- \n
- IA na manufatura<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- \n
- Programa\u00e7\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o otimizada com tomada de decis\u00e3o baseada em IA<\/li>\n\n\n\n
- Controle de qualidade aprimorado com sistemas de vis\u00e3o alimentados por IA<\/li>\n\n\n\n
- Manuten\u00e7\u00e3o Preditiva com Algoritmos de Aprendizado de M\u00e1quina<\/li>\n\n\n\n
- Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previs\u00e3o de demanda orientada por IA<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
- \n
- TrakSYS para fabrica\u00e7\u00e3o inteligente e automatizada<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
IA na Manufatura<\/strong>
Embora as solu\u00e7\u00f5es para maior efici\u00eancia e melhoria operacional ajudem os fabricantes a impulsionar seus neg\u00f3cios h\u00e1 muito tempo, os recursos das ferramentas apoiadas por IA e ML v\u00e3o muito al\u00e9m de tudo o que a ind\u00fastria j\u00e1 viu. Com base nos seus antecessores de software, as solu\u00e7\u00f5es de ML e IA podem fazer um balan\u00e7o do passado de uma empresa, ficar de olho no seu presente operacional e prever necessidades e problemas futuros com uma precis\u00e3o surpreendente.<\/p>\n\n\n\nAqui est\u00e3o algumas das maneiras incr\u00edveis pelas quais a IA est\u00e1 reinventando o que significa melhorar as opera\u00e7\u00f5es:<\/p>\n\n\n\n
Programa\u00e7\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o otimizada com tomada de decis\u00e3o baseada em IA:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Armadas com os dados certos, as ferramentas de tomada de decis\u00e3o baseadas em IA podem ajudar os fabricantes a otimizar os seus processos de produ\u00e7\u00e3o para aumentar os rendimentos sem afetar a qualidade ou a aloca\u00e7\u00e3o de m\u00e3o de obra. Plataformas MES com componentes algor\u00edtmicos de programa\u00e7\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o, como o TrakSYS\u2122, veem a IA referenciar estrategicamente coisas como desempenho hist\u00f3rico, disponibilidade de ativos em tempo real e estoque dispon\u00edvel para criar e propor cronogramas de produ\u00e7\u00e3o otimizados.<\/p>\n\n\n\n
Nos casos em que o equipamento n\u00e3o \u00e9 capaz de se integrar diretamente ao MES, os Dispositivos Inteligentes TrakSYS podem ser usados para capturar dados anal\u00f3gicos, digitais ou seriais desses ativos, o que garante que a falta de conectividade direta n\u00e3o se torne uma barreira de entrada para desbloquear a programa\u00e7\u00e3o aprimorada por IA.<\/p>\n\n\n\n
Essas ferramentas tamb\u00e9m podem automatizar tarefas de pedidos e atendimento, liberando tempo dos funcion\u00e1rios para se concentrarem em tarefas adicionais urgentes. Quando integradas a um sistema de planejamento de recursos empresariais (ERP), as plataformas de programa\u00e7\u00e3o de produ\u00e7\u00e3o podem automatizar o gerenciamento de pedidos, atribui\u00e7\u00f5es de tarefas, especifica\u00e7\u00f5es de quantidade e rastreamento de progresso. Da mesma forma, os sistemas de alerta preditivos podem notificar os gestores e os trabalhadores da produ\u00e7\u00e3o sobre potenciais perturba\u00e7\u00f5es ou eventos que necessitam de aten\u00e7\u00e3o. As ferramentas de rastreamento e gerenciamento de eventos usam dados de produ\u00e7\u00e3o em tempo real para analisar eventos no local, alertar as equipes sobre poss\u00edveis interrup\u00e7\u00f5es e oferecer solu\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas para ajud\u00e1-las a se antecipar a atrasos.<\/p>\n\n\n\n
Embora alguns softwares n\u00e3o baseados em IA possam ajudar a automatizar a programa\u00e7\u00e3o, ter um sistema que possa fazer isso em tempo real e ajustar sua abordagem com base em feedback cont\u00ednuo \u00e9 uma virada de jogo para as opera\u00e7\u00f5es. A adaptabilidade destas ferramentas pode levar a benef\u00edcios de longo alcance, desde a redu\u00e7\u00e3o dos prazos de entrega at\u00e9 \u00e0 melhoria da utiliza\u00e7\u00e3o de recursos e da capacidade de produ\u00e7\u00e3o \u2013 tudo isto pode levar a melhores resultados empresariais.<\/p>\n\n\n\n
Controle de qualidade aprimorado com sistemas de vis\u00e3o alimentados por IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Antecipar-se \u00e0s quest\u00f5es de qualidade pode reduzir o desperd\u00edcio de materiais, tornar a produ\u00e7\u00e3o mais eficiente, melhorar a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente e salvaguardar a reputa\u00e7\u00e3o das marcas. Dito isto, uma das aplica\u00e7\u00f5es de IA mais promissoras \u2013 e menos conhecidas \u2013 para a manufatura \u00e9 a vis\u00e3o computacional. Esses sistemas usam modelos avan\u00e7ados de IA para \u201cassistir\u201d feeds<\/a> de v\u00eddeo de diferentes eventos e alertar as equipes quando eles ocorrem.<\/p>\n\n\n\n
Na pr\u00e1tica, o modelo de IA \u00e9 treinado para reconhecer a apar\u00eancia dos itens em qualquer parte do processo, permitindo que o software alerte os trabalhadores sobre varia\u00e7\u00f5es desse ideal, caso surjam.<\/p>\n\n\n\n
Ao posicionar c\u00e2meras em toda a linha de produ\u00e7\u00e3o, os fabricantes podem agora aprimorar seus programas de controle de qualidade (CQ) com conjuntos extras de olhos virtuais extra sens\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nGerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previs\u00e3o de demanda orientada por IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Gerenciar cronogramas de manuten\u00e7\u00e3o pode ser uma tarefa \u00e1rdua, especialmente quando o equipamento quebra inesperadamente no meio da produ\u00e7\u00e3o. Os sistemas de aprendizado de m\u00e1quina nas plataformas MES est\u00e3o ajudando os fabricantes a se anteciparem a essas interrup\u00e7\u00f5es imprevistas. Embora as solu\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o preditiva sejam populares h\u00e1 algum tempo, a adi\u00e7\u00e3o de monitoramento IIoT e recursos avan\u00e7ados de IA\/ML permite que os fabricantes ajustem os programas de manuten\u00e7\u00e3o preditiva com base no uso real, em vez da idade e estimativas da m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n
Assim como as ferramentas de programa\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica descritas acima, os pacotes de manuten\u00e7\u00e3o preditiva usam dados corporativos e de monitoramento para analisar o desempenho do equipamento, modelar necessidades de produ\u00e7\u00e3o e alertar as equipes sobre quaisquer sinais de que problemas de manuten\u00e7\u00e3o possam surgir em breve. Ao rastrear coisas como vibra\u00e7\u00e3o, temperatura, \u00f3leo, press\u00e3o e muito mais, esses sistemas podem prever quando o equipamento precisar\u00e1 de manuten\u00e7\u00e3o com mais precis\u00e3o, o que permite que os gerentes de instala\u00e7\u00f5es incluam o tempo de inatividade em seus planos, em vez de reagir quando isso acontece.<\/p>\n\n\n\n
Os fabricantes que utilizam ferramentas de manuten\u00e7\u00e3o preditiva baseadas em IA muitas vezes observam uma queda acentuada no tempo de inatividade e nos custos de reparo, mas esse n\u00e3o \u00e9 o \u00fanico benef\u00edcio nem o mais atraente<\/a>. Integrar a IA em planos de manuten\u00e7\u00e3o preditiva pode prolongar ainda mais a vida \u00fatil de equipamentos industriais dispendiosos, permitindo aos fabricantes aproveitar ao m\u00e1ximo os seus investimentos.<\/p>\n\n\n\n
Gerenciamento otimizado da cadeia de suprimentos com previs\u00e3o de demanda orientada por IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Antecipar os problemas da cadeia de abastecimento \u00e9 uma capacidade cr\u00edtica no mercado atual. Caso em quest\u00e3o: a pesquisa State of Manufacturing da Parsec descobriu que mais de um ter\u00e7o (36%) dos fabricantes norte-americanos veem o mercado atual como muito ou extremamente desafiador e menos da metade (47%) est\u00e3o preparados para lidar com o cen\u00e1rio da cadeia de suprimentos.<\/p>\n\n\n\n
Ferramentas de IA com acesso a conjuntos de dados de mercado e de setor podem analisar tend\u00eancias, disponibilidade de materiais e dados de vendas para prever a demanda futura. Com os dados certos, tamb\u00e9m pode sinalizar condi\u00e7\u00f5es que possam indicar escassez de materiais ou atrasos na entrega, dando \u00e0s equipas uma vantagem inicial na identifica\u00e7\u00e3o de fornecedores alternativos. Isso permite que as empresas se antecipem a poss\u00edveis preocupa\u00e7\u00f5es antes que elas afetem a produ\u00e7\u00e3o. Os fabricantes que se apoiam neste processo conseguem otimizar as suas pr\u00e1ticas de gest\u00e3o de estoques e materiais de forma mais eficaz, o que significa menos desperd\u00edcio, menos oportunidades perdidas e melhores rela\u00e7\u00f5es com fornecedores e clientes.<\/p>\n\n\n\n
Digno de nota para os l\u00edderes que consideram investir nestas ferramentas s\u00e3o os seus retornos obtidos. Embora seja prov\u00e1vel que os fabricantes vejam resultados rapidamente ap\u00f3s a implementa\u00e7\u00e3o, o valor dos investimentos em ML e IA aumenta com o tempo, \u00e0 medida que as melhorias se complementam e os bancos de dados crescem. Quanto maior o conjunto de dados de refer\u00eancia, mais previs\u00f5es precisas a ferramenta pode fornecer e mais oportunidades de otimiza\u00e7\u00e3o surgem, complementando-se umas \u00e0s outras para fornecer melhorias cont\u00ednuas.<\/p>\n\n\n\n
TrakSYS para Fabrica\u00e7\u00e3o Inteligente e Automatizada<\/strong><\/p>\n\n\n\n
A digitaliza\u00e7\u00e3o das opera\u00e7\u00f5es de produ\u00e7\u00e3o j\u00e1 est\u00e1 em curso h\u00e1 algum tempo, mas as tecnologias emergentes est\u00e3o preparadas para levar o poder das empresas conectadas ao pr\u00f3ximo n\u00edvel. A IA e o ML t\u00eam a capacidade de transformar dados operacionais em otimiza\u00e7\u00f5es que abrangem todos os aspectos de um neg\u00f3cio \u2013 como programa\u00e7\u00e3o, controle de qualidade, gerenciamento da cadeia de suprimentos e manuten\u00e7\u00e3o \u2013 e fazem isso com mais precis\u00e3o, exatid\u00e3o e especificidade do que nunca.<\/p>\n\n\n\n
Para saber mais sobre como a TrakSYS<\/a> pode melhorar suas opera\u00e7\u00f5es de fabrica\u00e7\u00e3o e ver uma f\u00e1brica habilitada para IA em a\u00e7\u00e3o, explore nossa experi\u00eancia interativa de f\u00e1brica digital<\/a>.<\/p>\n\n\n\n
- TrakSYS para fabrica\u00e7\u00e3o inteligente e automatizada<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n