Especialistas derrubam barreiras de IA

Por que mais fabricantes nos Estados Unidos não usam tecnologias de fabricação inteligentes, como IA e aprendizado de máquina, para reduzir o desperdício, obter manutenção preditiva e aprimorar seus sistemas de automação?

Essa questão foi o foco de “The Role of AI in Manufacturing”, uma mesa redonda patrocinada pelo CESMII, o Smart Manufacturing Institute. Os participantes do painel representaram Procter &Gamble, Raytheon Space e Airborne Systems, Microsoft, UCLA e CESMII.

Os palestrantes falaram sobre a superação de impedimentos como “purgatório piloto”, software dependente de plataforma, cientistas de dados sem conhecimento de domínio de fabricação e “anarquia” de dados.

“Ainda há muito hype em torno desse espaço, o que não é incomum quando você tem o potencial de revolucionar uma indústria inteira”, disse o CEO do CESMII, John Dyck, moderador da mesa redonda. “Mas isso torna ainda mais importante entender a distinção entre o que ainda é aspiracional e o que é pragmaticamente alcançável.”

O que nos leva de volta à questão do que está restringindo os fabricantes na adoção mais ampla da IA?

Muitas empresas relatam tentar incorporar a IA em sua empresa, mas estão presas no “purgatório piloto”, incapazes de escalar um projeto pequeno e bem-sucedido.

Mesmo uma empresa da Fortune 500 como a Procter &Gamble admite ter problemas. Ainda no início da adoção da IA, a empresa conseguiu implantar alguns algoritmos de aprendizado de máquina. Mas a P&G fica frustrada ao escalá-los.

“Você percebe, eu não tenho uma infraestrutura que possa obter os dados da maneira que eu quero”, disse Jeff Kent, líder de plataformas inteligentes da P&G. “Não tenho uma plataforma que contextualize bem e não tenho um lugar onde o algoritmo possa ser desenvolvido com muita facilidade por não especialistas em ciência de dados. Então, estamos nesse estágio em que temos [alguns] pilotos bem-sucedidos, mas eles ficam dentro do contexto de quem os desenvolveu.

“Acho que estamos saindo do purgatório piloto”, acrescentou, “mas só vamos sustentar uma adoção escalável e alcançar toda a promessa da Indústria 4.0 quando todos se unirem em um processo de trabalho completo e um conjunto completo de aplicações nas quais a P&G, nossos fornecedores e OEMs podem participar.”

Kelly Dodds, diretora de tecnologia de fabricação avançada da Raytheon, disse que o empreiteiro militar teve sucesso ao integrar a IA em aplicativos robóticos usando visão de máquina.

“A capacidade da visão de máquina de captar o que você deseja captar todas as vezes e melhorar a si mesma é um esforço significativo”, disse ela.

Para ajudar a enfrentar o desafio de adoção de IA, Dodds disse que a Raytheon está promovendo programas educacionais de ciência de dados com um contexto de fabricação.

“Precisamos de alguns cientistas de dados que tenham experiência no domínio”, disse ele. “Então, aumentar esse pipeline de pessoas que têm esse contexto é importante.”

Falando em cientistas de dados, Jonathan Wise, vice-presidente de tecnologia do CESMII, é um desenvolvedor de software que acha que seus colegas codificadores devem iniciar seus projetos com flexibilidade de implantação em mente.

“Temos uma força de trabalho que desenvolveu inteligência em um PLC nas últimas duas décadas, mas esses fornecedores de plataforma não construíram nenhuma camada de abstração de hardware (HAL) entre o código e o PLC”, disse ele. “No software de TI, por outro lado, nos últimos anos, construímos nosso software … a partir de componentes, e esses componentes são acoplados de maneira flexível em uma arquitetura específica e anexados por interfaces bem definidas.”

O antídoto para o software dependente de plataforma, disse Wise, é construir algoritmos que sejam independentes de plataforma e construídos com interfaces de informações comuns.

Além disso, os dados em si precisam estar em um formato padronizado, disse ele.

Jim Davis, vice-reitor de TI da UCLA, disse:“As maneiras de fazer isso... é pensar em como você troca dados, compartilha, agrupa, combina, trabalha com eles de forma coletiva. Então, há uma estratégia de toda a indústria.”

Com a pandemia e as mudanças climáticas interrompendo as cadeias de suprimentos, reduzir o desperdício e usar recursos com eficiência pode ser um benefício crítico para a adoção da IA, disse Walid Ali, especialista em IA em manufatura da Microsoft.

“Com processos industriais respondendo por quase metade do consumo de energia de nossa espécie humana e um quinto das emissões globais de gases de efeito estufa, é a coisa ética a se fazer, bem como a decisão de negócios certa com certas economias nos levando a colaborar em projetos fechados. - loops de recursos e o ciclo de vida dos produtos, da pós-produção ao consumo”, disse.

“Este é um momento de oportunidades sem precedentes que nos permitem fazer a coisa certa do ponto de vista tecnológico com IA e fabricação inteligente, bem como oportunidades de sustentabilidade no ambiente em que vivemos.”