Do trabalho manual à automação:traçando o caminho para um futuro sem trabalho

A jornada rumo à fabricação totalmente automatizada de bens acaba eliminando a necessidade de trabalho humano, algo que gosto de chamar de “A Semana Sem Trabalho”. O progresso rumo a este “objetivo” está intrinsecamente ligado à evolução da inteligência artificial (IA) e da robótica. Esta narrativa explorará os principais marcos e o papel da IA na concretização desta visão ambiciosa. Há mais de uma década mantenho uma linha do tempo histórica de robótica e automação no site da nossa empresa. É atualizado anualmente:https://futura-automation.com/2019/05/15/a-history-timeline-of-industrial-robotics/

1. Pré-Revolução Industrial (antes do século XVIII)

Antes da Revolução Industrial, os processos de fabricação eram em grande parte manuais e intensivos em mão-de-obra. Desde antes do primeiro aparecimento do “homo erectus” na África central pré-histórica, há cerca de 2 milhões de anos, antigos artesãos e artesãos dependiam de ferramentas manuais e de técnicas manuais laboriosas para produzir bens (até os desenhos rupestres contam). Contudo, mesmo nestas fases iniciais, começaram a surgir formas rudimentares de automação. Por exemplo, alavancas, rodas, rodas d'água, engrenagens e polias foram usadas para acionar máquinas simples, automatizando certos aspectos da produção têxtil e da moagem de grãos.

Os autômatos, essencialmente máquinas mecânicas complexas movidas por mola, água ou vento que reconstituíam algum aspecto da vida, surgiram há vários milhares de anos no império egípcio. Um exemplo mais recente é o relógio astronômico do século XIV na Catedral de Estrasburgo (França) (que visitei pessoalmente e fiquei maravilhado!). Devido à complexidade e às ferramentas e materiais limitados antes de 1800, apenas reis, imperadores e papas podiam dar-se ao luxo de encomendar autómatos complexos. Aqui, no vídeo a seguir, estão vários exemplos dos primeiros autômatos.

2. Início da Revolução Industrial (final do século 18 ao início do século 19)

A Revolução Industrial marcou uma virada significativa na manufatura. Inovações como a fiação, a estrutura d'água e a máquina a vapor revolucionaram a fabricação têxtil, aumentando a produtividade e reduzindo a dependência do tedioso trabalho manual. Em 1799, a invenção do descaroçador de algodão por Eli Whitney automatizou a separação das fibras de algodão das sementes, agilizando o processo de produção.

Cotton Gin de Eli Whitney por volta de 1790
3. Produção em massa (final do século 19 ao início do século 20)

O final do século 19 e o início do século 20 viram o surgimento de técnicas de produção em massa iniciadas por visionários como Henry Ford. A implementação da linha de montagem pela Ford na fabricação automotiva reduziu drasticamente os tempos e custos de produção, preparando o terreno para uma maior automação. Ao dividir tarefas complexas em movimentos mais simples e repetitivos, a linha de montagem tornou possível empregar trabalhadores semiqualificados para realizar tarefas especializadas.

A primeira linha de produção de automóveis de Henry Ford
4. Automação e Robótica (Meados ao Final do Século 20)

A metade do século 20 testemunhou avanços significativos em automação e robótica. A introdução de máquinas de controle numérico computadorizado (CNC) revolucionou os processos de usinagem, permitindo o controle preciso e automatizado de máquinas-ferramentas. A máquina CNC lançou as bases para robôs industriais em termos dos componentes de precisão necessários (servos motores de circuito fechado e codificadores de feedback de posição) e do software de controle (códigos G e M). Os robôs começaram a entrar nas fábricas, realizando tarefas como soldagem, pintura e montagem com velocidade e precisão. A instalação do primeiro robô industrial pela General Motors, o Unimate operado hidraulicamente, em 1961, marcou um momento crucial na história da automação.

Um dos primeiros robôs Unimate hidráulicos
5. Informatização e CAD/CAM (décadas de 1970 a 1980)

Em 1971 o primeiro microprocessador, o 4004, foi lançado pela Intel. As décadas de 1970 e 1980 viram a adoção generalizada da informatização na manufatura. O desenvolvimento de sistemas de design auxiliado por computador (CAD) e de manufatura auxiliada por computador (CAM) revolucionou o design de produtos e o planejamento de produção. Os sistemas CAD/CAM permitiram aos designers criar modelos digitais de produtos, que poderiam ser diretamente traduzidos em instruções para processos de fabricação automatizados. Esta integração da tecnologia informática simplificou ainda mais a produção e aumentou a eficiência.

O primeiro microprocessador, o Intel 4004
6. Ascensão dos controladores lógicos programáveis (CLPs) (década de 1980)

Com o desenvolvimento do microprocessador e de linguagens de controle e computação baratas / onipresentes, como Fortran e “C”, surgiu um computador de automação industrializado e especializado. A década de 1980 testemunhou o surgimento dos controladores lógicos programáveis (CLPs), que revolucionaram a automação industrial. Os PLCs substituíram os tradicionais sistemas de relés eletromecânicos por controle digital, permitindo uma automação mais flexível e confiável dos processos de fabricação. Foi desenvolvido um software que emulava a lógica do relé conhecida como “diagramas ladder”. Os PLCs poderiam ser programados para controlar máquinas e equipamentos, monitorar entradas de sensores e executar tarefas baseadas em lógica, reduzindo a necessidade de intervenção manual nas operações da fábrica.

7. Internet das Coisas (IoT) e Manufatura Inteligente (anos 2000)

O século 21 trouxe a convergência de tecnologias físicas e digitais na manufatura. A Internet das Coisas (IoT) facilitou a conectividade de dispositivos e equipamentos no chão de fábrica, possibilitando o monitoramento e controle em tempo real dos processos produtivos. Sensores inteligentes incorporados em máquinas e produtos forneceram informações valiosas sobre dados, permitindo manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização de fluxos de trabalho de produção. Esta era de produção inteligente lançou as bases para sistemas de produção mais inteligentes e autónomos.

8. Avanços em Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (década de 2010)

As décadas de 2010 e 20 testemunharam avanços significativos na inteligência artificial (IA) e no “aprendizado de máquina”, melhorando ainda mais as capacidades dos sistemas de produção automatizados. Os algoritmos de IA permitiram que as máquinas aprendessem com os dados, se adaptassem às mudanças nas condições e tomassem decisões de forma autônoma. Algoritmos de aprendizado de máquina otimizaram cronogramas de produção, manutenção preditiva e processos de controle de qualidade, melhorando a eficiência e reduzindo o tempo de inatividade. Os robôs colaborativos, ou cobots, surgiram como uma nova geração de robôs projetados para trabalhar ao lado de humanos, aumentando a produtividade e a flexibilidade no chão de fábrica.

Os algoritmos de IA são agora, em muitos casos, ensinados por simulações computacionais “cinematicamente precisas” de como as variáveis do mundo real podem interagir (iluminação (para visão), cor, peso, movimento mecânico, força/pressão de preensão, feedback tátil, etc.). A capacidade de ensinar um robô a partir de uma simulação acelera o esforço de treinamento para novas tarefas, o que é fundamental na fabricação para atingir graus mais elevados de personalização com menor custo unitário. A seguir está um vídeo do Oxford Institute of Computer Science que apresenta uma visão geral do estado da interação entre robótica e IA e a razão pela qual a IA é tão desafiadora para ser aplicada a robôs multiaxiais em uma variedade de ambientes desconhecidos.

Papel da inteligência artificial na obtenção de uma fabricação totalmente automatizada

A inteligência artificial (IA) desempenha um papel fundamental na condução da transição para a fabricação totalmente automatizada. Sua integração aos processos de fabricação permite que as máquinas executem tarefas complexas com maior eficiência, precisão e autonomia. Veja como a IA contribui para a concretização desta visão:

1. Manutenção Preditiva: Os sistemas de manutenção preditiva alimentados por IA analisam dados de sensores de equipamentos para detectar possíveis falhas e anomalias antes que causem avarias. Ao prever quando as máquinas poderão falhar, os fabricantes podem programar a manutenção de forma proativa, minimizando o tempo de inatividade e maximizando a produtividade.

2. Controle de qualidade: Os algoritmos de IA analisam dados em tempo real dos processos de produção para identificar defeitos e desvios dos padrões de qualidade. Os sistemas de visão mecânica equipados com IA podem inspecionar produtos com precisão e velocidade, garantindo que apenas itens de alta qualidade cheguem ao mercado.

3. Otimização da produção: A IA otimiza os cronogramas de produção e a alocação de recursos com base em fatores como previsões de demanda, disponibilidade de máquinas e disponibilidade de matéria-prima. Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem continuamente com os dados de produção para identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria, permitindo que os fabricantes otimizem suas operações para obter máxima eficiência e economia.

4. Robôs autônomos: Robôs alimentados por IA, ou robôs autônomos, são capazes de realizar tarefas tradicionalmente realizadas por humanos com supervisão mínima. Esses robôs podem navegar em ambientes complexos, manipular objetos e se adaptar às mudanças de condições de forma autônoma, tornando-os ideais para tarefas como montagem, coleta, embalagem e manuseio de materiais.

5. Fabricação Adaptativa: A IA permite sistemas de produção adaptáveis que podem responder dinamicamente às mudanças na procura, às perturbações da cadeia de abastecimento e às condições do mercado. Esses sistemas podem reconfigurar processos de produção, ajustar designs de produtos e otimizar fluxos de trabalho em tempo real para atender a requisitos em constante mudança, garantindo agilidade e resiliência diante da incerteza.

6. Colaboração Homem-Máquina: A IA facilita a colaboração homem-máquina, onde humanos e máquinas trabalham juntos em sinergia para alcançar objetivos comuns. Os robôs colaborativos, ou cobots, são projetados para trabalhar ao lado de humanos em espaços de trabalho compartilhados, aumentando a produtividade, a segurança e a flexibilidade no chão de fábrica. Os algoritmos de IA permitem uma interação e coordenação perfeitas entre humanos e cobots, permitindo-lhes colaborar eficazmente em tarefas que exigem capacidades cognitivas e físicas.

7. Sistemas de Apoio à Decisão: Os sistemas de apoio à decisão alimentados por IA fornecem aos fabricantes insights e recomendações acionáveis com base em análise de dados e modelagem preditiva. Esses sistemas ajudam os gerentes a tomar decisões informadas sobre planejamento de produção, alocação de recursos, gerenciamento de estoque e otimização da cadeia de suprimentos, permitindo-lhes otimizar o desempenho e impulsionar o sucesso dos negócios.

8. Melhoria Contínua: A IA facilita iniciativas de melhoria contínua analisando dados de produção para identificar tendências, padrões e oportunidades de otimização. Os algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com dados históricos para desenvolver modelos preditivos e recomendações prescritivas para melhoria de processos, permitindo que os fabricantes impulsionem a inovação e permaneçam à frente da concorrência.

Desafios e considerações

Embora os benefícios potenciais da IA na obtenção de uma produção totalmente automatizada sejam imensos, vários desafios e considerações devem ser abordados:

1. Qualidade e segurança dos dados: Os algoritmos de IA dependem de dados de alta qualidade para treinamento e tomada de decisões. Garantir a precisão, confiabilidade e segurança dos dados é essencial para a eficácia e confiabilidade dos sistemas de IA na fabricação.

2. Implicações éticas e sociais: A adoção generalizada da IA e da automação na produção levanta preocupações éticas e sociais relacionadas com a deslocação do emprego, a requalificação da força de trabalho, as futuras fontes de rendimento, a necessidade humana de competição, a realização pessoal, a privacidade e o preconceito algorítmico. É essencial abordar estas preocupações de forma proativa e responsável para garantir que a automação impulsionada pela IA beneficie a sociedade como um todo.

3. Integração e interoperabilidade: A integração de tecnologias de IA em sistemas e processos de produção existentes requer planeamento e coordenação cuidadosos. Garantir a interoperabilidade entre diferentes sistemas de IA, equipamentos e plataformas de software é crucial para alcançar uma integração perfeita e maximizar o valor da IA na produção.

4. Marcos Regulatórios e Legais: À medida que a IA se torna mais difundida na produção, os quadros regulamentares e jurídicos devem evoluir para abordar questões como segurança, responsabilidade, direitos de propriedade intelectual e privacidade de dados. Regulamentações claras e transparentes são essenciais para promover a confiança, a responsabilização e a inovação responsável na automação orientada pela IA.

5. Habilidades e treinamento: A adoção generalizada da IA e da automação na produção exigirá uma força de trabalho qualificada, capaz de projetar, implementar e manter sistemas de IA. Investir em programas de educação, formação e desenvolvimento da força de trabalho é fundamental para equipar os trabalhadores com as competências e conhecimentos necessários para terem sucesso na era da automação impulsionada pela IA.

Conclusão

Existe um velho ditado, popularizado por Oscar Wilde em 1889, que diz que “A vida imita a arte”. Em 2017 publiquei um artigo sobre como o desenho animado da Hanna-Barbera, “Jetsons”, está prevendo com precisão o futuro:https://futura-automation.com/2019/07/11/jetsons-predictedit/. Tal como acontece com “Spacely Sprockets”, onde George Jetson aparentemente trabalhou (embora nunca parecesse estar a trabalhar), o nosso futuro olha para uma visão de produção totalmente automatizada, eliminando completamente a necessidade de trabalho humano. Esta perspectiva continua a ser uma perspectiva tentadora, talvez inevitável.

Os avanços contínuos na robótica, IA, nanotecnologia e ciência dos materiais podem eventualmente levar ao desenvolvimento de sistemas de produção totalmente autónomos, capazes de funcionar sem intervenção humana. Esses sistemas seriam altamente flexíveis, adaptáveis e resilientes, capazes de responder às mudanças nas demandas do mercado e aos requisitos de produção em tempo real. O único insumo seria o capital, uma vez que, em última análise, todos os materiais também podem ser produzidos por processos controlados por IA, utilizando máquinas e sistemas de mineração e fresagem projetados e construídos por robôs controlados por IA.

A realização de uma produção totalmente automatizada representaria uma mudança de paradigma na natureza do trabalho, levantando questões profundas sobre o futuro do emprego, da economia, da sociedade e da realização da vida pessoal. Com o advento de um número crescente de componentes humanos fabricados (substituições de articulações em cerâmica e metal, pacemakers cardíacos, lentes oculares, estimuladores neurológicos), é razoável especular que os robôs, a IA e a vida humana irão fundir-se numa data não muito distante, criando uma “sociedade ciborgue”.

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