A inteligência artificial (IA) é uma das tecnologias de crescimento mais rápido no mundo dos negócios hoje. IA é um guarda-chuva amplo, cobrindo muitas tecnologias específicas, e o aprendizado de máquina (Machine Learning) é um dos mais promissores deles. O aprendizado de máquina na manufatura, embora relativamente novo, já mostrou um potencial significativo.
A manufatura hoje está se tornando cada vez mais centrada em dados conforme a Indústria 4.0 decola. Conforme essa tendência continua, os algoritmos de aprendizado de máquina industrial têm mais a oferecer. Os especialistas acreditam que a IA pode criar US$ 2 trilhões em novo valor em toda a indústria de manufatura global, a maior parte proveniente de processos de aprendizado de máquina.
Esses números são impressionantes, mas as estimativas significam pouco sem aplicações concretas do mundo real. Com isso em mente, aqui estão cinco exemplos de como o aprendizado de máquina está melhorando a manufatura hoje.

1- Previsão de demanda
Uma das maneiras mais comuns de os fabricantes usarem o aprendizado de máquina é a previsão de demanda. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem prever quando o comportamento do consumidor mudará, informando os fabricantes sobre como se preparar para o futuro. Eles podem então acelerar ou desacelerar a produção de alguns itens para evitar excedentes ou faltas.
Essas previsões permitem que as instalações adotem a manufatura enxuta com um risco mínimo de interrupção. A pandemia de COVID-19 destacou os perigos da manufatura just-in-time, já que mudanças repentinas de oferta e demanda interromperam parte da produção. O aprendizado de máquina na manufatura pode ajudar a mitigar esses riscos porque permite que os fabricantes prevejam essas mudanças e se preparem de acordo.
Pela própria natureza do aprendizado de máquina, essas previsões se tornarão mais precisas com o tempo. Quanto mais os fabricantes os usam, mais esses algoritmos aprenderão, levando a previsões mais confiáveis ​​e de longo prazo. Esses benefícios exponenciais ajudarão os primeiros a adotar essa tecnologia a superar os concorrentes no futuro.

2- Otimizando Fluxos de Trabalho
Muitas pessoas presumem que a manufatura se tornou cada vez mais eficiente com o tempo. Mas não é exatamente esse o caso.
A utilização da capacidade industrial média diminuiu desde 1970, apesar das melhorias em outras áreas. O aprendizado de máquina industrial pode ajudar a reverter essa tendência, revelando como otimizar fluxos de trabalho.
As soluções de aprendizado de máquina permitem que os fabricantes criem gêmeos digitais de suas instalações e, em seguida, modelem diferentes cenários nelas. Essas simulações “e se” mostram como várias mudanças afetariam a produtividade, a utilização do espaço e outros fatores. Os fabricantes podem determinar o melhor curso de ação antes de interromper os fluxos de trabalho, fazendo alterações mais eficazes.

Não há uma solução única para todos na otimização do fluxo de trabalho, então esses gêmeos digitais são um recurso ideal para melhorias no fluxo de trabalho. Eles revelam o que seria mais eficaz de acordo com as necessidades, objetivos e recursos específicos de uma instalação. Os fabricantes podem ter certeza de que suas mudanças levarão a resultados positivos sem tentativa e erro potencialmente onerosas.

3- Previsão das necessidades de manutenção
Outra das aplicações mais promissoras de aprendizado de máquina na manufatura é a análise preditiva. Os algoritmos de aprendizado de máquina podem prever quando o equipamento falhará, analisando os dados de desempenho dos sensores dentro das máquinas. Essas previsões permitem que os fabricantes adotem uma abordagem ideal para reparos, evitando as desvantagens da manutenção corretiva e baseada em cronograma.
A manutenção corretiva não é ideal porque o custo de tempo de inatividade inesperado e conserto de avarias é normalmente mais alto do que manter o equipamento. A manutenção preventiva em um cronograma evita essas avarias, mas pode resultar em tempo de inatividade desnecessário devido a reparos desnecessários. A manutenção preditiva oferece o melhor dos dois mundos, evitando quebras e reparos desnecessários.
Ao adotar a manutenção preditiva, os fabricantes mantêm os equipamentos em ótimas condições enquanto reduzem os custos relacionados ao reparo. De acordo com um estudo da Deloitte, ele pode aumentar o tempo de atividade do equipamento em 10% a 20%, enquanto reduz os custos de manutenção em 5% a 10%. Algumas empresas observaram uma economia de até US$ 300.000 por ativo após implementar essa abordagem baseada em aprendizado de máquina para reparos.

4- Melhorar o controle de qualidade
O controle de qualidade é uma parte crucial de qualquer operação de manufatura, pois detectar defeitos antes do envio dos produtos minimiza os custos e satisfaz os clientes.
Tradicionalmente, os trabalhadores realizam a maioria, senão todas as verificações de qualidade. Mas o controle de qualidade manual é inerentemente falho. As pessoas precisam de tempo suficiente para analisar de perto os produtos afim de notar pequenos defeitos, e o trabalho repetitivo pode levar ao tédio, o que gera erros.
Os sistemas de controle de qualidade de aprendizado de máquina comparam produtos a modelos ideais, usando uma abordagem baseada em dados para garantia da qualidade. Um estudo descobriu que essas inspeções aumentam as taxas de detecção de defeitos em 90% em comparação com os humanos. Os mesmos sistemas também podem levar a um aumento de 50% na produtividade, pois as máquinas podem reconhecer falhas muito mais rápido do que as pessoas.

5- Habilitando mais personalização
Nos últimos anos, os fabricantes têm adotado níveis mais elevados de personalização. A crescente dependência dos consumidores de serviços digitais os levou a esperar produtos e serviços altamente personalizados, mas isso pode ser um desafio para fornecer. O aprendizado de máquina na manufatura pode ajudar os fabricantes a atender a essas demandas, melhorando a satisfação e fomentando a fidelidade.

Assim como os modelos de aprendizado de máquina podem prever tendências a partir do comportamento do consumidor, eles podem determinar suas necessidades e desejos exclusivos. Se um cliente faz uma solicitação específica, algoritmos de aprendizado de máquina podem analisá-la para determinar a melhor forma de produzi-la. Esses modelos podem até inferir recursos que os clientes desejam e que não mencionaram explicitamente.

Usando o aprendizado de máquina para coletar essas informações, os fabricantes podem produzir soluções hiper personalizadas para seus clientes. Como os consumidores estão dispostos a pagar 25,3% a mais em média pela personalização, isso pode ajudar os fabricantes a superar os concorrentes. Conforme os modelos de aprendizado de máquina industrial avançam, eles permitirão ainda mais personalização, levando a benefícios exponenciais.

O aprendizado de máquina industrial está remodelando a manufatura

O aprendizado de máquina, por natureza, se torna mais preciso e útil quanto mais é utilizado. À medida que o aprendizado de máquina na manufatura continua a crescer, essas ferramentas avançam e novos casos de uso surgem. O aprendizado de máquina industrial já fez um progresso notável entre os fabricantes hoje, e esses benefícios combinados irão levá-lo ainda mais longe.

O potencial do aprendizado de máquina é tão vasto que, em pouco tempo, poderia remodelar todo o setor. Apesar de sua implementação limitada hoje, essa tecnologia já ajudou os fabricantes a superar problemas persistentes no setor. À medida que mais instalações o adotam e suas possibilidades se expandam, o aprendizado de máquina pode se tornar um padrão em todo o setor.

Fonte: https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2021/06/5-ways-machine-learning-is-improving-manufacturing/17154/