Três maneiras pelas quais a IA está melhorando as operações de fabricação

Jonathan Whiteside, consultor de tecnologia principal do Dept detalha as três maneiras pelas quais a IA é melhorar as operações de fabricação...
A Indústria 4.0 tornou-se mais do que uma palavra da moda no mundo da manufatura; é a nova realidade. Uma realidade que foi acelerada pela pandemia de Covid-19. Durante os primeiros três meses da pandemia, o digital avançou o equivalente a dez anos, à medida que empresas e consumidores se ajustavam ao mundo online.

Os principais princípios de um negócio pronto para o futuro - agilidade, resiliência e inovação - podem ser ajudados pelo investimento em soluções digitais. Com a pressão para otimizar as operações, reduzir custos e maximizar a receita, a transformação digital tornou-se um imperativo.

“Os vencedores em transformação digital estão utilizando tecnologia disruptiva para enfrentar os desafios de negócios, impulsionando a melhoria por meio da aplicação prática. A digitalização dos processos operacionais é fundamental para os fabricantes lidarem com as demandas e os desafios da crise e é considerado um passo natural na evolução da fabricação”, disse Jonathan Whiteside, Consultor Principal de Tecnologia do Dept.

“Felizmente, a inovação chegou a um ponto em que tecnologias emergentes, como IA e Internet das Coisas (IoT), estão amplamente disponíveis, ajudando a acelerar a transformação dos negócios de manufatura tradicionais. Existem três áreas principais em que os fabricantes podem implementar a IA para se tornarem mais resilientes e melhorar os resultados:previsão, manutenção condicional e comunicação.”

Nº 1 - Planejamento e previsão de demanda

O Machine Learning tem a capacidade de automatizar a análise e detectar padrões de dados a uma taxa que seria impossível para os humanos alcançarem. Ele pode levar a segmentação de dados além de clusters de palavras-chave simples e abre a oportunidade de coletar informações de novas fontes de dados. Quando aplicado a modelos de previsão, os resultados são impressionantes. De acordo com , a previsão baseada em IA pode reduzir erros de 30 a 50% nas redes da cadeia de suprimentos. A precisão aprimorada leva a uma redução de 65% nas vendas perdidas devido a situações de falta de estoque e os custos de armazenamento diminuem em torno de 10 a 40%. O impacto da IA ​​na cadeia de suprimentos está entre US$ 1,2 trilhão e US$ 2 trilhão em

Com essas estatísticas em mente, não é de admirar que o aprendizado de máquina esteja sendo adotado por planejadores de demanda em todo o setor. A velocidade e a precisão das previsões de aprendizado de máquina oferecem vários benefícios, com a melhoria da experiência do cliente como resultado da disponibilidade aprimorada sendo apenas a ponta do iceberg. Quando há confiança na previsão, os níveis de estoque de reserva podem ser reduzidos, reduzindo assim o capital de giro e liberando espaço valioso. Melhores previsões podem gerar economia em toda a cadeia de valor, desde o planejamento de transporte aprimorado até horários de mão de obra otimizados.

Melhorar a precisão da previsão de demanda está demonstrando resultados sólidos em todos os setores, com os fabricantes de bens de consumo embalados na liderança. A multinacional francesa Danone Group está melhorando a coordenação de planejamento em marketing, vendas, gerenciamento de contas e cadeia de suprimentos com aprendizado de máquina. Por meio de modelagem de demanda orientada por IA, e alcance seus níveis de serviço desejados para estoques em nível de canal ou loja. O sistema levou a uma redução de 20% no erro de previsão, uma redução de 30% nas vendas perdidas, uma redução de 30% na obsolescência do produto e uma redução de 50% na carga de trabalho dos planejadores de demanda.

O aprendizado de máquina e a IA não influenciam apenas como empresas fabricam, mas também o que eles fabricam. Com o poder de identificar mudanças nos gostos dos consumidores, por meio da análise de dados e da identificação de tendências, as empresas de alimentos embalados podem reagir mudando os ingredientes para criar especialidades por tempo limitado que ressoarão com os consumidores. Há também grandes oportunidades para identificar possíveis áreas de expansão do produto e, ao mesmo tempo, acelerar o processo para um lançamento mais oportuno.

#2 - Desenvolvimento e manutenção

A manutenção manual do equipamento de fabricação é cara e demorada, além de apresentar um alto risco de mau funcionamento do equipamento, afetando enormemente o cronograma de produção e diminuindo a produtividade. Por esses motivos, prever quando as máquinas provavelmente falharão é o uso mais popular da IA ​​na fabricação hoje.

“O tempo de inatividade não planejado é evitável com a manutenção preditiva. Os fabricantes são capazes de construir um plano de proteção de viabilidade de ativos indicando quando será mais viável atualizar o equipamento respondendo a alertas e resolvendo problemas menores à medida que ocorrem. Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados interpretam mudanças em dados em tempo real. Em segundos, ele pode detectar processos, produtos e fluxo de trabalho anteriormente desconhecidos, aproveitando uma variedade de tipos de dados”, disse Whiteside.

Os dados do sensor são coletados do próprio equipamento detectando calor, vibrações e movimento, enquanto os dados do controlador lógico programável (CLP) rastreiam as entradas e saídas da máquina. Os dados de visão computacional são capturados de câmeras em toda a fábrica e os dados de séries temporais determinam o estado da máquina com base em seu histórico. Fontes de dados externas relevantes também são levadas em consideração, como mudanças nas condições climáticas ou efeitos indiretos de equipamentos relacionados. Essas descobertas fornecem uma excelente fonte de dados contextuais que podem ser usados ​​para treinar modelos de aprendizado de máquina, desenvolvimento de produtos e otimização da produção da linha de montagem.

Nº 3 - Estratégias de comunicação

A IA e o aprendizado de máquina não são apenas para processos operacionais. Sua capacidade de detectar padrões de várias fontes, como áudio, imagem e vídeo, pode melhorar a forma como você se comunica com seus clientes e funcionários. Aplicado aos seus canais de comunicação, as empresas podem economizar muito tempo.

Um chat-bot de IA pode aliviar a pressão em seu call center e liberar as equipes de vendas de campo para se concentrar na aquisição de novos clientes, ao mesmo tempo em que fornece respostas oportunas e relevantes às perguntas de seus clientes. Se você estiver usando gêmeos digitais, também deve conhecer os ciclos de manutenção e quando podem ocorrer atualizações ou problemas em seus produtos. Automatizar o processo de comunicação para informar seus clientes imediatamente antes que eles precisem entrar em contato com você ganhará elogios nas apostas de atendimento ao cliente.

Por meio de avanços na conectividade de rede online, mais recentemente a implantação de dispositivos conectados 5G e o fortalecimento contínuo do Bluetooth, é mais fácil do que nunca conectar os vários dispositivos que permitem as principais funções de negócios. Existem duas maneiras de realizar isso:análise de dados e automação. Esses dados interconectados geralmente são coletados por meio de software em nuvem, agrupando dados em um local de fácil acesso. Uma empresa pode usar aplicativos em nuvem para coletar informações sobre as perguntas frequentes do site mais pesquisadas, o registro de atendimento e devoluções e dados de fornecimento de materiais. Isso pode rastrear quando os clientes começaram a ter um problema específico com um produto, se o problema pode ser resolvido por meio de suporte ou requer um recall e se corresponde a um pedido específico de um fornecedor. Juntos, tanto o problema quanto a solução podem ser deduzidos.

Avançando com soluções escaláveis ​​

Empresas de manufatura em todo o mundo aceleraram a digitalização em resposta aos desafios impostos pela pandemia de Covid-19. No Reino Unido, mais de dois em cada cinco fabricantes (43%) disseram isso para suas respectivas operações comerciais ao longo do ano. E, apesar de quase 95% dos fabricantes globais ou operadores da cadeia de suprimentos dizerem que foram impactados negativamente pela pandemia, 82% agora se sentem preparados para lidar com um evento semelhante no futuro. Sua principal vantagem é a capacidade de transformar e adotar facilitadores digitais.

Inspire-se e aprenda com os líderes globais. Por exemplo, de várias maneiras; otimizar o consumo de energia nas plantas durante a produção ao vivo; verificações de qualidade operadas por máquina e ajuste autônomo da posição dos rotores das turbinas eólicas para aumentar os rendimentos do parque eólico. para trazer novos níveis de controle de qualidade para seus centros de fabricação. Os componentes de fabricação são examinados de perto usando radiografia industrial para verificar a integridade de cada peça e sua estrutura interna.

A indústria manufatureira está mais equipada do que nunca para utilizar estratégias de IA, e o valor de fazê-lo tornou-se bastante claro. Concentrando-se na digitalização, aproximando-se dos usuários finais e inovando o ecossistema digital para garantir que as necessidades dos clientes possam ser atendidas, os fabricantes podem evitar a comoditização, estar melhor posicionados para vencer a concorrência e nutrir a fidelidade de longo prazo de novos e existentes clientes.

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