Líderes da Indústria Rompem Barreiras da IA na Manufatura Inteligente

Por que mais fabricantes nos Estados Unidos não usam tecnologias de manufatura inteligente, como IA e machine learning, para reduzir desperdícios, alcançar manutenção preditiva e aprimorar seus sistemas de automação?

Essa questão foi o foco de "O Papel da IA na Manufatura", uma mesa-redonda patrocinada pela CESMII, o Instituto de Manufatura Inteligente. Os painelistas representavam Procter & Gamble, Raytheon Space and Airborne Systems, Microsoft, UCLA e CESMII.

Os especialistas discutiram como superar impedimentos como "purgatório de pilotos", software dependente de plataforma, cientistas de dados sem conhecimento do domínio da manufatura e "anarquia de dados".

"Ainda há muito hype neste espaço, o que não é incomum quando se tem o potencial de disruptar uma indústria inteira", disse John Dyck, CEO da CESMII e 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."

Muitas empresas relatam tentar incorporar IA em suas operações, mas ficam presas no "purgatório de pilotos", incapazes de escalar um pequeno projeto bem-sucedido.

Até uma empresa Fortune 500 como a Procter & Gamble admite ter problemas. Ainda no início da adoção de IA, a empresa conseguiu implantar alguns algoritmos de machine learning. Mas a P&G esbarra na escalabilidade.

"Você percebe: não tenho uma infraestrutura que consiga extrair os dados do jeito que eu quero", disse Jeff Kent, líder de plataformas inteligentes da P&G. "Não tenho uma plataforma que contextualize bem, e não tenho um local onde o algoritmo possa ser desenvolvido facilmente por não especialistas em ciência de dados. Estamos naquele estágio em que temos pilotos bem-sucedidos, mas eles ficam restritos ao contexto de quem os desenvolveu."

"Acho que estamos saindo do purgatório de pilotos", acrescentou ele, "mas só vamos sustentar uma adoção escalável e alcançar toda a promessa da Indústria 4.0 quando tudo isso se unir em um processo de trabalho completo e um conjunto completo de aplicações nas quais a P&G, nossos fornecedores e OEMs possam participar."

Kelly Dodds, diretora de tecnologia de manufatura avançada da Raytheon, disse que o contratante militar teve sucesso integrando IA em aplicações robóticas usando visão de máquina.

"A capacidade de a visão de máquina pegar o que você quer pegar todas as vezes e se aprimorar é um empreendimento significativo", disse ela.

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

"Precisamos de alguns cientistas de dados que tenham expertise de domínio", disse ele. "Portanto, desenvolver esse pipeline de pessoas que tenham esse contexto é importante."

Falando em cientistas de dados, Jonathan Wise, VP de tecnologia da CESMII, é um desenvolvedor de software que acredita que seus colegas programadores devem iniciar seus projetos com flexibilidade de implantação em mente.

"Temos uma força de trabalho que desenvolveu inteligência em CLPs nas últimas duas décadas, mas esses fornecedores de plataforma não construíram nenhuma camada de abstração de hardware (HAL) entre o código e o CLP", disse ele. "No software de TI, por outro lado, nos últimos anos temos construído nosso software... a partir de componentes, e esses componentes são fracamente acoplados a uma arquitetura específica e conectados 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 informação comuns.

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

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

Com a pandemia e as mudanças climáticas disruptando cadeias de suprimentos, reduzir desperdícios e usar recursos eficientemente pode ser um benefício crítico da adoção de IA, disse Walid Ali, especialista em IA na manufatura na Microsoft.

"Com processos industriais respondendo por quase metade do consumo de energia da nossa espécie e um quinto das emissões globais de gases de efeito estufa, é a coisa ética a fazer, bem como a decisão de negócios correta, com certas economias nos impulsionando a colaborar em loops de recursos fechados e no ciclo de vida dos produtos, da produção ao consumo", disse ele.

"Este é um momento de oportunidades sem precedentes que nos permite fazer a coisa certa do ponto de vista tecnológico com IA e manufatura inteligente, bem como para oportunidades de sustentabilidade no ambiente em que vivemos."