mais eficiente e inovador, transformando as tomadas de decisão e melhorando os processos industriais, entre outros benefícios.

A seguir, entenda como a IA contribui para cada um a desses benefícios.

Aumento da Capacidade Produtiva

A IA, especialmente quando combinada com tecnologias como Process Mining, analisa grandes volumes de dados e através deles consegue identificar automaticamente padrões, tendências e anomalias que podem não ser facilmente perceptíveis para os humanos. Isso oportuniza gestores a identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos.

Além disso, a Inteligência Artificial na indústria pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando os colaboradores para se concentrarem em tarefas mais estratégicas e de maior valor. Tudo isso eleva a produtividade das empresas, que podem produzir mais com menos desperdícios.

Redução de Custos

Através da automatização de tarefas repetitivas e da melhoria na eficiência dos processos, a Inteligência Artificial na indústria pode levar a uma significativa redução de custos. Além disso, ela pode ajudar a identificar áreas de desperdício ou ineficiência, permitindo que as empresas tomem medidas para corrigir esses problemas.

Por exemplo, a Inteligência Artificial pode ser usada para monitorar a qualidade do produto em tempo real durante o processo de produção, identificando e corrigindo problemas antes que eles causem defeitos, resultando consequentemente em produtos de maior qualidade, menos retrabalho para a produção e menos desperdício de recursos humanos e financeiros.

Tomada de Decisão Baseada em Dados

A IA pode ajudar a melhorar a tomada de decisões na indústria, fornecendo insights baseados em dados. Isso, porque a Inteligência Artificial na indústria tem a capacidade de analisar grandes volumes de dados de diversas fontes, identificar padrões e tendências em um poucos segundos. Assim, ela pode fornecer insights valiosos que auxiliam os tomadores de decisão a agir de maneira mais informada e eficaz.

Com análises minuciosas e demoradas feitas por IA, os gestores dedicar gastar mais tempo avaliando qual ação possui mais impacto para tomar decisões estratégicas, operacionais e táticas que correspondam aos objetivos da organização.

Prevenção de riscos operacionais

A IA pode ser usada para identificar potenciais riscos e problemas antes que eles se tornem sérios. Isso pode incluir a identificação de falhas em equipamentos ou processos, ou a detecção de anomalias que representam uma ameaça à segurança.

Por exemplo, em uma fábrica, a IA pode ser usada para monitorar o desempenho de máquinas e equipamentos em tempo real, usando sensores e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar sinais de possíveis falhas. Isso pode permitir que a manutenção seja realizada antes que ocorra uma falha, evitando tempo de inatividade e possíveis danos.

Impulso para a inovação

Além da IA já por si só já representar uma inovação tecnológica relevante para o posicionamento das empresas no mercado, a utilização da tecnologia aliada ao Process Mining fornece ainda mais insumos para inovar.

Combinadas, IA e Process Mining potencializam a identificação de custos desnecessários aos processos. E, com esta economia, a empresa preserva maior capital de giro para investimento em áreas estratégicas, como a inovação.

Manutenção Preditiva

A Inteligência Artificial na Indústria permite a implementação de sistemas de manutenção preditiva, utilizando sensores e uma rede interconectada para monitorar o desempenho das máquinas em tempo real.

Isso não apenas previne falhas imprevistas, mas também otimiza o agendamento de manutenções, melhorando a disponibilidade e a eficiência operacional.

Gestão de Suprimentos

Ferramentas de IA são utilizadas na gestão de Supply Chain, prevendo demandas e otimizando estoques para evitar interrupções na produção.

Um caso que ficou conhecido por aumentar a produtividade e reduzir o lead time da cadeia de suprimentos foi o de uma empresa de bens de consumo, que utilizou a IA para otimização de processos. Baixe o case e conheça esta história:

Design Generativo

Outro exemplo da utilização da Inteligência Artificial na indústria é o design generativo, que combina modelagem paramétrica com IA para criar projetos de produtos mais eficientes.

Para isso, algoritmos analisam variáveis como materiais, custos e métodos de fabricação, gerando propostas de design otimizadas.

Gestão de Qualidade

Na gestão da qualidade, sistemas de visão computacional e algoritmos identificam defeitos em tempo real, assegurando que os produtos atendam aos padrões exigidos com maior precisão.

Outra forma de garantir a qualidade é mapeando processos para identificação de pontos de melhoria operacional, que impactam na produção e na entrega do produto. A IA também já vem sendo utilizada para acelerar esta atividade e a descoberta de alavancas de melhorias a partir do mapeamento.

Robótica

Robôs equipados com IA automatizam tarefas complexas e repetitivas, reduzindo erros e aumentando a precisão nas operações de montagem, soldagem e inspeção. Junto à automação de processos, proporciona benefícios, como:

“…melhores fluxos de trabalho, menor ocorrência de erros manuais, maior controle dos processos em tempo real, registro automático das atividades realizadas, centralização de processos em uma só ferramenta, maior satisfação dos colaboradores, melhor controle de prazo das operações, maior garantia de qualidade para os clientes, menor quantidade de retrabalhos, menos custos e maior margem para investimentos.”

Leia mais em: O que é Automação de processos? Ferramentas, benefícios e principais desafios

Otimização de Processos

Ao reunirem Inteligência Artificial e Process Mining, softwares de manufatura inteligente podem integrar sistemas já existentes nas organizações para centralizar dados e otimizar processos.

Esta integração de sistemas faz com que a visibilidade dos processos seja elevada ao nível máximo. Não é por acaso que tecnologias que possibilitam o cruzamento de dados para análises inteligentes globais estão entre as mais promissoras para a gestão de processos industriais.

Como funciona?

A mineração de processos é uma forma avançada de análise de dados que utiliza algoritmos de IA para analisar os registros de eventos de um processo de negócios e construir um modelo visual do processo. Este modelo pode então ser usado para identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria.

Assim, quando utilizamos a Inteligência Artificial na indústria voltada à gestão de processos, há um potencial significativo de otimização da eficiência operacional, redução do tempo de inatividade e aumento da qualidade do produto.

Por exemplo, em uma linha de produção, a mineração de processos pode ser usada para identificar etapas do processo que estão causando atrasos ou erros e assim gestores podem tomar decisões baseadas em dados para suas ações de melhoria.

Outra aplicação pode ser observada na imagem abaixo, onde temos um processo financeiro:

Note, na imagem, que cada etapa do processo mostra o valor transacionado e a quantidade de transações. E, enquanto as setas referenciam quantas vezes cada caminho foi percorrido, as cores mais avermelhadas dos círculos evidenciam as etapas em que acontecem gargalos e, portanto, precisam de atenção.

São inúmeros os insights da visualização de processos desta forma. Eles permitem decisões da gestão embasadas por problemas e oportunidades diagnosticadas. E essa é apenas uma amostra do potencial da IA com o Process Mining, que eleva a gestão de processos a um nível estratégico que impacta no posicionamento das empresas no mercado.

Outras tecnologias de Inteligência Artificial utilizadas pelas indústrias

A transformação da indústria impulsionada pela Inteligência Artificial é particularmente evidente em setores operacionalmente intensivos, como manufatura, transporte e varejo. Eles empregam um grande número de pessoas para tarefas que são particularmente adequadas para automação ou digitalização. De acordo com a McKinsey, estes setores têm 1,3 vezes mais potencial de automação do que outros.

Além da mineração de processos, outra área da IA amplamente utilizada nessas indústrias é a manutenção preditiva. Ela utiliza técnicas de aprendizado de máquina e análise de dados para prever quando um equipamento ou máquina pode falhar ou precisar de manutenção. Isso permite que as empresas programem a manutenção de forma proativa, evitando paradas inesperadas e caras na produção.

Também é possível utilizar a Inteligência Artificial na indústria para melhorar a qualidade do produto. Por exemplo, técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina (ou machine learning) podem ser usadas para inspecionar produtos em uma linha de produção e identificar defeitos que podem ser difíceis de detectar a olho nu.

Finalmente, a IA está sendo usada para melhorar a eficiência energética na indústria. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar o consumo de energia e identificar áreas onde a energia está sendo desperdiçada. Isso pode levar a economias significativas de custos e também ajuda as empresas a reduzir sua pegada de carbono.

São muitas as inovações proporcionadas pelas tecnologias. No entanto, a adoção da Inteligência Artificial na indústria não é isenta de desafios. Para começar, requer uma compreensão profunda das capacidades e limitações da IA, bem como uma estratégia bem planejada para a coleta, análise e uso de dados. Além disso, questões como a segurança dos dados, a privacidade e a conformidade regulatória devem ser cuidadosamente consideradas.

Desafios e oportunidades da IA na indústria

A adoção da Inteligência Artificial nas indústrias está em um ritmo acelerado, mas em diferentes estágios de maturidade. De acordo com a Deloitte, 26% das organizações são consideradas “experientes” na adoção da IA, 47% são “hábeis” e 27% são “iniciantes”. Essa variação reflete os desafios e oportunidades que a Inteligência Artificial apresenta para a indústria. Vamos explorar esses aspectos em mais detalhes.

Desafios da IA na Indústria

1. Gestão de Dados: A IA depende de dados de alta qualidade para funcionar efetivamente. No entanto, muitas organizações enfrentam desafios na integração de dados de diversas fontes, na preparação e limpeza de dados, e na garantia da governança de dados. Além disso, a falta de talentos e expertise adequados para gerenciar a cadeia de valor dos dados é outro desafio significativo. A gestão de dados é um processo complexo que requer habilidades especializadas e ferramentas avançadas.
2. Infraestrutura de Dados Moderna: A infraestrutura de dados é a espinha dorsal de qualquer implementação de IA. No entanto, muitas empresas ainda lutam para modernizar sua infraestrutura de dados, o que pode impedir a implementação bem-sucedida da IA. A infraestrutura de dados moderna deve ser capaz de escalar, flexionar e suportar uma variedade de sistemas, aplicações e usuários.
3. Cultura de Dados: A cultura de dados é fundamental para a adoção bem-sucedida da IA. No entanto, muitas organizações ainda não têm uma cultura de dados estabelecida. Isso significa que a responsabilidade pelos dados não é adotada em nível empresarial, o que pode levar a uma falta de confiança nos dados e, consequentemente, na IA.

Oportunidades da IA na Indústria

1. Crescimento de Receita: A IA pode ajudar a adquirir novos clientes e reter os existentes, fornecendo insights para fortalecer as estratégias de precificação, melhorar os serviços de venda cruzada e gerenciar melhor a oferta e a demanda. Isso pode levar a um aumento significativo na receita.
2. Eficiência Operacional: A IA pode automatizar tarefas de dados, economizando tempo para engenheiros de dados e analistas de negócios ocupados. Além disso, a criação de uma estrutura repetível para conectar fontes de dados pode proporcionar uma vantagem de custo para as empresas que usam técnicas de modernização.
3. Novas Oportunidades: As plataformas de modernização de dados abrem novas oportunidades para as empresas, permitindo que compartilhem e até monetizem seus dados com parceiros do ecossistema mais amplo. Isso pode abrir novos fluxos de receita e oportunidades de negócios.
4. Melhoria na Gestão de Processos: A IA, especialmente quando aplicada à gestão de processos através de técnicas como o Process Mining, pode trazer eficiência e redução de custos significativos para as operações industriais. Isso pode levar a melhorias na produtividade e na eficiência operacional.

A seguir, vamos explorar os motivos pelos quais a qualidade dos dados é tão importante ao se utilizar Inteligência Artificial na Indústria 4.0 e também em setores não industriais.

Qualidade dos dados: por que é fundamental para a IA nas empresas e na indústria?

A qualidade dos dados é um aspecto fundamental para a eficácia da Inteligência Artificial na indústria. Isso porque a performance, precisão e confiabilidade dos modelos de IA são diretamente impactados pela qualidade dos dados que são alimentados neles. Dados de alta qualidade permitem que os modelos façam previsões melhores e produzam resultados mais confiáveis, fomentando a confiança e a segurança entre os usuários.

A precisão dos dados é crítica para o sucesso dos modelos de IA e aprendizado de máquina, pois dados qualitativamente ricos geram melhores saídas de modelos e processamento e tomada de decisões consistentes. Para obter bons resultados, os conjuntos de dados devem ser precisos, abrangentes e escaláveis. A máxima “Lixo entra, lixo sai” é bastante aplicável quando falamos de IA. A saída depende fortemente da entrada, ou seja, se os dados de entrada são de baixa qualidade, as previsões e os insights gerados também serão.

Portanto, é essencial que as empresas invistam em estratégias e ferramentas para melhorar a qualidade dos dados. Isso pode incluir a implementação de sistemas de gerenciamento de dados, a utilização de técnicas de limpeza de dados e a garantia de que os dados sejam coletados de maneira ética e legal.

IA na gestão de processos industriais

A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crucial na gestão de processos na indústria, e uma área emergente de interesse é a mineração de processos. A mineração de processos é uma técnica de IA que se concentra na análise e otimização dos processos de negócios. A Upflux, líder em IA para Otimização de Processos na América Latina, é uma das empresas que estão na vanguarda dessa revolução.

Para otimizar processos e resultados, UpFlux utiliza a IA associada ao Process Mining (ou mineração de processos), abordagem avançada combinada com técnicas de ciência de dados. Utilizando essa combinação de tecnologias, a plataforma líder de mercado faz a descoberta de processos para aprimorar fluxos de trabalho nas organizações.

Com essa combinação de mineração de dados e análise de processos, as empresas podem extrair insights valiosos dos dados registrados em seus sistemas de informação para compreender o desempenho de seus processos e identificar gargalos e áreas de melhoria. Assista ao vídeo e entenda como funciona:

Perceba que a aplicação efetiva da mineração de processos pode trazer uma série de benefícios para as organizações. Ela pode apoiar as operações de negócios na condução do crescimento e resiliência, tornando as cadeias de suprimentos mais eficientes e as horas de trabalho mais produtivas.

Além disso, a abordagem baseada em dados proporciona uma visão mais profunda e detalhada dos processos, permitindo que as empresas respondam mais rapidamente a mudanças nas condições do mercado e se mantenham competitivas.

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