Acreditamos que em um futuro próximo, teremos fábricas totalmente inteligentes que integrarão os mundos físico e virtual, onde a cadeia de suprimentos e os processos industriais serão otimizados automaticamente, tornando-se autoconfiguráveis pelo uso de Inteligência Artificial, realizando tarefas com base em fluxos de trabalho complexos.
Segundo estudo da FutureBridge Analysis, a base instalada de máquinas com capacidade de Inteligência Artificial no setor de manufatura industrial deve chegar a 16 milhões de unidades até 2024. Essa base será o alicerce da produção inteligente, princípio caracterizado pela automação industrial através de máquinas e componentes inteligentes, como elementos básicos dos sistemas de aquisição e controle de dados. Estes permitem transformar valores quantitativos ou qualitativos, como grandezas físicas (temperatura, posição, pressão etc.) em dados que serão transformados em informação, fornecendo insights inteligentes.
Em uma linha de produção com IA, sensores permitem que os robôs interajam e se adaptem por meio de aprendizado de máquina (Machine Learning) a diferentes necessidades, de forma a melhorar seu desempenho, atendendo a requisitos de mercado ou modificações baseadas nas demandas do cliente.
O Relatório da consultoria Deloitte – “State of IA on the Enterprise” – aponta que 74% das empresas ainda estão no estágio de experimentação de soluções de IA com foco na modernização, com programas piloto isolados e provas de conceito, mas sem uma visão clara de como todas as peças se encaixam. Por outro lado, apenas 26% das empresas estão focadas em implementar projetos de alto impacto em escala, que é um dos principais pontos onde a IA pode criar valor real.
Mas mesmo testes isolados têm apresentado resultados impressionantes, como o desenvolvimento de uma solução de correção de erros para máquinas de corte CNC. A Inteligência Artificial estima os erros induzidos pelas forças de usinagem durante as constantes mudanças, ou a diferença entre a posição atual da máquina de corte e o valor e comando, permitindo uma automática correção mesmo durante a usinagem dinâmica.
Além disso, os níveis de confiabilidade das inferências de erro da IA são indexadas para garantir que a correção de erros seja realizada apenas se o nível de confiança for considerado adequadamente alto. Os testes confirmaram que a precisão da usinagem é otimizada em 51% em comparação com o uso de correção de erros não suportada por IA.
Acreditamos que no Brasil a adoção da Inteligência Artificial será um processo mais demorado, por conta do alto investimento e das barreiras iniciais que algumas empresas ainda imaginam existir. Mas diversas tecnologias e soluções já estão sendo adotadas e entregando ótimos resultados na melhoria de processos, eficiência energética e na assertividade da tomada de decisões por meio de análises mais proativas, preditivas e capazes de ver padrões em fontes cada vez mais complexas em diversas indústrias, muitas vezes com a parceria de startups e do meio acadêmico.
Temos um longo caminho pela frente, mas, ao final, o poder da Inteligência Artificial e a entrega de capacidade preditiva que, inclusive, será amplamente aproveitada em estratégias de manutenção, certamente serão grandes impulsionadores da produtividade e eficiência em todos os setores industriais.
Pedro Okuhara
Especialista de Produtos e Aplicação da Mitsubishi Electric
