Metas e desafios na manufatura

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Os processos de fabricação envolvem tarefas complexas e físicas que requerem precisão, coordenação e segurança. Além disso, os sistemas de fabricação frequentemente enfrentam ambientes dinâmicos e incertos que exigem adaptabilidade e resiliência. Para lidar com esses problemas, a IA pode possibilitar uma maior integração, menos atrito e simplificação de processos em toda a cadeia de valor da manufatura. Para seguir e desenvolver essa premissa, esta unidade explora as metas e os desafios da IA na manufatura.

Metas

Quando as empresas de manufatura implementam soluções de IA, elas esperam resolver esses problemas relacionados aos negócios.

• Equilibrar os aspectos humanos e tecnológicos da produção: a maioria das fábricas contam com funcionários e robôs que trabalham juntos. O envelhecimento da força de trabalho e a subsequente perda de conhecimento institucional estão perturbando esse equilíbrio, visto que 46% dos trabalhadores da linha de frente afirmam que a escassez de funcionários está dificultando seu trabalho.¹ A inteligência artificial pode reestabelecer esse equilíbrio aprimorando as habilidades e capacidades dos trabalhadores, ao mesmo tempo em que automatiza e otimiza tarefas repetitivas ou perigosas.
• Promover a segurança do funcionário: as soluções de IA permitem que as empresas evitem acidentes e monitorem as condições de saúde. Usando a IA, os fabricantes podem criar um ambiente mais seguro para seus funcionários.
• Automatizar e simplificar: o setor de manufatura espera que a automação de IA simplifique tarefas, reduza erros e aumente a eficiência.
• Analisar dados para a criação de valor: a IA pode ajudar a coletar e analisar dados de várias fontes industriais, como sensores, máquinas, clientes e fornecedores. A finalidade é criar valor e otimizar a tomada de decisões.
• Garantir fluxo e integração: os fluxos de trabalho nas fábricas são agitados e devem ser perfeitamente sincronizados para otimizar a produtividade. A IA pode ajudar com essa tarefa coordenando processos em cada estágio do ciclo de fabricação, desde o design até a entrega.
• Minimizar os custos de energia: a IA permite que os fabricantes monitorem e otimizem o consumo de energia. Esse caso de uso permite que as fábricas reduzam sua pegada de carbono e economizem dinheiro.
• Criar estratégias de fornecimento de várias fontes ("multishoring"): os fabricantes precisam diversificar sua cadeia de suprimentos trabalhando com vários fornecedores. Essa tarefa envolve considerar as compensações entre custo, qualidade, velocidade e risco. As soluções de IA podem ajudá-lo a lidar com essas informações para tomar as melhores decisões.
• Cumprir as regulamentações ambientais: à medida que as regulamentações ambientais se tornam cada vez mais rigorosas, os fabricantes podem usar soluções de IA para evitar multas, melhorar sua reputação e contribuir para a sustentabilidade.

Desafios

Um primeiro conjunto de desafios para as soluções de IA na manufatura envolve dificuldades na curadoria e gerenciamento de dados.

• Clientes ou tipos de dados de nicho: os modelos tradicionais de IA trabalham localizando padrões em grandes quantidades de dados. Portanto, eles têm dificuldade em lidar com clientes ou tipos de dados de nicho que não tenham dados ou padronização suficientes. Nessas situações, pode ser mais eficaz reutilizar modelos de linguagem grandes (LLMs) pré-treinados, como aqueles incluídos no Serviço OpenAI do Azure.
• Tipos de arquivo únicos e documentos físicos: os fabricantes geralmente trabalham com uma proporção maior de tipos de arquivos únicos, como arquivos .cad, ou documentos físicos, como contratos assinados. Os sistemas de IA não ingerem diretamente esses documentos, então é necessário transformá-los.
• Políticas restritivas: às vezes, obter acesso às informações e ferramentas necessárias não é simples. Talvez seja necessário navegar por políticas complicadas de proteção de dados e requisitos de acesso. Além disso, os conselhos de trabalhadores e as legislações podem limitar o uso da IA em determinados contextos.
• Informações confidenciais internas: em outras situações, sua própria organização pode exige que você lide com determinadas informações com muito cuidado. Por exemplo, as informações de preços de fabricação ou documentos de projetos são altamente confidenciais e é necessário evitar vazamentos ou uso indevido por partes não autorizadas.
• Infraestrutura de dados inadequada: as soluções de IA muitas vezes são bloqueadas porque dependem de repositórios de conhecimento complexos e pesados. Cerca de 22% dos fabricantes não conseguem escalar sua solução de IA porque não têm as ferramentas necessárias para processar e analisar dados.²
• Incapacidade de obter insights acionáveis: por fim, a maioria dos fabricantes tem dificuldade em obter o que precisa depois de implementar ferramentas de planejamento de recursos empresariais (ERP). Apenas 17% dos líderes de manufatura afirmaram ter sucesso nesta tarefa.³ Normalmente, esse problema ocorre devido à falta de requisitos técnicos e organizacionais para que essas ferramentas sejam totalmente operacionais.

No entanto, outros desafios podem surgir das relações dos fabricantes com os clientes.

• Dependência excessiva de clientes pequenos e tradicionais: muitas empresas pequenas, familiares e independentes não têm um departamento de TI e não possuem uma abordagem sofisticadas em relação à tecnologia. As empresas de manufatura business-to-business (B2B) que dependem muito desses clientes podem ter problemas para obter dados valiosos deles.
• Inflação: a inflação está reduzindo as margens econômicas, tornando desafiador encontrar recursos para implementar sistemas de IA ou convencer os clientes a pagar o investimento necessário.
• Aumento das expectativas dos clientes em relação a serviços e produtos: ultimamente, a mídia tem criado um hype em torno da IA generativa e tecnologias semelhantes. É verdade que elas são poderosas e podem fazer a diferença para o seu negócio. No entanto, os clientes costumam ter expectativas irreais do que uma solução baseada por IA pode oferecer. Às vezes, é necessária uma abordagem educativa para orientar os clientes em relação a cenários de IA mais realistas.

A seguir, vamos explorar os casos de uso mais comuns no setor de manufatura com IA para que sua empresa alcance essas metas.