Inteligência artificial (IA) refere-se ao desenvolvimento de sistemas de computador que podem executar tarefas que normalmente requerem intelecto humano. Essas tarefas incluem aprendizagem, raciocínio, resolução de problemas, compreensão da linguagem natural e percepção. Trata-se de criar máquinas que possam pensar e se adaptar.

A introdução da IA ​​na produção apresenta desafios e preocupações, além dos seus benefícios significativos, fazendo com que as empresas hesitem em implementá-la.

Desafios da IA ​​na Manufatura

“Muitos fabricantes estão bem cientes da IA ​​e de como ela pode melhorar os processos, mas podem ter preocupações legítimas sobre a implementação.” 

Afinal, é preciso comprometimento financeiro, adesão dos funcionários e habilidades para que tudo valha a pena. Aqui estão algumas coisas que eles precisam navegar.

Custo de implementação e ROI incerto

O custo de implementação e a incerteza em torno do retorno do investimento (ROI) são o principal obstáculo. O investimento inicial envolve a aquisição de infraestruturas de IA, ferramentas e talentos qualificados, o que pode representar um compromisso financeiro substancial para as empresas. Os fabricantes muitas vezes hesitam em adotar a IA devido à incerteza de obter retornos tangíveis no curto prazo.

Falta de habilidades e experiência

Trabalhadores pode potencialmente aumentar sua produtividade em 35% empregando IA. A indústria manufatureira enfrenta a necessidade de mais trabalhadores bem versados ​​na tecnologia. Recrutar, reter e melhorar as competências dos colaboradores com estas competências representa um desafio significativo, dificultando a integração perfeita da IA ​​nos processos de produção. 

Privacidade de dados e preocupações de segurança

Os fabricantes que lidam com dados confidenciais, como projetos proprietários e informações de clientes, enfrentam preocupações substanciais de privacidade e segurança. Existe uma preocupação constante com potenciais violações, roubo de propriedade intelectual e a necessidade de cumprir regulamentos de proteção rigorosos, acrescentando uma camada de complexidade à implementação da IA.

Integração com sistemas legados

Surgem problemas de compatibilidade ao integrar tecnologias de IA com infraestruturas existentes, muitas vezes desatualizadas, na produção. A complexidade e o custo associados à modernização ou substituição de sistemas legados representam desafios práticos para a integração harmoniosa da IA ​​nos processos de produção estabelecidos.

Resistência Cultural e Desafios Organizacionais

A resistência cultural à mudança e as preocupações com a deslocação profissional entre os trabalhadores são desafios predominantes. Alcançar o alinhamento de toda a empresa, garantir o compromisso da liderança e implementar estratégias eficazes de gestão da mudança tornam-se imperativos para superar a resistência e garantir uma transição suave para práticas de produção melhoradas pela IA.

Benefícios da IA ​​na manufatura

A IA é essencial em indústrias como a manufatura, especialmente porque cerca de 90% dos produtos possuem peças fundidas em metal, com uma pessoa média normalmente a 10 metros de um componente de metal fundido. A IA ajuda a melhorar a eficiência da fabricação desses componentes metálicos que as pessoas encontram diariamente. Permite que as máquinas funcionem melhor e de forma mais inovadora, tornando a produção mais rápida e eficiente. 

A IA na fabricação traz muitos benefícios. Aqui estão alguns deles.

1. Processos de produção simplificados

A IA simplificou os processos de produção, otimizando o gerenciamento da cadeia de suprimentos, a manutenção preditiva e a previsão de demanda. A IA ajuda a analisar grandes quantidades de dados para fazer previsões precisas sobre a necessidade de matérias-primas, garantindo a disponibilidade atempada e minimizando a escassez.

Outra aplicação de IA, manutenção preditiva, envolve monitorar as condições do equipamento em tempo real. A análise de dados de sensores ajuda a prever quando as máquinas podem falhar, permitindo uma manutenção proativa para evitar tempos de inatividade dispendiosos. Isso prolonga a vida útil do equipamento e reduz os custos gerais.

A previsão da procura, facilitada por algoritmos de IA, permite aos fabricantes antecipar tendências e flutuações do mercado. Essa percepção permite um melhor planejamento dos cronogramas de produção e dos níveis de estoque, evitando superprodução ou escassez de estoque. Consequentemente, a eficiência operacional aumenta e os custos são reduzidos através da utilização otimizada de recursos.

2. Melhor controle de qualidade e detecção de defeitos

A visão computacional e o aprendizado de máquina melhoram significativamente o controle de qualidade e a detecção de defeitos. A visão computacional permite que as máquinas “vejam” e analisem dados visuais, permitindo a inspeção precisa dos produtos em busca de imperfeições.

“Algoritmos de aprendizado de máquina aprendem com padrões e dados históricos, tornando-se cada vez mais hábeis em reconhecer defeitos sutis que podem passar despercebidos através de métodos de inspeção tradicionais.” 

O resultado é uma redução substancial nos recalls e retrabalhos de produtos. Identificar e resolver defeitos no início da fabricação permite que as empresas garantam que apenas produtos de alta qualidade cheguem ao mercado. Isso aumenta a satisfação do cliente e leva a economias significativas de custos associadas ao retrabalho de produtos defeituosos e ao gerenciamento de recalls.

3. Maior segurança e ergonomia do trabalhador

A IA contribui para melhorar a segurança e a ergonomia dos trabalhadores na produção. Um aspecto envolve o uso de robôs colaborativos e alimentados por IA (cobots) para realizar tarefas perigosas. 

Estas máquinas estão equipadas com sensores e algoritmos de IA que lhes permitem navegar e operar em ambientes que podem representar riscos para os trabalhadores humanos. Os robôs alimentados por IA ajudam a reduzir a probabilidade de acidentes e lesões no local de trabalho, assumindo tarefas em condições potencialmente perigosas.

Sistemas orientados por IA também são empregados para análise ergonômica e prevenção de lesões. Eles podem avaliar o desgaste físico dos trabalhadores analisando fatores como postura, movimentos e carga de trabalho. 

A identificação de potenciais problemas ergonômicos pode levar a medidas preventivas. Isto inclui ajustar as estações de trabalho ou fornecer formação para mitigar o risco de lesões relacionadas com tarefas repetitivas ou extenuantes. 

Implementação bem-sucedida de IA na manufatura

A implementação bem-sucedida de IA na fabricação envolve estas considerações estratégicas e práticas principais:

• Objetivos claros: Defina metas específicas para a implementação de IA, como melhorar a eficiência, reduzir custos ou melhorar a qualidade do produto. 
• Projetos piloto: Comece com projetos de IA de pequena escala para testar a viabilidade, identificar desafios e demonstrar benefícios tangíveis antes de uma implementação mais ampla. 
• Gestão de dados: Estabeleça processos robustos de coleta, armazenamento e análise de dados para fornecer a base para algoritmos de IA.
• Medidas de cibersegurança: Implemente protocolos de segurança cibernética para proteger dados confidenciais e proteger contra ameaças potenciais.
• Treinamento e envolvimento do usuário: Forneça treinamento abrangente aos funcionários sobre sistemas de IA e envolva-os no processo de implementação para construir aceitação e compreensão.

Aproveitando ao máximo a IA na manufatura

Os fabricantes hesitam em utilizar a IA principalmente devido aos custos iniciais, à incerteza sobre retornos rápidos e à falta de competências. Superar estas preocupações através de ensaios em pequena escala e promover o conhecimento sobre a tecnologia poderia encorajar uma adopção mais ampla na indústria transformadora.

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• Fonte: https://www.aiiottalk.com/why-manufacturers-hesitating-to-use-ai/