5 Minutos de leitura 16 mai 2024
robôs com braços mecânicos

Transformação silenciosa: como a inteligência artificial impacta o setor industrial

Autores
Roberta Ezar

Sócia | Digital, Data & Analytics | Intelligence automation

Lider da torre de Intelligent Automation no Brasil, experiência com projetos de inovação e UX.

Claudia Gómez Mendoza

Technology Consulting Partner, EY México

20 anos de experiência profissional em consultoria com foco em engenharia de dados. Amante de corrida e café.

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Adaptar-se à inteligência artificial (IA) não é uma atualização tecnológica, mas envolve mudanças na gestão e na operação para garantir a resiliência e a sustentabilidade dos negócios a longo prazo.

Em resumo
  • As empresas que incorporaram IA no gerenciamento de demanda, processamento de pedidos e logística viram melhorias de até 70% na precisão de suas previsões.
  • A IA e a análise de dados trouxeram a maior mudança no ambiente industrial desde a década de 1990.
  • Sua integração aos sistemas de produção otimiza a produção, resultando em melhor eficiência operacional e qualidade do produto.

AIA e a análise de dados se estabeleceram como verdadeiras locomotivas da inovação e do desempenho industrial. Ao transformar a forma de operar, gerenciar recursos e tomar decisões, trouxeram consigo a maior mudança no ambiente industrial desde a implementação do lean manufacturing e do six sigma nos anos 90. Com a substituição de decisões baseadas na intuição por aquelas guiadas por dados e algoritmos, avanços significativos foram feitos em eficiência, qualidade, produtividade e eficácia operacional nas organizações.

"Não é o mais forte que sobrevive, nem o mais inteligente, mas o que melhor se adapta à mudança"
Charles Darwin

Por meio de avanços em IA, testemunhamos o desenvolvimento de soluções inovadoras que vão desde inspeção visual autônoma e detecção precoce de falhas, até sistemas autônomos de cadeia de suprimentos. Ao aumentar drasticamente a eficiência do processo e minimizar a probabilidade de erros, essas soluções elevam o desempenho geral.

Em paralelo, a IA e a análise de dados estão no centro da transformação para a Indústria 4.0. Sua integração aos sistemas de produção facilita não só a automação avançada e a manutenção preditiva, mas também otimiza a produção, resultando em melhor eficiência operacional e qualidade do produto, como pode ser visto abaixo:

  • Manutenção preditiva

    A IA representa uma poderosa ferramenta de suporte à manutenção preditiva, permitindo que falhas de equipamentos sejam antecipadas por meio da análise de dados operacionais e padrões históricos. Essa técnica de previsão otimiza as operações, minimizando o tempo de inatividade do equipamento e reduzindo o tempo de reparo. Em particular, os dados do acelerômetro em rolamentos têm sido usados para antecipar falhas em correias transportadoras. Além disso, a análise de dados de óleo de equipamentos fixos e móveis permite detectar padrões de deterioração. Essas estratégias avançadas permitem que possíveis falhas sejam identificadas precocemente, garantindo maior eficiência e confiabilidade das operações dos clientes.

  • Otimização da cadeia de suprimentos

    No cenário de manufatura avançada e mobilidade, a IA se tornou um recurso crítico, não apenas impulsionando eficiências, mas também abrindo caminho para inovações transformadoras. Em um estudo da EY, as empresas que incorporaram IA no gerenciamento de demanda, processamento de pedidos e logística viram melhorias de até 70% na precisão de suas previsões.

  • Controle de qualidade

    O uso de IA – combinado com tecnologias como visão computacional – provou ser extremamente eficaz na detecção rápida e precisa de defeitos na qualidade do produto. Este robusto sistema pode facilmente identificar variações de cor, forma, contagem de itens, características dimensionais, entre outros; passar por inspeções manuais. Na EY, estamos orgulhosos de ter desenvolvido uma série de soluções destinadas a detectar rapidamente qualquer desvio; por exemplo, aplicamos testes em eixos ferroviários usando visão computacional superficial e ultrassom, permitindo a detecção precoce de sinais de corrosão e fissuras internas. Essa abordagem proativa fortalece o controle de qualidade, além de facilitar a detecção e correção oportuna de possíveis problemas, aumentando a confiabilidade do componente em operação.

  • Produção inteligente

    É a aplicação de IA e automação em todas as dimensões da produção, desde a concepção e design do produto até a otimização da cadeia de suprimentos e manutenção dos equipamentos de produção. Com tecnologias avançadas, como a IA generativa (GEN-AI), as empresas de manufatura poderão melhorar radicalmente seus processos, permitindo uma produção mais rápida, mais eficiente e menos propensa a erros.

  • Análise de dados

    Essa é a parte tradicional e se refere à coleta, processamento e interpretação dos dados gerados nas operações para melhorar a tomada de decisão e otimizar a produção. Essa prática fornece insights valiosos sobre tendências de mercado, desempenho de máquinas, otimização de recursos e muito mais. Ferramentas como business intelligence, machine learning e GEN-AI revolucionaram a análise de dados, embora ainda existam barreiras. De acordo com uma pesquisa do Manufacturing Leadership Council, 65% dos líderes do setor veem desafios no acesso a dados, formato, integração e governança para a adoção total de IA.

Como propôs Darwin: o mais forte é aquele que melhor se adapta à mudança. Isso é particularmente verdadeiro no setor industrial de hoje, que está testemunhando uma transformação silenciosa por meio da IA. Sua importância é inegável, impulsionando inovações e melhorando a eficiência, produtividade e qualidade. Assim, a IA e a análise de dados deixaram de ser meras tendências para se tornarem uma necessidade; No entanto, a resistência à mudança e a lenta adoção de novas tecnologias ameaçam a sobrevivência das empresas. Adaptar-se à IA não é uma atualização tecnológica, mas envolve mudanças na gestão e na operação para garantir a resiliência e a sustentabilidade dos negócios a longo prazo. A questão final é se adaptar ou ser superado.

Resumo

Ao transformar a forma como operamos, gerenciamos recursos e tomamos decisões, a inteligência artificial e a análise de dados trouxeram a maior mudança no ambiente industrial desde a década de 1990. Adaptar-se à IA não é uma atualização tecnológica, mas envolve mudanças na gestão e na operação para garantir a resiliência e a sustentabilidade dos negócios a longo prazo.

Sobre este artigo

Autores
Roberta Ezar

Sócia | Digital, Data & Analytics | Intelligence automation

Lider da torre de Intelligent Automation no Brasil, experiência com projetos de inovação e UX.

Claudia Gómez Mendoza

Technology Consulting Partner, EY México

20 anos de experiência profissional em consultoria com foco em engenharia de dados. Amante de corrida e café.

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