1 DE AGO DE 2023

Highlights e uma realidade para aplicar a IA na indústria

O estudo publicado pela BCG em abril de 2023, com base em cerca de 1.800 executivos de manufatura de sete setores diferentes em 15 nações em todo o mundo.

Lições aprendidas, das conclusões da pesquisa:

A IA é altamente relevante para as operações industriais: 89% das empresas planejam implementar IA em suas redes de produção.
A IA está aumentando a eficiência da produção: os adotantes iniciais observaram uma economia de 14% nos custos de fabricação direcionados.
A adoção está aumentando: 68% das empresas já começaram a implementar soluções de IA.
Não é um sucesso garantido: apenas 16% das empresas atingiram suas metas relacionadas à IA.
O dimensionamento é particularmente difícil: 98% das empresas enfrentam desafios ao dimensionar suas soluções de IA.

Não era de se esperar que entre nossas as descobertas estariam os fabricantes Chineses e Indianos liderando os de outras nações em termos de maturidade de IA, e isso por um fato muito simples, ambos os países adotaram estratégias de nação para liderarem a IA desta década.

Quando adentramos mais profundamente no tema da pesquisa, percebe-se ainda que, os casos mais utilizados (Top 5) de IA na indústria são:

1 - Controle de qualidade (25%);

2 - Processos de automação em robótica (22%);

3 - Alertas preditivos dos sistemas produtivos (21%);

4 - Otimização de inventários (21%);

5 - Auto-otimização de parâmetros de máquinas/processos (20%);

As industrias de manufatura e potencial da IA

A IA tem o potencial de revolucionar a indústria manufatureira, permitindo a otimização de processos, aumento da eficiência, redução de custos e tomada de decisões mais precisas. Além disso, pode melhorar a qualidade dos produtos, a segurança no trabalho e a sustentabilidade das operações em âmbitos mais generalistas.

As aplicações de IA em operações industriais podem incluir

Manutenção preditiva: Usando algoritmos de aprendizado de máquina, é possível prever falhas em máquinas e equipamentos, permitindo que as empresas realizem manutenção preventiva antes de ocorrerem problemas graves.
Otimização de produção: IA pode analisar grandes volumes de dados para otimizar o uso de recursos, como energia, matéria-prima e mão de obra, a fim de maximizar a produção e reduzir desperdícios.
Automação: A IA pode ser usada para automatizar processos industriais, aumentando a eficiência e reduzindo a intervenção humana em tarefas repetitivas e perigosas.
Análise de dados em tempo real: A IA permite que as empresas coletem, processem e analisem grandes quantidades de dados em tempo real, permitindo uma tomada de decisão mais rápida e informada.
Controle de qualidade: Sistemas de IA podem ser usados para inspecionar e detectar defeitos em produtos com maior precisão e velocidade do que os métodos tradicionais.

No entanto, é importante que as empresas considerem os desafios éticos e de segurança associados à implementação da IA em suas operações. Questões como privacidade de dados, viés algorítmico e a possível substituição de trabalhadores por máquinas devem ser cuidadosamente consideradas e gerenciadas.

Em suma, a IA tem o potencial de trazer avanços significativos para as operações industriais, mas sua implementação requer muito planejamento, consideração de temas ligados a ética, questões sociais e sempre lembrando o tema, "PESSOAS" no meio a tudo isso.

Os avanços tecnológicos da IA generativa

Os avanços tecnológicos, especialmente no campo da Inteligência Artificial Generativa (IA generativa), têm o potencial de impulsionar significativamente as operações industriais e permitir que as empresas explorem novos horizontes. A IA generativa é uma categoria de IA que tem como objetivo criar, gerar ou produzir novos conteúdos, imagens, sons ou até mesmo interações humanas realistas.

Aqui estão algumas maneiras pelas quais a IA generativa pode impactar positivamente as empresas industriais:

Design e Inovação: A IA generativa pode ser usada para gerar designs inovadores e criativos para produtos e processos industriais. Ao alimentar o sistema com requisitos específicos, a IA pode produzir soluções originais que os humanos podem não ter considerado. Isso pode levar a produtos mais eficientes, sustentáveis e atraentes para os consumidores.
Simulação e Prototipagem: As empresas industriais podem aproveitar a IA generativa para criar modelos e protótipos virtuais mais precisos e detalhados. Isso permite a simulação de diferentes cenários, otimização de projetos e a identificação antecipada de possíveis problemas ou falhas.
Otimização de Processos: A IA generativa pode ser aplicada para otimizar processos de fabricação, logística e cadeia de suprimentos. Ao analisar grandes volumes de dados e considerar múltiplas variáveis, a IA pode identificar as melhores abordagens e tomar decisões mais inteligentes para melhorar a eficiência e reduzir custos operacionais.
Colaboração Homem-Máquina: A IA generativa não precisa substituir completamente o trabalho humano, mas pode ser usada como uma ferramenta colaborativa. Trabalhando lado a lado com especialistas humanos, a IA pode aprimorar a criatividade, a eficiência e a qualidade do trabalho, ampliando o potencial de inovação nas empresas industriais.
Personalização e Customização: Com a IA generativa, as empresas podem criar produtos altamente personalizados e adaptados às necessidades individuais dos clientes. Isso pode melhorar a experiência do cliente, aumentar a satisfação e impulsionar as vendas.
Melhoria da Segurança e Sustentabilidade: Através da análise preditiva, a IA generativa pode antecipar problemas de segurança e identificar oportunidades para melhorar a sustentabilidade em operações industriais. Isso é crucial para garantir ambientes de trabalho seguros e responsáveis.

Em resumo, a IA generativa tem o potencial de desbloquear novas possibilidades e capacidades nas operações industriais, ajudando as empresas a se tornarem mais competitivas, inovadoras e adaptáveis em um cenário de constante evolução tecnológica, conectando com as temáticas discutidas pelo Growth Hotspots: Harnessing the Generative AI Revolution.

Eis o grande desafio, escalar a IA na indústria

Apesar dos benefícios possíveis, muitas empresas a nível global lutam com a implementação de IA bem-sucedida, e onde quase todos os entrevistados (98%) citaram o dimensionamento da IA como particularmente desafiador. Além disso, as questões destacadas no teor do estudo e das iniciativas do FEM, apontam os principais GAPs desta década para lidar com a IA:

Para cerca de 92% dos entrevistados afirmaram que fundamentos organizacionais insuficientes impedem o dimensionamento da IA afim de atingir seus objetivos relacionados à própria IA. Dentro desta categoria, a escassez de habilidades e capacidades digitais (39%), e a ausência de uma estratégia e roteiro de IA(33%) são os desafios predominantes.
E ainda, 88% dos entrevistados mencionaram uma base tecnológica deficiente como um impedimento significativo. Infraestrutura inadequada de processamento e visualização de dados são os principais desafios, cada um citado por 34% dos entrevistados.

Aqui no Brasil, segundo dados do projeto #Indústria#2027, realizado pela confederação CNI que publicado lá em #2018, em parceria com universidades e pesquisadores, apenas 1,6% das 759 empresas brasileiras consultadas informou ter sistemas integrados, ou seja, estavam no nível 6 da jornada 4.0, tendo suas fábricas conectadas e os processos inteligentes avançados, afim de subsidiar a tomada de decisão dos gestores, o que nesse nível permite adicionar a IA em seus processos para tomadas de decisões utilizando a IA. Somente com uma boa base da 4.0 bem resolvida e madura, será possível resolvermos os GAPs levantados acima pelo #FEM, dos quais os indicadores acima (92%, 88%, 39%, 33% & 34%), relataram. E digo mais, ao avançarmos na maturidade da indústria 4.0, somente fazendo as etapas 1, 2, 3 & 4, nossa indústria já terá dado um saldo enorme em produtividade, pois estaremos falando de ganhos entre 15% e 25% pelo menos. Isso elevará o patamar da industria, faturamento, PIB para nível bem mais avançado, fazendo com que, indústrias mais rentáveis possam investir mais em tecnologia, recursos humanos e profissionalização. Ou seja, é uma caixa de engrenagem, e cada peça encaixada vai formando e turbinando ainda mais a cada peça encaixada, tornando a caixa mais eficiente, otimizada. Me refiro a caixa aqui como analogia para um simples ponto, #PRODUTIVIDADE.

O estudo da CNI na época (antes de 2018 quando publicado) relatou que quase 80% das organizações ( ante 2018) apresentavam plantas e sistemas retrógrados, enquanto que apenas 1,6% conseguiram se sobressair no mercado através da inteligência artificial e artifícios da Indústria 4.0.

Vale ressaltar ainda que em (2018) o projeto destacou que dos 24 segmentos da indústria brasileira, pelo menos 14 precisam implementar com urgência estratégias de digitalização (passo 1 e 2 da jornada) para se tornarem competitivos nacionalmente, e concluir os passos 3, 4 & 5 pelo nos para se tornarem competitivos internacionalmente. Para tanto, foram consideradas variáveis como produtividade, exportação e taxa de inovação dos segmentos, comparando-as às das maiores economias do mundo. Só pra termos uma ideia, as indústrias globais investem cerca de 5% de todo seu faturamento em tecnologias da industria 4.0 todos os anos. Pergunta que faço: Quanto do faturamento nossas industrias brasileiras investem em Tecnologias da Industria 4.0? Arrisco e dizer que é menos de 1%.

O mais preocupante é ver ainda que, pouco se tem avançado no Brasil no tema #Digitalização. Quando voltamos no tempo, lá em 2020, e avaliamos algumas publicações no Portal da Industrial CNI, lá já destacavam-se os cinco principais desafios enfrentados pela indústria no brasil no avanço da modernização para a indústria 4.0:

1 - segurança;

2 - falta de habilidades;

3 - tecnologias legadas;

4 - conectividade;

5 - Inteligência Artificial (IA).

Eis o que pode ficar como lição: temos um cenário onde a realidade em nossas fábricas brasileiras estão muito a quem de onde deveríamos estar quando o tema é maturidade digital na indústria 4.0, quem dirá falarmos sobre Maturidade de IA aplicada na manufatura. Me preocupa mais ainda, quando quem deveria puxar esse tema e assunto relevante dentro das organizações, desconhece por completo, e muitas, mais muitas das organizações não tem se quer um plano ou planejamento para avançar essa agenda dentro de suas industrias.

Continuamos firmes em nossa missão, de ajudar a elevar a produtividade por meio de dados, entendo a "VERDADEIRA DOR DA NOSSA INDÚSTRIA" a qual trabalhamos incansavelmente em nosso PROPÓSITO, para ajudarmos a Elevar a Produtividade da Industria por meio de dados.

Contém conosco nessa jornada.

Fonte: LinkedIn