5 minutos com a PwC em IA e Big Data na manufatura

Manufacturing Global fala com Kaveh Vessali, PwC Middle East Parceiro (Digital, Data &AI) na aplicação de AI e Big Data na Manufatura

Você poderia definir o que é inteligência artificial e o que é Big Data?

A IA é a capacidade de uma máquina de perceber seu ambiente e realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, e é todo um campo de diferentes tecnologias, técnicas e aplicações.

Big data é um conjunto de ferramentas e recursos para trabalhar e processar conjuntos de dados extremamente grandes.

Como a IA e o Big Data funcionam juntos?

O big data é apenas um dos facilitadores da IA, embora, à medida que vemos volumes crescentes de dados, seja um dos mais importantes

Como isso pode ser aplicado a um ambiente de fabricação?

De um modo geral, há muitos benefícios da IA ​​e do uso de dados, que incluem redução de custos, minimização de erros humanos e aumento de produtividade e eficiência. O importante a considerar é qualquer configuração - para o uso de qualquer tecnologia - qual é o problema que você está tentando resolver? Seja apenas automatizando tarefas repetitivas ou reinventando a natureza do trabalho nas fábricas, fazendo com que humanos e máquinas colaborem para tomar decisões melhores e mais rápidas.

Por que os fabricantes devem usar IA e Big Data ao adotar recursos de fabricação inteligente? Qual é o valor para os fabricantes?

Uma visão é, novamente, os benefícios econômicos da IA, que vêm na fabricação como resultado de:

1. Ganhos de produtividade ao automatizar processos e aumentar o trabalho das forças de trabalho existentes com várias aplicações de tecnologias de IA.

2. Maior demanda do consumidor devido à maior capacidade de personalizar e adaptar produtos manufaturados, juntamente com produtos e serviços digitais e aprimorados por IA de maior qualidade.

As indústrias de manufatura (e construção) são, por natureza, intensivas em capital e, em nosso relatório de 2018, “O impacto potencial da IA ​​no Oriente Médio”, estimamos que a adoção de aplicativos de IA poderia aumentar a contribuição dos setores para os ganhos do PIB em mais de 12,4% até 2030.

Como a IA e o Big Data podem ajudar os fabricantes a evoluir na revolução da Indústria 4.0? E aqueles que já estão olhando para a Indústria 5.0?

É realmente sobre o investimento que você faz agora, a fim de preparar seu negócio para o futuro.

Normalmente, vemos duas estratégias ou abordagens amplas para a adoção da IA. Há coisas que podemos fazer imediatamente, sem recorrer ao Big Data – que é adotar tecnologias que denominamos de Sensing, aquelas que envolvem visão computacional, por exemplo. Existem muitos casos de uso em que eles podem ser usados ​​imediatamente na fabricação, como para detecção automática de falhas. No entanto, há um jogo de longo prazo que exige investir em dados - obter os mecanismos de coleta corretos, armazenamento, governança de dados, recursos de Big Data etc. Isso é absolutamente necessário para o sucesso da adoção a longo prazo.

Qual ​​é a melhor estratégia para organizações que buscam perceber o valor da IA ​​e do Big Data na fabricação?

AI e Big Data são apenas uma parte de uma fábrica inteligente de sucesso. As organizações que lideram a adoção da IA ​​são aquelas que já fizeram mais progresso na digitalização dos principais processos de negócios. Para avançar no uso de soluções de IA em escala, há vários investimentos em tecnologia e decisões organizacionais a serem tomadas, incluindo:

1. Os processos de digitalização levam, em última análise, a uma capacidade aprimorada de geração de dados e no ambiente de fabricação - com muitas centenas de sensores gerando milhares de medições em tempo real, o resultado é Big Data. Os dados são essenciais para a construção de IA, portanto, a aquisição, o gerenciamento e a governança de dados confiáveis ​​e precisos são essenciais. A linha de produção e as fábricas desempenham um papel crítico e direto no processo de aquisição de dados.

2. A estratégia de IA, tanto a longo quanto a curto prazo, começa com os casos de uso, os aplicativos de negócios. Os fabricantes precisam perguntar onde desejam usar a IA e reunir esses casos de uso e priorizar projetos com base em um equilíbrio entre o impacto esperado e a complexidade da implementação.

É claro que, além da tecnologia e dos processos de negócios, as pessoas estão no centro de qualquer adoção de tecnologia bem-sucedida. As equipes de IA precisam ser compostas não apenas por cientistas de dados, mas também por engenheiros de dados e arquitetos de soluções para permitir seu trabalho, administradores de dados para garantir a precisão e, cada vez mais, chamados de “tradutores de análise/IA”, capazes de se comunicar com líderes de negócios e especialistas em tecnologia . A cultura também é fundamental, e os fabricantes precisam habilitar uma cultura orientada por dados e IA, construindo confiança em dados e algoritmos, educando sua força de trabalho sobre IA e seus recursos, a melhor forma de extrair valor. Não é apenas o positivo, é claro, mas também os riscos e limitações, pois quando encontrados sem expectativas definidas, podem afetar significativamente a vontade de investir.

Quais são os desafios quando se trata de adotar IA e Big Data na fabricação?

mostrou que um dos principais desafios para a implementação da IA ​​é a incerteza em torno do retorno do investimento (ROI). Como eu disse, é necessário um investimento significativo para que uma estratégia de dados e IA de longo prazo seja bem-sucedida, e as expectativas ao longo do tempo para ver retornos tangíveis devem ser definidas de forma realista.

Muitas empresas também lutam com o lado dos dados:coletar e fornecer os dados que um sistema de IA precisa para operar e garantir que sejam precisos. Novamente, isso fala dos maiores investimentos necessários na digitalização.

Alguns dos principais desafios para empresas de manufatura com a implementação de IA em escala de nossa pesquisa incluem:

• 40% → Tecnologias não maduras  
• 40% → A força de trabalho não tem habilidades para implementar e gerenciar IA  
• 36% → Incerto do retorno do investimento  
• 33% → Os dados ainda não estão maduros 
• 32% → falta de transparência e confiança  
• 24% → Conselhos de trabalhadores e sindicatos  
• 22% → Obstáculos regulatórios em mercados domésticos e importantes  

Um elemento destacado aqui, particularmente em torno da falta de confiança e dos sindicatos, é que a IA é normalmente deturpada na mídia como “substituindo” trabalhadores e aceitando empregos. Sim, há ganhos de eficiência a serem obtidos com a automação, como houve desde a primeira revolução industrial. Mas acreditamos que os dados e a IA são mais valiosos quando usados ​​para aumentar os trabalhadores, aprimorando suas habilidades e os produtos que estão sendo fabricados.

Outro desafio que estamos começando a ver emergir são os ataques cibernéticos visando cada vez mais equipamentos e máquinas interconectados em fábricas inteligentes. A PwC organizou recentemente um webcast, em cooperação com a Associação Nacional de Fabricantes dos EUA e a Microsoft para discutir isso.

Quais são as tendências atuais em IA e Big Data na fabricação?

• Vemos empresas se concentrando um pouco mais na adição de soluções de IA aos principais processos de produção, como engenharia, montagem e testes de qualidade 
• A segurança é de importância significativa, com técnicas adotadas nos recursos de adesão ao protocolo (por exemplo, manter uma distância segura de máquinas específicas) sendo adotadas em mais cenários diários para adesão ao protocolo COVID-19 
• Há um interesse considerável na manutenção preditiva de grandes máquinas envolvidas nos processos de fabricação e também na otimização da cadeia de suprimentos

O que você vê acontecendo na indústria de IA e Big Data na manufatura nos próximos 12 a 18 meses?

Honestamente, acho que veremos uma continuidade de onde já estivemos nos últimos 12 a 18 meses. A IA e os dados já estão sendo usados ​​na fabricação, mas esse uso não recebe tanta atenção na mídia quanto, digamos, na saúde, mas as histórias de sucesso estão lá e continuarão à medida que as operações continuarem suas jornadas digitais.