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7 maneiras que a inteligência artificial está impactando positivamente a manufatura


A inteligência artificial na manufatura faz parte de uma tendência maior em direção à produção totalmente automatizada. Com o desenvolvimento de “fábricas inteligentes”, os sistemas de IA têm o potencial de transformar a maneira como as empresas operam suas linhas de produção, permitindo maior eficiência ao aprimorar as capacidades humanas, fornecendo insights em tempo real e facilitando o design e a inovação de produtos.

Uma nova revolução industrial


A manufatura já percorreu um longo caminho desde a Revolução Industrial de 1800, quando máquinas movidas a água e a vapor foram usadas para ajudar os trabalhadores pela primeira vez. Na década de 1960, a Indústria 3.0 - a terceira revolução industrial - estava bem encaminhada, com a General Motors apresentando o primeiro robô industrial em 1961. No entanto, os primeiros robôs industriais eram limitados em escopo, programados para realizar apenas uma tarefa por vez.

Agora, a indústria de transformação está no último estágio de sua evolução: Indústria 4.0 .

Indústria 4.0 refere-se ao uso de automação e troca de dados, e engloba tecnologias como a Internet das Coisas, computação em nuvem - e inteligência artificial.




Um cenário:durante a produção no chão de fábrica, um sensor detecta um equipamento com defeito. Esses dados são transmitidos por meio da computação em nuvem, que sinaliza imediatamente o defeito e solicita a substituição automaticamente. Este exemplo de análise e ação em tempo real pode aumentar significativamente a eficiência em toda a linha de produção.

7 maneiras pelas quais a inteligência artificial pode afetar a fabricação:




1. Otimizando processos de produção



A inteligência artificial pode ajudar a aumentar a eficiência no chão de fábrica, automatizando tarefas manuais ou repetitivas. A robótica é uma área onde isso já é praticado, com robôs sendo utilizados para realizar tarefas físicas como montagem, levantamento e embalagem. O uso de robôs industriais dessa forma elimina a necessidade de humanos realizarem tarefas manuais de rotina, permitindo que os trabalhadores se concentrem em operações mais complexas.




No ano passado, pesquisadores da Siemens revelaram seu robô de dois braços, capaz de fabricar protótipos sem a necessidade de programação. O robô é capaz de decifrar diferentes modelos CAD, dispensando a programação de seus processos. Novos desenvolvimentos neste espaço podem ver o futuro da produção se tornando totalmente automatizado. Os sistemas de IA também serão capazes de otimizar os processos de fabricação, monitorando todas as fases do ciclo de produção, como prazos de entrega e quantidades utilizadas. No caso da manufatura aditiva, algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados ​​para prever a taxa de preenchimento de construções de máquina, otimizando assim o planejamento da produção.


2. Ambientes de trabalho mais seguros



Uma área da robótica que ganhou destaque nos últimos anos é a noção de “cobots” - robôs colaborativos projetados para trabalhar com segurança com humanos. Pequenos e leves, os cobots oferecem um ponto de entrada para empresas que buscam adotar tecnologias de robôs, pois são consideravelmente mais baratos e mais fáceis de programar do que os robôs industriais tradicionais.

Os cobots podem ajudar a criar ambientes de trabalho mais seguros por meio do desempenho tarefas mais perigosas e físicas, deixando os trabalhadores livres para trabalhar em tarefas mais complexas e evitar lesões. Com o tempo, os algoritmos de aprendizado de máquina serão capazes de melhorar as capacidades dos robôs de fábrica para que possam interagir melhor e receber instruções dos humanos.

Um problema com muitos sistemas robóticos autônomos é a abordagem baseada em regras, na qual os robôs são programados para uma tarefa e são incapazes de reagir a mudanças ou ações inesperadas. O aprendizado de máquina supera esse desafio, analisando grandes quantidades de dados para identificar padrões significativos. A partir disso, o sistema é capaz de aprender e melhorar continuamente sem precisar ser programado para uma única tarefa. A integração de sistemas e sensores de IA pode ter implicações significativas para a segurança do trabalhador:por exemplo, um robô seria capaz de reconhecer uma situação perigosa e tomar medidas preventivas para evitar ferimentos.


3. Previsão de demanda



Uma ótima maneira de melhorar a eficiência da produção é prever e prever a demanda com precisão. Os sistemas alimentados por IA podem ser imensamente úteis para isso, pois são capazes de testar muitos modelos diferentes e resultados possíveis. Algoritmos de aprendizado de máquina podem usar dados para descobrir padrões significativos e fornecer insights em tempo real. Os fabricantes podem usar esses insights para prever a demanda e determinar quais produtos priorizar de acordo.





4. Inovação de produto



A inteligência artificial está criando novas possibilidades para a produção - o design generativo é um bom exemplo. Usado por empresas como Airbus e New Balance, o software de design generativo permite que os engenheiros gerem centenas, senão milhares, de possibilidades de design. Os designers e engenheiros podem então escolher os resultados que melhor atendam às suas necessidades.

Nesse caso, a inteligência artificial é capaz de resolver os principais desafios de manufatura e engenharia, criando novas soluções de design que, de outra forma, seriam impossíveis ou inconcebíveis. Esta forma de “cocriação” entre humanos e tecnologia permitirá que os fabricantes criem produtos novos e inovadores e forneçam serviços que atendam às necessidades dos clientes em menos tempo e a um custo menor.


5. Cadeias de abastecimento simplificadas



De acordo com um estudo recente, as empresas gastam em média 6.500 horas por ano em processos manuais relacionados às atividades de gestão da cadeia de suprimentos. Isso inclui o processamento de faturas em papel, respondendo a fornecedores e buscando números de pedidos de compra. Ao automatizar muitas dessas tarefas de rotina, o tempo gasto pode ser reduzido significativamente.

Mas a inteligência artificial pode dar um passo adiante, otimizando os processos de planejamento da cadeia de suprimentos. Usando a tecnologia de aprendizado de máquina, os fabricantes podem potencialmente identificar padrões de demanda para vários produtos, incluindo variáveis-chave como comportamento de mercado, desenvolvimentos políticos ou socioeconômicos, por exemplo. Isso poderia ajudar a prever a demanda futura do mercado, tendo um impacto na forma como as matérias-primas são obtidas e ajudar os fabricantes a tomar decisões financeiras e de recrutamento importantes.

Otimizando todo o processo de tomada de decisão ao longo da cadeia de abastecimento desta forma também pode ajudar a acelerar a entrega e equilibrar oferta e demanda.




6. Manutenção preditiva



Vital para qualquer operação de produção é a disponibilidade de equipamentos de ferramentas em funcionamento. Ser capaz de prever e prevenir falha ou mau funcionamento do equipamento é, portanto, altamente benéfico para um processo de produção tranquilo e eficiente. No entanto, a manutenção do equipamento de produção é geralmente baseada em uma programação fixa, independentemente do status operacional atual, desperdiçando um valioso tempo de trabalho e aumentando o risco de falhas inesperadas do equipamento.

Os fabricantes estão, portanto, reconhecendo cada vez mais a importância das soluções de manutenção preditiva - por exemplo, usando sensores para rastrear a condição e o desempenho do equipamento. Com o tempo, a manutenção preditiva pode eventualmente evoluir para sistemas de aprendizado de máquina, sendo capazes de analisar grandes quantidades de dados para prever futuros problemas de funcionamento. Isso aumentaria significativamente a eficiência e ajudaria a reduzir os custos de manutenção relacionados às caras peças de reposição.


7. Fabricação personalizada



Muito do futuro da manufatura residirá na customização em massa. Como os consumidores esperam cada vez mais produtos personalizados, os fabricantes precisarão encontrar maneiras de atender a essa demanda sem afetar a eficiência.

Com as abordagens tradicionais de produção em massa, a customização não é econômica nem econômica. O surgimento de tecnologias como manufatura aditiva, no entanto, vira isso de cabeça para baixo. Os avanços em inteligência artificial e manufatura aditiva ajudarão os fabricantes a atender à demanda, fabricando produtos que sejam relevantes para seus clientes. Também ajudará a compartilhar dados ao longo da cadeia de valor para criar um serviço ao cliente mais ágil e entregas mais rápidas.

Impulsionando a eficiência da produção com IA


Desenvolvimentos em tecnologia, como computação em nuvem, big data e aprendizado de máquina, têm implicações significativas na maneira como os produtos são fabricados. A inteligência artificial é o próximo passo lógico nesta evolução e desempenhará um papel fundamental para ajudar a alcançar melhor produtividade, eficiência e visibilidade nas operações de manufatura.

Muito se tem falado sobre a possibilidade de a IA e automação substituir os trabalhadores humanos, mas não é necessariamente o caso. A IA não substituirá a inteligência humana; em vez disso, apoiará e aumentará o papel dos humanos, eliminando tarefas manuais repetitivas e a possibilidade de erro humano. Os trabalhadores podem então ser retreinados para executar tarefas mais complexas.

Os fabricantes precisarão operar processos de manufatura flexíveis, o que significa que devem ser capazes de se adaptar rapidamente para explorar novas tecnologias e responder às necessidades dos clientes em constante mudança e ao cenário do mercado.


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