Inteligência artificial (IA) refere-se ao desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente requerem intelecto humano. Essas tarefas incluem aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural e percepção. Trata-se de criar máquinas que possam pensar e se adaptar.
A introdução da IA na produção apresenta desafios e preocupações, além dos seus benefícios significativos, fazendo com que as empresas hesitem em implementá-la.
Desafios da IA na Manufatura
“Muitos fabricantes estão bem cientes da IA e de como ela pode melhorar os processos, mas podem ter preocupações legítimas sobre a implementação.”
Afinal, é preciso comprometimento financeiro, adesão dos funcionários e habilidades para que tudo valha a pena. Aqui estão algumas coisas que eles precisam navegar.
Custo de implementação e ROI incerto
O custo de implementação e a incerteza em torno do retorno do investimento (ROI) são o principal obstáculo. O investimento inicial envolve a aquisição de infraestruturas de IA, ferramentas e talentos qualificados, o que pode representar um compromisso financeiro substancial para as empresas. Os fabricantes muitas vezes hesitam em adotar a IA devido à incerteza de obter retornos tangíveis no curto prazo.
Falta de habilidades e experiência
Trabalhadores pode potencialmente aumentar sua produtividade em 35% empregando IA. A indústria manufatureira enfrenta a necessidade de mais trabalhadores bem versados na tecnologia. Recrutar, reter e melhorar as competências dos colaboradores com estas competências representa um desafio significativo, dificultando a integração perfeita da IA nos processos de produção.
Privacidade de dados e preocupações de segurança
Os fabricantes que lidam com dados confidenciais, como projetos proprietários e informações de clientes, enfrentam preocupações substanciais de privacidade e segurança. Existe uma preocupação constante com potenciais violações, roubo de propriedade intelectual e a necessidade de cumprir regulamentos de proteção rigorosos, acrescentando uma camada de complexidade à implementação da IA.
Integração com sistemas legados
Surgem problemas de compatibilidade ao integrar tecnologias de IA com infraestruturas existentes, muitas vezes desatualizadas, na produção. A complexidade e o custo associados à modernização ou substituição de sistemas legados representam desafios práticos para a integração harmoniosa da IA nos processos de produção estabelecidos.
Resistência Cultural e Desafios Organizacionais
A resistência cultural à mudança e as preocupações com a deslocação profissional entre os trabalhadores são desafios predominantes. Alcançar o alinhamento de toda a empresa, garantir o compromisso da liderança e implementar estratégias eficazes de gestão da mudança tornam-se imperativos para superar a resistência e garantir uma transição suave para práticas de produção melhoradas pela IA.
Benefícios da IA na manufatura
A IA é essencial em indústrias como a manufatura, especialmente porque cerca de 90% dos produtos possuem peças fundidas em metal, com uma pessoa média normalmente a 10 metros de um componente de metal fundido. A IA ajuda a melhorar a eficiência da fabricação desses componentes metálicos que as pessoas encontram diariamente. Permite que as máquinas funcionem melhor e de forma mais inovadora, tornando a produção mais rápida e eficiente.
A IA na fabricação traz muitos benefícios. Aqui estão alguns deles.
1. Processos de produção simplificados
A IA simplificou os processos de produção, otimizando o gerenciamento da cadeia de suprimentos, a manutenção preditiva e a previsão de demanda. A IA ajuda a analisar grandes quantidades de dados para fazer previsões precisas sobre a necessidade de matérias-primas, garantindo a disponibilidade atempada e minimizando a escassez.
Outra aplicação de IA, manutenção preditiva, envolve monitorar as condições do equipamento em tempo real. A análise de dados de sensores ajuda a prever quando as máquinas podem falhar, permitindo uma manutenção proativa para evitar tempos de inatividade dispendiosos. Isso prolonga a vida útil do equipamento e reduz os custos gerais.
A previsão da procura, facilitada por algoritmos de IA, permite aos fabricantes antecipar tendências e flutuações do mercado. Essa percepção permite um melhor planejamento dos cronogramas de produção e dos níveis de estoque, evitando superprodução ou escassez de estoque. Consequentemente, a eficiência operacional aumenta e os custos são reduzidos através da utilização otimizada de recursos.
2. Melhor controle de qualidade e detecção de defeitos
A visão computacional e o aprendizado de máquina melhoram significativamente o controle de qualidade e a detecção de defeitos. A visão computacional permite que as máquinas “vejam” e analisem dados visuais, permitindo a inspeção precisa dos produtos em busca de imperfeições.
“Algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com padrões e dados históricos, tornando-se cada vez mais hábeis em reconhecer defeitos sutis que podem passar despercebidos através de métodos de inspeção tradicionais.”
O resultado é uma redução substancial nos recalls e retrabalhos de produtos. Identificar e resolver defeitos no início da fabricação permite que as empresas garantam que apenas produtos de alta qualidade cheguem ao mercado. Isso aumenta a satisfação do cliente e leva a economias significativas de custos associadas ao retrabalho de produtos defeituosos e ao gerenciamento de recalls.
3. Maior segurança e ergonomia do trabalhador
A IA contribui para melhorar a segurança e a ergonomia dos trabalhadores na produção. Um aspecto envolve o uso de robôs colaborativos e alimentados por IA (cobots) para realizar tarefas perigosas.
Estas máquinas estão equipadas com sensores e algoritmos de IA que lhes permitem navegar e operar em ambientes que podem representar riscos para os trabalhadores humanos. Os robôs alimentados por IA ajudam a reduzir a probabilidade de acidentes e lesões no local de trabalho, assumindo tarefas em condições potencialmente perigosas.
Sistemas orientados por IA também são empregados para análise ergonômica e prevenção de lesões. Eles podem avaliar o desgaste físico dos trabalhadores analisando fatores como postura, movimentos e carga de trabalho.
A identificação de potenciais problemas ergonômicos pode levar a medidas preventivas. Isto inclui ajustar as estações de trabalho ou fornecer formação para mitigar o risco de lesões relacionadas com tarefas repetitivas ou extenuantes.
Implementação bem-sucedida de IA na manufatura
A implementação bem-sucedida de IA na fabricação envolve estas considerações estratégicas e práticas principais:
- Objetivos claros: Defina metas específicas para a implementação de IA, como melhorar a eficiência, reduzir custos ou melhorar a qualidade do produto.
- Projetos piloto: Comece com projetos de IA de pequena escala para testar a viabilidade, identificar desafios e demonstrar benefícios tangíveis antes de uma implementação mais ampla.
- Gestão de dados: Estabeleça processos robustos de coleta, armazenamento e análise de dados para fornecer a base para algoritmos de IA.
- Medidas de cibersegurança: Implemente protocolos de segurança cibernética para proteger dados confidenciais e proteger contra ameaças potenciais.
- Treinamento e envolvimento do usuário: Forneça treinamento abrangente aos funcionários sobre sistemas de IA e envolva-os no processo de implementação para construir aceitação e compreensão.
Aproveitando ao máximo a IA na manufatura
Os fabricantes hesitam em utilizar a IA principalmente devido aos custos iniciais, à incerteza sobre retornos rápidos e à falta de competências. Superar estas preocupações através de ensaios em pequena escala e promover o conhecimento sobre a tecnologia poderia encorajar uma adopção mais ampla na indústria transformadora.
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- Fonte: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/
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