A inteligência artificial (IA) não é algo novo. A disciplina foi cofundada por John McCarthy, denominado "pai da IA", em 1956. Ainda assim, ganhou recentemente uma atenção considerável por parte do público, com o lançamento da plataforma de IA generativa da Open AI, o Chat GPT, em novembro de 2022.
Nos últimos meses, a IA tem dominado as notícias a nível mundial, e as empresas de todos os setores procuram explorar formas de incorporar a IA nos seus processos. Enquanto fabricante, provavelmente também está a considerar o papel que a IA pode desempenhar nas suas linhas de produção.
Neste artigo, vamos explorar algumas possibilidades de utilização da IA na indústria de produção, dar algumas dicas para um arranque neste sentido e debater o papel dos dados em qualquer aplicação de IA de sucesso.
O que é a inteligência artificial?
A IA descreve qualquer aplicação de software informático que permita às máquinas imitar a inteligência humana, seja através da visão, da fala ou da interpretação de dados, com o objetivo de resolução de problemas. Trata-se de um termo abrangente que descreve várias metodologias, incluindo robótica, análise de imagem, processamento de linguagem, aprendizagem automática e redes neuronais artificiais.
A um nível básico, os sistemas artificialmente inteligentes analisam dados, por meio de algoritmos, para identificar padrões. Os sistemas mais complexos são capazes de aprender com as experiências, resolver problemas e tomar decisões sem intervenção humana.
Atualmente, encontram-se aplicações de IA numa vasta gama de indústrias:
Alimentação e bebidas: a Campbell Soup Company utiliza a IA para analisar os dados de preferências dos consumidores e utiliza a metodologia de design ágil para acelerar o desenvolvimento de novos produtos.
Desperdício e recuperação: a Greyparrot, uma empresa de análise de desperdício gerada por IA, desenvolveu sistemas de visão computacional para a identificação de desperdício em instalações de recuperação de materiais.
Codificação e marcação: na Domino, incorporamos aspetos de IA na obtenção de valores para novas formulações e na automatização de testes para acelerar o processo de desenvolvimento de tintas.
Como se pode utilizar a IA na indústria de produção?
A IA está a demonstrar ter um enorme valor para a indústria de produção em três áreas fundamentais.
Redução do erro: os sistemas de IA podem ser desenvolvidos para compreender e analisar todos os tipos de dados visuais, incluindo dados de sistemas de controlo de qualidade das linhas de produção, para identificar padrões que possam indicar problemas de produção mais alargados e facilitar a redução de desperdício e erros.
Manutenção preventiva: é possível utilizar os dados dos registos de manutenção e do desempenho da linha de produção para prever o desempenho das máquinas e a melhor altura para a substituição de peças ou manutenção.
Previsões: com um conjunto de dados completo, incluindo informações sobre as operações da fábrica, o desempenho da produção, as vendas e o feedback, os sistemas de IA conseguem prever a procura e contribuir para a otimização do inventário, permitindo o planeamento antecipado das tiragens.
Como começar a utilizar a IA na produção
Qualquer caso de utilização de IA na produção passa pela utilização de um conjunto de dados extenso para treinar um modelo de IA. Como tal, é fundamental que os fabricantes implementem sistemas e processos que permitam uma recolha de dados consistente e fiável em todas as atividades de produção necessárias antes de começarem a trabalhar.
Dados de controlo de qualidade: os sistemas de visualização por máquinas para controlo de qualidade podem ter um papel significativo nas aplicações de IA. Os sistemas visuais de controlo de qualidade, como o R-Series da Domino, podem facilitar a recolha de dados e criar os conjuntos de dados necessários para treinar modelos de IA. Os mesmos sistemas podem também tornar-se fontes de dados visuais para análise e tomada de decisões, alimentando diretamente os modelos de IA para processar os dados e extrair informações.
Métrica automática: o equipamento robusto de produção de dados desempenhará um papel fundamental na capacitação da IA para a manutenção preventiva. Os fabricantes podem recolher informações valiosas sobre o desempenho e o diagnóstico das máquinas através de soluções de monitorização como a Domino Cloud. Ao passo que os dados históricos podem ser utilizados para treinar modelos de IA, os dados da máquina em tempo real podem ser analisados por algoritmos de IA para prever a necessidade de manutenção.
Dados de produção: serão necessários dados de produção mais vastos, que englobem todas as partes da linha de produção, para a utilização de IA na otimização do desempenho, manutenção preventiva e previsões. Ao integrarem as máquinas, os fabricantes podem recolher dados de produção da fábrica e consolidá-los num conjunto de dados acessível que suporte a implementação da IA.
As tecnologias de última geração da Domino foram concebidas a pensar na integração. Em termos simples, tudo o que é produzido numa linha terá um código, que será contabilizado como parte de um único turno ou tiragem para medir o desempenho global da produção. Como parte de um "ecossistema" de produção mais vasto dentro de uma linha de produção, as soluções da Domino são desenvolvidas para trabalharem com protocolos líderes da indústria, incluindo Ethernet IP, para proporcionar uma comunicação perfeita entre os sistemas SCADA e todas as outras partes da linha de produção.
Dados a montante e a jusante: a codificação de dados variáveis ao nível do lote ou do artigo, quando conjugada com outros sistemas de monitorização da produção, como os acima referidos, pode ser utilizada para ligar produtos individuais à linha de produção. Um código de produto serializado permitirá a identificação dos produtos em caso de rejeição ou problema em algum ponto durante a distribuição, fornecendo uma via para rastrear e descobrir exatamente quando e onde foram feitos.
O valor de um código de dados variáveis pode ir muito além da fábrica, passando pela cadeia de abastecimento mais alargada até chegar às mãos dos consumidores. É possível utilizar um código digitalizável com um número de série exclusivo para recolher o feedback dos clientes e associá-lo ao histórico de produção único do produto, ajudando não só a identificar a origem dos problemas, como também a recolher os dados sobre as preferências dos consumidores, tendências, etc., o que vai contribuir para o desenvolvimento de produtos existentes ou novos.
A recolha destas informações durante a produção e depois de o produto sair da fábrica é outra vertente de um conjunto de ferramentas complexo que ajuda as empresas a chegar a um ponto em que os seus dados são suficientemente robustos para considerar a investigação de aplicações de IA.
Os dados são o primeiro passo em qualquer percurso de IA que pretenda seguir e são também, inquestionavelmente, a parte mais importante do processo, sem a qual quaisquer tentativas futuras irão certamente falhar.
Preparação para a mudança
A preparação de um projeto de IA na produção implicará também a atribuição de recursos suficientes para implementar novos sistemas, desenvolver conjuntos de dados, treinar modelos de IA e monitorizar e analisar os progressos.
Embora os debates em torno da IA suscitem inevitavelmente preocupações quanto à substituição dos trabalhadores humanos, pelo menos a curto prazo, na prática tem-se verificado o oposto.
Segundo a Forbes, a IA permitirá que os trabalhadores se concentrem em atividades mais significativas e de maior valor; segundo o MIT e a Statista, as colaborações entre humanos e robôs (que podem ser até 85% mais produtivas do que as equipas compostas apenas por humanos ou apenas por robôs) serão o futuro da produção.
A preparação de uma força de trabalho para a IA será um processo contínuo e, à medida que as tecnologias evoluem, as empresas terão de investir na aprendizagem e no desenvolvimento para garantir que os colaboradores continuam equipados com as competências necessárias para progredir.
Comece hoje mesmo o seu percurso de recolha de dados
É provável que o impacto da IA na produção seja substancial, embora não garanta o sucesso se não vier sustentado por um plano estratégico que comece por facilitar métodos fiáveis de recolha de dados.
Os fabricantes devem discutir os seus requisitos com os fornecedores de soluções para descobrir que dados já estão disponíveis e que soluções podem facilitar a recolha de dados sem interrupções.
Consulte o nosso artigo para saber mais sobre as soluções da Domino para a produção inteligente e a codificação de dados variáveis.