Como a IA está sendo utilizada na manufatura?

15 de novembro de 2024

Autores

Matthew Finio

Content Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

Como a IA está sendo utilizada na manufatura?

A inteligência artificial (IA) está transformando o setor de manufatura aprimorando a eficiência, a precisão e a adaptabilidade em vários processos de produção, particularmente no contexto da Indústria 4.0

A aplicação de tecnologias de IA, como aprendizado de máquina , visão computacional e processamento de linguagem natural (NLP), melhora vários aspectos dos processos de produção. A IA é capaz de analisar grandes volumes de dados de sensores, equipamentos e linhas de produção para otimizar a eficiência, melhorar a qualidade e reduzir o tempo de inatividade. Utilizando algoritmos para identificar padrões nos dados, a IA pode antecipar possíveis problemas, sugerir melhorias e até adaptar processos de forma autônoma em tempo real.

Uma das aplicações mais impactantes da IA é a manutenção preditiva. Os sistemas de IA analisam dados de sensores em máquinas para prever falhas antes que elas ocorram, reduzindo tempos de inatividade inesperados e custos de manutenção. A IA também potencializa o controle avançado da qualidade por meio de sistemas de Computer Vision, que escaneiam os produtos em tempo real para identificar defeitos.

A IA generativa cria novo conteúdo, como texto, imagens e código, aprendendo padrões com dados e solicitações anteriores. Na indústria, conta com uma variedade de usos para pesquisas de produtos, resumo de documentos, atendimento ao cliente, processamento de chamadas e outros. O design e a prototipagem de aplicações ajudam os engenheiros a explorar rapidamente novas opções de design e a se adaptarem às mudanças nas necessidades de produção. No gerenciamento da cadeia de suprimentos, a IA generativa é utilizada para geração de conteúdo, modelagem de cenários e automação avançada que aprimoram a flexibilidade e a comunicação dentro da cadeia de suprimentos. 

A IA na manufatura vai além da automação para apoiar a tomada de decisões em tempo real. Essa função faz parte do que é frequentemente chamado de "fábricas inteligentes" ou "manufatura inteligente", ambos sinônimos da Indústria 4.0. Essa abordagem avançada à produção utiliza uma combinação de tecnologias conectadas, análise de dados em tempo real e IA para criar sistemas de fabricação flexíveis, eficientes e altamente automáticos. A IA monitora os processos de produção em andamento e ajusta sem prompts, o que maximiza a produtividade e reduz o desperdício. Esses sistemas revolucionam a maneira como as empresas fabricam, aprimoram e distribuem seus produtos. 

A IA também está no coração da tendência crescente de colaboração entre humanos e robôs. Os robôs industriais tradicionais frequentemente necessitam de supervisão constante e de ambientes controlados, mas a nova geração de robôs colaborativos impulsionados por IA, ou cobots, pode operar com segurança ao lado dos humanos. Os cobots assumem tarefas repetitivas ou extenuantes enquanto os funcionários se dedicam a trabalhos mais complexos e criativos.

Juntas, essas aplicações de IA impulsionam a fabricação em direção a práticas mais inteligentes, adaptáveis e sustentáveis. Esses benefícios tornam o poder da IA um ativo valioso na manufatura moderna.

Mulher negra trabalhando em notebook

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IA em casos de uso de fabricação

A IA está transformando todos os aspectos da manufatura, possibilitando operações mais inteligentes, eficientes e flexíveis. Os principais casos de uso da IA na manufatura incluem:

Tecnologia do digital twin

A IA é utilizada para criar uma réplica virtual de processos, linhas de produção, fábricas e cadeias de suprimentos. Esses gêmeos digitais são utilizados para simular, analisar e prever o desempenho em tempo real. Espelhando digitalmente o mundo real, os gêmeos digitais permitem que os fabricantes monitorem e otimizem as operações sem precisarem intervir diretamente no ativo físico. Gêmeos digitais dependem de dados de sensores da Internet das coisas (IOT) , controladores lógicos programáveis (PLCs), deep learning e algoritmos de IA. Essas tecnologias atualizam constantemente o modelo digital com dados ao vivo, oferecendo uma representação virtual precisa e atualizada.

Cobots

Os robôs colaborativos (cobots) são projetados especificamente para trabalhar ao lado de trabalhadores humanos, aumentando a produtividade e a segurança enquanto lidam com tarefas repetitivas ou fisicamente exigentes. Por exemplo, fabricantes de eletrônicos utilizam cobots para posicionamento preciso de componentes, melhorando consideravelmente tanto a eficiência quanto a precisão no processo de montagem. Cobots representam um avanço significativo na automação, preenchendo a lacuna entre recursos humanos e a precisão das máquinas.

Manutenção preditiva

A IA analisa dados de sensores das máquinas para prever falhas antes que ocorram. Ao usar um digital twin para avaliar padrões de comportamento e desempenho dos equipamentos, esses sistemas podem alertar os operadores sobre possíveis problemas precocemente, permitindo que previnam falhas antes que se agravem. Fabricantes de automóveis, por exemplo, utilizam manutenção preditiva em robôs de linha de montagem, reduzindo significativamente o downtime não planejado e resultando em economias substanciais. Essa abordagem também permite que as empresas de manufatura planejem a manutenção durante horários de menor movimento para minimizar a interrupção nos cronogramas de produção.

Fabricação personalizada

A IA permite que os fabricantes ofereçam customização em massa, permitindo que os produtos sejam adaptados às preferências individuais dos clientes sem retardar a produção. Ao integrar a IA no processo de design, as empresas podem adaptar rapidamente os designs com base no feedback em tempo real dos consumidores. Por exemplo, fabricantes de roupas utilizam algoritmos de IA para personalizar produtos, permitindo que os clientes escolham designs que atendam aos seus gostos específicos. Essa flexibilidade melhora o engajamento e a satisfação do cliente.

Design generativo

A tecnologia de design generativo orientada por IA explora uma ampla gama de opções de design com base em parâmetros como materiais e restrições de fabricação. Esse processo de desenvolvimento de produtos acelera o ciclo de design, permitindo que os fabricantes avaliem rapidamente várias Iterations. As ferramentas de design de IA generativa já estão em uso em vários setores, principalmente no aeroespacial e automotivo, onde as empresas as utilizam para criar peças otimizadas. Embora a Tecnologia esteja estabelecida, todo o seu potencial ainda está Explore dentro do ecossistema em evolução da manufatura moderna.

Fábrica em uma caixa

O conceito de "fábrica em uma caixa" utiliza unidades de fabricação modulares e autossuficientes que podem ser rapidamente implantadas em diversos locais. Equipadas com automação orientada por IA, sensores IoT e análise de dados em tempo real, essas unidades possibilitam uma produção flexível e localizada. Isso permite que as empresas aproximem a fabricação da demanda, reduzam os custos logísticos e respondam rapidamente às necessidades em mudança. Alguns setores, como eletrônicos, automotivo e farmacêutico, estão atualmente experimentando essas unidades portáteis. O potencial completo do conceito está nos avanços futuros em automação, design modular e integração de dados, que o tornarão uma solução escalável e amplamente adotada. 

Controle de qualidade

A IA aprimora os processos de controle de qualidade utilizando computer Vision e aprendizado de máquina (frequentemente apoiada por um digital twin) para identificar defeitos em tempo real. Esses sistemas analisam imagens de produtos conforme são fabricados, sinalizando inconsistências ou falhas com maior precisão do que inspetores humanos. Por exemplo, fabricantes de eletrônicos utilizam controle de qualidade orientado por IA para garantir que os componentes atendam a especificações rigorosas. Essas verificações resultam em melhor qualidade de produto, redução de desperdícios e aumento da satisfação do cliente.

Gerenciamento da cadeia de suprimentos

A IA otimiza as cadeias de suprimentos analisando vastos conjuntos de dados para prever a demanda, gerenciar inventário e simplificar a logística. Quando pareada a um gêmeo digital, a IA pode criar um modelo virtual de toda a cadeia de suprimentos, permitindo que os fabricantes simulem e prevejam interrupções ou escassez de recursos em tempo real. O aprendizado de máquina é utilizado para previsão de demanda e automação de processos de aquisição, ajudando a garantir que os fabricantes tenham os materiais certos no momento certo. Além disso, os sistemas de gerenciamento de pedidos orientados por IA podem rastrear e otimizar o atendimento de pedidos, garantindo a entrega pontual. Por exemplo, fabricantes de alimentos utilizam IA para otimizar suas cadeias de suprimentos, antecipando mudanças sazonais de demanda, permitindo que gerenciem recursos de forma eficiente e reduzam o desperdício. Esse recurso melhora a eficiência operacional geral e a capacidade de resposta à dinâmica do mercado.

Gestão de inventário

A IA otimiza os níveis de estoque analisando dados para prever as necessidades de estoque e automatizar o reabastecimento. Ao prever a demanda e monitorar o estoque em tempo real, os fabricantes conseguem manter níveis ideais de estoque, reduzindo os custos de armazenamento e melhorando o fluxo de caixa. Fabricantes de alimentos e bebidas, por exemplo, utilizam sistemas impulsionados por IA para monitorar o uso de ingredientes em tempo real. Eles conseguem prever as necessidades futuras com base em cronogramas de produção, sazonalidade e tendências passadas. Isso ajuda a evitar gargalos na produção e também reduz o desperdício causado pelo excesso de estoque.

gerenciamento de energia

Sistemas de IA monitoram o uso de energia em tempo real para identificar ineficiências. Esses sistemas podem recomendar ajustes que reduzem os custos de energia e minimizam o impacto ambiental. Por exemplo, fabricantes de eletrônicos utilizam soluções de IA para gerenciamento de energia, a fim de otimizar suas operações. Essa eficiência resulta em economias significativas de custos e em uma pegada de carbono menor.​

Gerenciamento de força de trabalho

A IA auxilia no planejamento e gerenciamento da força de trabalho, analisando dados de funcionários para otimizar os turnos e melhorar a produtividade. Esses sistemas podem avaliar fatores como carga de trabalho, desempenho dos funcionários e habilidades para criar horários eficientes. Fabricantes utilizam esse recurso de IA para gerenciar sua força de trabalho de maneira eficaz, ajudando a garantir que os trabalhadores qualificados sejam alocados onde são mais necessários.

Pesquisa de produtos e peças de reposição

A IA generativa ajuda os clientes a encontrar produtos quando não sabem os nomes ou códigos exatos. Os clientes podem descrever as funcionalidades desejadas, e a IA traduz isso em uma consulta de busca eficaz. Ela também pode gerar descrições detalhadas de produtos, aprimorando a precisão da busca por meio da compreensão semântica.

Pesquisa e resumo de documentos

A IA generativa transforma o manuseio de documentos na fabricação possibilitando buscas e resumos eficientes. Em vez de ordenar manualmente desenhos técnicos, relatórios e registros, a IA processa grandes volumes de documentos para identificar padrões e resumir as informações-chave. Essa abordagem acelera a recuperação, apresentando informações complexas de maneira clara e acessível.

Áreas adjacentes à fabricação

A IA generativa também é útil para áreas que dão suporte ao processo de fabricação, como o tratamento de tickets e chamadas, pesquisa de mercado e criação de descrições de produtos, cronogramas e instruções de manutenção.

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Vantagens de utilizar IA na manufatura

Além dos casos de uso acima, a IA pode oferecer benefícios adicionais e de longo alcance para o setor de manufatura.

Aumento da eficiência: a automação orientada por IA acelera a produção ao assumir tarefas repetitivas, reduzindo o erro humano e otimizando os fluxos de trabalho. Com os sistemas integrados, os processos se tornam mais otimizados, desde matérias-primas até produtos acabados, minimizando a intervenção manual e permitindo a fabricação "sem intervenção".

Redução de custos: a automação, a análise preditiva de dados e o aprimoramento do controle de qualidade contribuem para uma economia de custos considerável. A IA reduz as despesas de mão de obra e manutenção, diminui o desperdício e otimiza o consumo de energia, proporcionando um ambiente de produção mais enxuto e econômico.

Melhor tomada de decisão
: a IA processa dados em tempo real, capacitando os gerentes a tomar decisões informadas e baseado em dados. Os gêmeos digitais permitem que os fabricantes simulem cenários de produção, minimizando os riscos e melhorando os processos de tomada de decisão testando os resultados antes da implementação completa.

Mais segurança: robôs colaborativos (cobots) equipados com IA podem lidar com tarefas extenuantes ou perigosas junto com trabalhadores humanos, aumentando a segurança no ambiente de trabalho. Sistemas inteligentes e fluxos de trabalho guiados por RA oferecem suporte adicional à conclusão segura e precisa de tarefas, minimizando riscos para funcionários humanos.

Sustentabilidade: a capacidade da IA de otimizar a alocação de recursos, reduzir o uso de energia e limitar o desperdício contribui para práticas de fabricação ecológicas. Componentes com sensores de automonitoramento ajudam a minimizar as necessidades de manutenção, contribuindo para um menor impacto ambiental.

Inovação e vantagem competitiva: com prototipagem mais rápida, design generativo e simulações de gêmeos digitais, a IA capacita os fabricantes a inovar de forma rápida e eficiente. Reduzindo o tempo de lançamento no mercado e oferecendo suporte a projetos de produtos mais avançados, a IA ajuda as empresas a se manterem competitivas e responsivas em um cenário em rápida evolução

Desafios do uso da IA na manufatura

O uso da IA na fabricação apresenta vários desafios:

Qualidade de dados e disponibilidade: a IA depende de dados de alta qualidade, mas os fabricantes muitas vezes não têm os dados limpos, estruturados e específicos da aplicação necessários para insights confiáveis. Isso é especialmente verdadeiro em áreas como controle de qualidade, onde dados de defeitos incompletos podem afetar a precisão do modelo.

Riscos operacionais: a fabricação exige alta precisão e confiabilidade, mas alguns modelos de IA, como a IA generativa, ainda estão amadurecendo. Os modelos atuais podem não ter a precisão necessária em ambientes de produção.

Escassez de habilidades: há uma escassez de profissionais com experiência em IA, ciência de dados e aprendizado de máquina. Essa escassez dificulta para as empresas usar totalmente a IA sem investir no desenvolvimento da força de trabalho.

Preocupações com a cibersegurança: a integração da IA aumenta a conectividade digital, abrindo mais pontos com potencial para ataques cibernéticos. Os fabricantes precisam de medidas avançadas de cibersegurança para proteger sistemas sigilosos.

Gestão de mudanças: praticamente 100% das organizações entrevistadas consideraram pelo menos algum nível de impacto proveniente da IA e da automação.1 A integração dessas tecnologias pode enfrentar a resistência de funcionários preocupados com a segurança no emprego. Comunicação e reciclagem claras podem ajudar a facilitar essa transição.

Custos de implementação: a adoção da IA exige um grande investimento inicial em tecnologia e infraestrutura, o que pode ser uma barreira, especialmente para empresas menores​.

Notas de rodapé

1 Reimagining human potential in the generative AI era, IBM Institute for Business Value report, originally published 03 de setembro de 2024.

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