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December 12, 2023
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Eventos,
Transformação Digital
Com a introdução do ChatGPT, a inteligência artificial subiu ao palco para dar início à próxima rodada de digitalização, inclusive na produção. Esse é (ainda) um grande desafio para um grande número de indústrias de médio porte. É necessário ter uma visão e uma estratégia. O Staufen C-Day foi encorajador ao mostrar as aplicações em que a IA faz sentido e onde está o foco agora.
A IA está se tornando a próxima afronta à humanidade? Ela está ferindo nosso ego, já que é muito mais rápida, mais precisa e, acima de tudo, mais barata do que nós? Essa foi a pergunta provocativa feita pelo Prof. Marco Huber, do Instituto Fraunhofer de Engenharia de Manufatura e Automação IPA, em Stuttgart, na Alemanha. O potencial econômico da tecnologia é enorme, explica o cientista. Somente na Alemanha, prevê-se que a IA gerará um crescimento adicional no produto interno bruto de 430 bilhões de euros* até 2030.
As empresas do setor de manufatura estão prevendo principalmente custos mais baixos em armazenamento e áreas indiretas, menor tempo de colocação no mercado, melhor utilização da capacidade da fábrica e menos rejeições. Até o momento, prossegue Huber, houve pouquíssimas aplicações de IA na produção. Isso envolve, principalmente, o aprendizado de máquina, ou seja, o aprendizado a partir de padrões nos dados.
Machine learning na produção
As possíveis aplicações de machine learning na produção incluem a avaliação do grau de desgaste de componentes críticos ou a inspeção visual assistida por IA, reduzindo drasticamente a reinspeção manual de componentes eletrônicos. No entanto, machine learning também pode ser usado para configurar sistemas de produção. Esse já é um assunto que está sendo discutido em muitas grandes empresas. “Toda máquina tem um grande número de parâmetros que precisam ser configurados para que o processo de produção seja executado da melhor forma possível. Isso é algo que as pessoas com muita experiência fazem, mas provavelmente nunca será perfeito”, disse Huber, especialista em IA. O uso da IA permite o desenvolvimento de “sistemas de assistência” em que os funcionários recebem sugestões de parâmetros com base nos dados de produção, e a decisão é tomada pelo operador humano.
Uma possibilidade ainda mais abrangente, disse ele, é a otimização autônoma dos parâmetros da máquina. Ele aconselhou todos os executivos que estão considerando a introdução da IA em suas próprias empresas a começar com projetos pequenos e gerenciáveis. O que é especialmente importante: “A menos que os dados sejam bons, é melhor nem fazer a coisa da IA.”
A menos que esses dados sejam bons, é melhor não fazer a IA.
Prof. Marco Huber,
Instituto Fraunhofer de Engenharia de Manufatura e Automação IPA em Stuttgart, Alemanha
A IA na empresa requer um alinhamento claro da alta direção
Joachim Franz, líder do setor automotivo da Microsoft Alemanha, falou no C-Day, mencionando a nova era com a qual o setor estava sendo confrontado. A IA influenciará todas as áreas na criação de valor, não apenas na fabricação. Na manufatura, a principal aplicação da IA é a manutenção preditiva, disse ele, porque a tecnologia ajuda a evitar paradas indesejadas. A manutenção preditiva exige que as empresas coletem e armazenem consistentemente dados de instalações de manufatura em rede. Ao analisar esses dados, é possível identificar erros, suas causas e possíveis padrões, diz Franz. Se ocorrerem desvios, os funcionários serão alertados automaticamente para implementar as ações de manutenção necessárias imediatamente ou de forma planejada.
Assim como o pesquisador da Fraunhofer, Joachim Franz também enfatizou que a base para a IA é um banco de dados robusto. A implementação da IA envolve um processo de várias etapas que as empresas são aconselhadas a seguir: “Tudo começa com uma estratégia clara. Como a coleta de todos os dados não faz sentido, as empresas devem se concentrar em aplicativos específicos. “Comece aos poucos e seja ágil em sua abordagem”, aconselha o gerente da Microsoft. Além disso, a governança de dados é extremamente importante, acrescentou ele, ou seja, o estabelecimento de diretrizes e padrões, por exemplo, para a troca de dados entre as fronteiras da empresa ou sobre a questão da sustentabilidade. Joachim Franz: “A IA tem um potencial enorme, mas seu uso precisa ser desejado ‘de cima para baixo’. É por isso que é necessário um alinhamento da alta direção para colocar a empresa neste caminho.”
*Studo da PWC de 2019
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