Ferramentas de inteligência artificial generativa (GenAI), como ChatGPT da OpenAI e Bard do Google, geraram um interesse e uma compreensão sem precedentes do potencial da IA e do aprendizado de máquina (ML). A economia de tempo que os usuários obtiveram ao transferir tarefas de escrita ou organizacionais para GenAI colocou essas ferramentas no topo da lista de itens “obrigatórios” de muitas empresas, e isso é compreensível. Eles podem liberar o tempo dos trabalhadores para se concentrarem em tarefas que exigem um toque humano – e executar tarefas de alta prioridade com precisão sobre-humana.
Apesar de seus resultados impressionantes, essas ferramentas de alto nível são apenas a ponta do iceberg em relação ao que a IA pode — e fará — pelas empresas. Os princípios que os fundamentam têm aplicações quase ilimitadas e muitos são perfeitamente adequados para processos de alta precisão baseados em volume, como aqueles encontrados em instalações de fabricação.
Índice
- IA na manufatura
- Programação de produção otimizada com tomada de decisão baseada em IA
- Controle de qualidade aprimorado com sistemas de visão alimentados por IA
- Manutenção Preditiva com Algoritmos de Aprendizado de Máquina
- Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previsão de demanda orientada por IA
- TrakSYS para fabricação inteligente e automatizada
IA na Manufatura
Embora as soluções para maior eficiência e melhoria operacional ajudem os fabricantes a impulsionar seus negócios há muito tempo, os recursos das ferramentas apoiadas por IA e ML vão muito além de tudo o que a indústria já viu. Com base nos seus antecessores de software, as soluções de ML e IA podem fazer um balanço do passado de uma empresa, ficar de olho no seu presente operacional e prever necessidades e problemas futuros com uma precisão surpreendente.
Aqui estão algumas das maneiras incríveis pelas quais a IA está reinventando o que significa melhorar as operações:
Programação de produção otimizada com tomada de decisão baseada em IA:
Armadas com os dados certos, as ferramentas de tomada de decisão baseadas em IA podem ajudar os fabricantes a otimizar os seus processos de produção para aumentar os rendimentos sem afetar a qualidade ou a alocação de mão de obra. Plataformas MES com componentes algorítmicos de programação de produção, como o TrakSYS™, veem a IA referenciar estrategicamente coisas como desempenho histórico, disponibilidade de ativos em tempo real e estoque disponível para criar e propor cronogramas de produção otimizados.
Nos casos em que o equipamento não é capaz de se integrar diretamente ao MES, os Dispositivos Inteligentes TrakSYS podem ser usados para capturar dados analógicos, digitais ou seriais desses ativos, o que garante que a falta de conectividade direta não se torne uma barreira de entrada para desbloquear a programação aprimorada por IA.
Essas ferramentas também podem automatizar tarefas de pedidos e atendimento, liberando tempo dos funcionários para se concentrarem em tarefas adicionais urgentes. Quando integradas a um sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP), as plataformas de programação de produção podem automatizar o gerenciamento de pedidos, atribuições de tarefas, especificações de quantidade e rastreamento de progresso. Da mesma forma, os sistemas de alerta preditivos podem notificar os gestores e os trabalhadores da produção sobre potenciais perturbações ou eventos que necessitam de atenção. As ferramentas de rastreamento e gerenciamento de eventos usam dados de produção em tempo real para analisar eventos no local, alertar as equipes sobre possíveis interrupções e oferecer soluções práticas para ajudá-las a se antecipar a atrasos.
Embora alguns softwares não baseados em IA possam ajudar a automatizar a programação, ter um sistema que possa fazer isso em tempo real e ajustar sua abordagem com base em feedback contínuo é uma virada de jogo para as operações. A adaptabilidade destas ferramentas pode levar a benefícios de longo alcance, desde a redução dos prazos de entrega até à melhoria da utilização de recursos e da capacidade de produção – tudo isto pode levar a melhores resultados empresariais.
Controle de qualidade aprimorado com sistemas de visão alimentados por IA
Antecipar-se às questões de qualidade pode reduzir o desperdício de materiais, tornar a produção mais eficiente, melhorar a satisfação do cliente e salvaguardar a reputação das marcas. Dito isto, uma das aplicações de IA mais promissoras – e menos conhecidas – para a manufatura é a visão computacional. Esses sistemas usam modelos avançados de IA para “assistir” feeds de vídeo de diferentes eventos e alertar as equipes quando eles ocorrem.
Na prática, o modelo de IA é treinado para reconhecer a aparência dos itens em qualquer parte do processo, permitindo que o software alerte os trabalhadores sobre variações desse ideal, caso surjam.
Ao posicionar câmeras em toda a linha de produção, os fabricantes podem agora aprimorar seus programas de controle de qualidade (CQ) com conjuntos extras de olhos virtuais extra sensíveis.
Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previsão de demanda orientada por IA
Gerenciar cronogramas de manutenção pode ser uma tarefa árdua, especialmente quando o equipamento quebra inesperadamente no meio da produção. Os sistemas de aprendizado de máquina nas plataformas MES estão ajudando os fabricantes a se anteciparem a essas interrupções imprevistas. Embora as soluções de manutenção preditiva sejam populares há algum tempo, a adição de monitoramento IIoT e recursos avançados de IA/ML permite que os fabricantes ajustem os programas de manutenção preditiva com base no uso real, em vez da idade e estimativas da máquina.
Assim como as ferramentas de programação algorítmica descritas acima, os pacotes de manutenção preditiva usam dados corporativos e de monitoramento para analisar o desempenho do equipamento, modelar necessidades de produção e alertar as equipes sobre quaisquer sinais de que problemas de manutenção possam surgir em breve. Ao rastrear coisas como vibração, temperatura, óleo, pressão e muito mais, esses sistemas podem prever quando o equipamento precisará de manutenção com mais precisão, o que permite que os gerentes de instalações incluam o tempo de inatividade em seus planos, em vez de reagir quando isso acontece.
Os fabricantes que utilizam ferramentas de manutenção preditiva baseadas em IA muitas vezes observam uma queda acentuada no tempo de inatividade e nos custos de reparo, mas esse não é o único benefício nem o mais atraente. Integrar a IA em planos de manutenção preditiva pode prolongar ainda mais a vida útil de equipamentos industriais dispendiosos, permitindo aos fabricantes aproveitar ao máximo os seus investimentos.
Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previsão de demanda orientada por IA
Antecipar os problemas da cadeia de abastecimento é uma capacidade crítica no mercado atual. Caso em questão: a pesquisa State of Manufacturing da Parsec descobriu que mais de um terço (36%) dos fabricantes norte-americanos veem o mercado atual como muito ou extremamente desafiador e menos da metade (47%) estão preparados para lidar com o cenário da cadeia de suprimentos.
Ferramentas de IA com acesso a conjuntos de dados de mercado e de setor podem analisar tendências, disponibilidade de materiais e dados de vendas para prever a demanda futura. Com os dados certos, também pode sinalizar condições que possam indicar escassez de materiais ou atrasos na entrega, dando às equipas uma vantagem inicial na identificação de fornecedores alternativos. Isso permite que as empresas se antecipem a possíveis preocupações antes que elas afetem a produção. Os fabricantes que se apoiam neste processo conseguem otimizar as suas práticas de gestão de estoques e materiais de forma mais eficaz, o que significa menos desperdício, menos oportunidades perdidas e melhores relações com fornecedores e clientes.
Digno de nota para os líderes que consideram investir nestas ferramentas são os seus retornos obtidos. Embora seja provável que os fabricantes vejam resultados rapidamente após a implementação, o valor dos investimentos em ML e IA aumenta com o tempo, à medida que as melhorias se complementam e os bancos de dados crescem. Quanto maior o conjunto de dados de referência, mais previsões precisas a ferramenta pode fornecer e mais oportunidades de otimização surgem, complementando-se umas às outras para fornecer melhorias contínuas.
TrakSYS para Fabricação Inteligente e Automatizada
A digitalização das operações de produção já está em curso há algum tempo, mas as tecnologias emergentes estão preparadas para levar o poder das empresas conectadas ao próximo nível. A IA e o ML têm a capacidade de transformar dados operacionais em otimizações que abrangem todos os aspectos de um negócio – como programação, controle de qualidade, gerenciamento da cadeia de suprimentos e manutenção – e fazem isso com mais precisão, exatidão e especificidade do que nunca.
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Fonte: https://parsec-corp.com/blog/artificial-intelligence-in-manufacturing-use-cases/
