Desmistificando a IA na Manufatura: Estratégias Baseadas em Evidências para Investidores

Desmistificando a IA na Manufatura: Estratégias Baseadas em Evidências para Investidores

Os fabricantes enfrentam a difícil tarefa de conciliar a atual "agenda de inovação". Hoje, a Internet Industrial das Coisas (IIoT), a automação robótica e a inteligência artificial (IA) estão todas prontas para serem a próxima grande novidade. Mas aqueles na linha de frente da manufatura são cautelosos em abraçar a inovação — e com razão. Muitas vezes, as expectativas não são atendidas, investimentos de capital são feitos em vão e a experimentação não se traduz positivamente em lucros.

Em vez disso, muitas empresas adotam uma abordagem de "esperar para ver". Elas aguardam que empresas líderes, com orçamentos maiores, descubram como tornar essas novas tecnologias viáveis, educando o resto do mercado no processo. Mas a IA é diferente. A IA industrial foca em usar dados de equipamentos e sensores para fazer previsões inteligentes e automatizar a tomada de decisões operacionais. Os fabricantes não podem esperar para implementar a IA industrial — as recompensas são grandes demais. Apesar dos mitos sobre ela, a IA industrial é um raro caso de inovação acessível e sem falhas inerentes. Vamos analisar os mitos um a um.

Mito #1: A IA é Cara

Embora todas as inovações tenham potencial para melhorar a manufatura, muitas vezes exigem grandes investimentos. Mas a IA pode alcançar resultados tangíveis sem investimento significativo. O segredo está em saber como aplicá-la e aproveitar os esforços de P&D já feitos por empresas baseadas na internet. De fato, algoritmos usados pela Amazon e Netflix agora podem ser transferidos para implementações offline no chão de fábrica. Para os fabricantes, o trabalho pesado — desenvolver e testar a tecnologia central — já foi realizado e pago.

No entanto, os fabricantes devem entender onde no chão de fábrica a IA será melhor aplicada. Não se deixe enganar pela ideia futurista de "fábricas conectadas". A IA pode vir em um formato muito menos extravagante e muito prático: otimizando processos existentes com dados existentes. Dados os processos tradicionais da manufatura — fluxos de trabalho estabelecidos, operações 24/7 e longos ciclos de vida dos equipamentos — a IA tem muito com o que trabalhar.

Esta será em breve a IA que conhecemos. Integrada de forma invisível, ela melhorará áreas como gastos com matéria-prima, eficiência energética e produtividade com tomadas de decisão mais precisas em cada etapa. Além disso, nenhum gasto de capital ou novo hardware será necessário.

Mito #2: A IA Só Entrega Resultados Reais a Longo Prazo

O custo inicial não é o único medo dos fabricantes ao investir em inovação. A preocupação com o tempo necessário para o retorno sobre o investimento (ROI) também pode ofuscar ambições tecnológicas. Na manufatura, a implantação de tecnologia inovadora pode levar anos, com ROI às vezes medido em décadas. Outras prioridades intervêm e os gestores podem ficar menos incentivados quando os resultados finais não são garantidos.

A situação é diferente com a IA industrial. A construção de modelos baseados em IA leva meses, não anos. Testes para medir os resultados da IA em processos contínuos exigem apenas dias ou semanas. Uma vez aplicado o modelo, ele gera valor imediatamente ao produzir resultados que orientam mudanças estratégicas posteriores.

Mito #3: A IA Interrompe Processos Existentes

As pessoas são naturalmente apreensivas sobre mudanças, especialmente quando envolvem alterar um processo que já funciona. Uma mudança muitas vezes leva a outra, e, como gerentes experientes sabem, mesmo quando a tecnologia funciona, o processo de integração e adoção pode ser desafiador. No entanto, quando a IA é usada para otimizar processos, nada disso se aplica.

Onde a IA é usada para otimização, não há necessidade de reformar a linha de produção ou treinar a equipe para usar novos controles de processo. Tampouco são necessários complexos projetos de integração de TI — frequentemente causa de reclamações entre CIOs e usuários finais. Em vez disso, os mesmos processos de negócios são realizados pelos mesmos meios, mas de forma muito mais eficiente. Por exemplo, a IA pode sugerir os melhores modos de operação do equipamento ou a quantidade exata de matéria-prima necessária, tudo na mesma interface que seus operadores já usam. A única coisa afetada pela IA é o resultado final do fabricante.

A IA já está no radar da manufatura há muito tempo. Mas hoje, com poder computacional suficiente e dados críticos disponíveis, a IA pode ser efetivamente perseguida. Há poucos motivos para adiar um projeto de IA; a tecnologia já está aqui e os medos sobre inovação não se aplicam. No caso da IA, realmente não há tempo como o presente.