A inteligência artificial (IA) está transformando a indústria, e sua implementação depende de duas coisas: ferramentas tecnológicas capazes de coletar e analisar dados e a capacitação dos times para utilizá-las. Como sua empresa está se preparando para essa mudança?
O mercado de IA deve crescer de US$ 233,4 bilhões em 2024 para US$ 1,7 trilhão em 2032, com uma taxa de crescimento anual de 29%, segundo a consultoria Fortune Business Insights. O setor automotivo é um dos que mais se beneficiará dessa tecnologia.
A IA na indústria se destaca como uma das grandes tendências da transformação digital, que vem difundindo cada vez mais o uso de dados no dia a dia.
Embora a inteligência artificial agente (aquela capaz de agir de forma autônoma) ainda esteja longe de ser uma realidade segura e eficiente em muitas áreas industriais, a tecnologia já tem gerado grandes mudanças na gestão e nos resultados do setor nos últimos anos.
O que é inteligência artificial na indústria?
A inteligência artificial (IA) na indústria envolve o uso de tecnologias que permitem que máquinas aprendam, tomem decisões e realizem tarefas de forma autônoma, com base em grandes volumes de dados. Usando algoritmos de aprendizado de máquina (machine learning) e outras ferramentas avançadas, a IA processa informações, identifica padrões e otimiza processos industriais.
Uma pesquisa da Confederação Nacional da Indústria mostrou que a IA no Brasil está sendo utilizada para encontrar soluções na fábrica e para design assistido. O estudo destaca que a IA é uma tecnologia mais complexa, que exige uma preparação maior das fábricas para gerar resultados significativos.
Mas quais são as principais aplicações da IA na indústria?
Automatização de processos
A IA controla máquinas e sistemas de produção, diminuindo a necessidade de intervenção humana. Com base em dados e treinamento contínuo, a tecnologia pode alertar ou tomar decisões automaticamente, especialmente em empresas mais maduras.
Manutenção preditiva
Sensores e algoritmos monitoram o estado dos equipamentos e antecipam falhas antes que ocorram, ajudando a evitar paradas inesperadas. Saiba mais sobre a gestão de manutenção industrial aqui
Previsão de demanda
A IA analisa dados do mercado e o histórico da operação. Ela prevê tendências e ajusta a produção em tempo real. Isso ajuda a evitar excessos ou faltas de produtos.
Controle de qualidade
Com a inteligência artificial, podemos automatizar a inspeção de produtos. Isso garante que eles estejam livres de defeitos. Assim, o controle de qualidade se torna mais eficiente.
Otimização logística
Sistemas de IA ajudam no planejamento de rotas e na gestão de estoques, aumentando a eficiência da distribuição e reduzindo custos.
Design generativo
Algoritmos de aprendizado de máquina permitem testar produtos em vários parâmetros (materiais, tamanho, peso, resistência, etc.), imitando o design manual de um engenheiro. Isso possibilita a rápida avaliação de diversas opções de design em protótipos.
Robótica avançada
Em estruturas mais avançadas, robôs inteligentes podem atuar em colaboração em atividades que demandam mais precisão ou sejam consideradas perigosas.
Quais os desafios para implementar a IA na indústria?
Com todas essas possibilidades de aplicação, a adoção de IA na indústria ainda enfrenta muitos desafios. Para se tornar funcional e trazer resultados expressivos, a tecnologia precisa contar com uma estrutura prévia de sistemas voltados à gestão de dados. É por isso que, entre as barreiras comuns, encontram-se:
Custo inicial elevado
Implementar soluções de IA exige um investimento significativo em infraestrutura voltada a coletar os dados, filtrá-los e analisá-los. E, para que isso ocorra em tempo real, há um tempo e uma curva de aprendizado.
Integração
Ajustar a inteligência artificial na indústria aos sistemas antigos é um processo difícil. Isso é importante para garantir a precisão das informações e ajudar na tomada de decisões.
Segurança de dados
Como os dados se tornaram ativos das corporações e, se vazados, podem gerar problemas graves, há a necessidade de investir em soluções específicas para a gestão de segurança. Entenda mais sobre a cibersegurança aqui.
Falta de qualificação
Muitos profissionais precisam se adaptar às novas tecnologias, o que exige a realização de capacitações constantes.
Como a IA melhora a eficiência industrial?
Uma IA eficaz na indústria depende de ferramentas tecnológicas bem estruturadas para coletar, gerenciar e analisar dados, além da capacitação dos times para aproveitar ao máximo essa solução.
Isso se torna mais eficiente com a implementação de um sistema especializado de gestão, como um ERP para a indústria, que centraliza os dados e integra todos os processos de forma estratégica, criando uma base sólida para a inteligência artificial.
Na prática, a tecnologia faz com que a empresa ajuste os seus processos, o que se reverte em:
- Redução dos desperdícios de matérias-primas – e melhora na negociação com os fornecedores –, o que diminui os custos;
- Identificação de gargalos nos processos de produção e melhoria na gestão de manutenções, tornando-as mais eficientes e inteligentes;
- Realização de análises precisas para tomadas de decisão pelos gestores, seja em relação a pedidos, capacidade produtiva, negociação com fornecedores ou questões logísticas;
- Melhora do tempo do ciclo de produção, otimizando a capacidade produtiva e evitando as ociosidades ou a sobrecarga de equipamentos;
- Aumento da precisão e da consistência de previsões de resultados, o que otimiza o processo de compra e venda de insumos;
- Melhoria dos processos de qualidade, minimizando problemas com os clientes e reverberando positivamente na reputação.
Além disso, a inteligência artificial na indústria possibilita a automação dos processos de forma alinhada à produção. Ou seja, é possível gerenciar fluxos de trabalho complexos e integrar os diferentes sistemas de forma estratégica. Dessa forma, toda a operação trabalha de maneira única, adequando os pedidos e a logística aos setores de aquisição de insumos e o processo produtivo em si.
O futuro da IA na indústria
A tendência é que a inteligência artificial se torne cada vez mais integrada aos processos industriais. Algumas inovações esperadas incluem:
- Uso ampliado de gêmeos digitais (digital twins) para simulação de cenários, o que otimiza a eficiência da estrutura. Esta tecnologia cria um ambiente digital que replica o real, permitindo testes e previsões de resultados antes da implementação.
- Expansão da robótica colaborativa, que reduz riscos de acidentes e aumenta a eficiência do trabalho humano, permitindo que as máquinas trabalhem em conjunto com os operadores de forma mais segura.
- Avanços na personalização de produtos em massa: A IA facilita a customização de produtos em larga escala, abrindo caminho para uma nova era de itens personalizados, sem perder a eficiência da produção em massa.
- Desenvolvimento de soluções de IA autoaprendizagem, que permitem à tecnologia buscar e implementar soluções de forma autônoma, com base em dados e uma estrutura bem consolidada.
A inteligência artificial já está transformando o setor industrial, trazendo soluções para aumentar a eficiência, reduzir custos e garantir mais segurança. Apesar dos desafios de implementação, os benefícios superam os obstáculos, e as fábricas que desejam competir no futuro já estão investindo nessa tecnologia.
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