O futuro da indústria passa pela revolução da IA

A aplicação de Inteligência Artificial (IA) no mercado industrial tem se mostrado transformadora nos últimos anos, trazendo inúmeras melhorias e inovações para o setor. Por meio de uma abordagem consultiva eficaz, é possível construir uma jornada de dados que entrega modelos preditivos, em alguns casos até prescritivos, transformando os processos de decisões baseados em vieses em processos de decisões baseados em dados. Assim, os ponteiros dos indicadores operacionais e ambientais estão sendo impactados consideravelmente. Mais do que os próprios benefícios da aplicação de LLM (Large Language Model), a busca por seu entendimento pela comunidade industrial potencializou a adoção das abordagens de IA como machine learning, deep learning e soft-sensors.

E, falando especificamente de LLM nas camadas de decisão, sua adoção pode ser ainda mais relevante pela capacidade de eliminar frases de duplo sentido (desambiguação) e pelo entendimento do contexto de forma única, reduzindo consideravelmente a latência entre a ocorrência de um evento e o impacto da decisão relacionada a ele. Dessa forma, as empresas podem levar para o chão de fábrica uma experiência de interação mais “humana” entre homem e máquina, reduzindo significativamente e, em alguns casos, eliminando diversos sistemas que existem hoje.

Voltando para aplicações de técnicas diversas de IA, se tomarmos como exemplo uma siderúrgica, os processos de laminação desempenham um papel crucial, mas também trazem desafios significativos, como o desalinhamento físico de componentes dos equipamentos por causa da poeira. É justamente aqui que a Inteligência Artificial tem um papel fundamental para evitar que o processo de laminação seja interrompido e ocasione incidentes e perdas financeiras. Com a criação de modelos de IA, a empresa pode monitorar as correntes elétricas dos motores em tempo real, de maneira contínua, o que permite detectar o dobro de bloqueios nos laminadores de aço em comparação às tecnologias anteriores.

Com sistemas automatizados e embarcados com IA, indústrias de diversos segmentos podem acompanhar em tempo real o processo de produção, monitorando situações não usuais e distinguindo riscos reais de falsos positivos. Isso evita consumo desnecessário de insumos, energia e torna a produção mais eficiente e segura. De modo geral, a IA já está revolucionando o setor de manufatura, permitindo a otimização de processos, aumento da eficiência, redução de custos e tomada de decisões mais assertivas. Além disso, pode melhorar a qualidade dos produtos, a segurança no trabalho e a sustentabilidade das operações. Em algumas companhias do setor industrial, observa-se uma redução de 15% no custo de energia. Já a produtividade aumentou de 5% a 10% com modelos data-driven.

De acordo com o Gartner, que acaba de anunciar as principais tendências tecnológicas para 2024, mais de 80% das empresas terão utilizado, até 2026, APIs e modelos de Inteligência Artificial Generativa e/ou implementado aplicativos habilitados para a tecnologia em seus ambientes de produção.

As aplicações de Inteligência Artificial Generativa podem tornar vastas fontes de informação — internas e externas — acessíveis e disponíveis para os profissionais. Isso significa que a rápida adoção dessa tecnologia democratizará significativamente o conhecimento e as habilidades nas empresas. Modelos de linguagem avançados permitem que companhias conectem seus trabalhadores ao conhecimento de forma conversacional, com uma compreensão semântica rica.

Quando integrada a tecnologias de IoT, a IA pode prevenir e solucionar uma série de entraves logísticos para o escoamento da produção, especialmente em época de safras. Se antes a lentidão gerava filas de caminhões na entrada de uma planta industrial, a combinação dessas tecnologias permite o monitoramento de todas as etapas e movimentações dos veículos – da chegada às instalações da fábrica até a saída, após a emissão da nota fiscal –, além de suportar os processos de decisões das equipes de gestão de pátio com inúmeros recursos de rastreamento e controle, garantindo otimização nos processos, mais agilidade – o tempo médio de carregamento é reduzido em 50% – e segurança.

A Inteligência Artificial Generativa pode acrescentar ainda mais benefícios como otimização de design e prototipagem, simulação avançada, operações autônomas, manutenção preditiva e prescritiva, inovação continua, sustentabilidade e colaboração com humanos, tornando a relação homem-máquina mais “natural” e fluida, além de elevar a eficácia de decisões difíceis para outro patamar.