O que significa IA na indústria?

Em contraste com a IA em geral, a IA na indústria se concentra em áreas específicas de aplicação, como controle de qualidade, manutenção preditiva, otimização de processos e robótica. A IA na indústria está relacionada ao uso de algoritmos e aprendizado de máquina para automatizar tarefas complexas, detectar padrões e fazer previsões. Isso envolve a análise e o processamento de grandes volumes de dados de máquinas e sistemas.

Mas por que as empresas devem apostar no uso da IA na indústria?

Falhas, por exemplo, podem ser detectadas em tempo real em uma máquina através da análise. O uso da IA na indústria permite a manutenção preditiva, garante a qualidade do produto (qualidade preditiva) e utiliza os recursos de forma mais eficiente (energia preditiva).

Quais são as vantagens que a IA oferece na indústria?

Por que as empresas devem usar software de IA:

• Aumento da produtividade e do OEE
• Transformação da estratégia de manutenção em direção à manutenção baseada nas condições
• Redução de custos, por exemplo, de energia e produção
• Melhoria da segurança no trabalho
• Vantagem competitiva por meio da diferenciação da concorrência
• Melhoria da qualidade
• Menos tempo de parada não planejada

As vantagens da IA na produção são muitas. Por exemplo, as soluções de IA, como a manutenção preditiva, podem ser usadas para detectar falhas antes que levem a paradas onerosas. Se ocorrerem problemas, as medidas de manutenção podem ser iniciadas imediatamente: a parada não planejada é evitada, os custos de manutenção são reduzidos e a produtividade da empresa é aumentada. Nesse contexto, os dados também contribuem para a segurança no trabalho: é possível detectar, em parte, a fadiga do material e, assim, evitar situações perigosas.

Outra grande vantagem da IA na indústria é a melhoria da qualidade do produto. Com o uso da IA, as empresas podem detectar e corrigir defeitos e erros precocemente. Refugos e o retrabalho são reduzidos. Isso leva a uma maior satisfação do cliente e a uma imagem positiva da empresa.

A capacidade de previsão é outro aspecto importante da IA. Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de IA podem identificar tendências e padrões que outros especialistas normalmente não perceberiam. Isso permite que as empresas tomem decisões fundamentadas e enfrentem melhor os desafios futuros.

O uso da IA na indústria: guia passo a passo

O uso da IA na indústria requer planejamento e preparação cuidadosos. É importante selecionar a tecnologia de IA correta para os requisitos específicos da empresa. Aspectos como escalabilidade, flexibilidade e compatibilidade de dados devem ser levados em conta. Graças ao grande número de projetos de IA que concluímos na indústria, podemos fornecer insights valiosos e mostrar o que precisa ser considerado ao usar a IA nas empresas.

1. Decisão de fazer ou comprar:
Antes que uma solução de IA possa ser usada, as empresas devem decidir se querem desenvolver uma solução de IA internamente ou adquiri-la externamente. Para isso, devem levar em conta seus requisitos, recursos e orçamentos específicos. Qual é o custo máximo da solução planejada? Temos especialistas suficientes com experiência em IA, ciência de dados, TI e produção, ...?

Encontrar a resposta nem sempre é fácil. Em nosso guia "fazer ou comprar" para soluções de IA, você fica sabendo mais sobre elas e, através de uma lista de verificação, pode descobrir quando a produção interna ou externa é a melhor opção.

2. Captura de dados:
As fontes de dados relevantes na produção, por exemplo, sensores, protocolos de máquinas e dados de controle de qualidade, devem ser identificadas. A conectividade de dados deve estar garantida.

3. Processamento e análise de dados:
Para usar a IA de forma eficaz, é importante ter dados suficientes e de alta qualidade. Eles precisam ser limpos, estruturados e preparados para processamento pelos algoritmos de IA. O objetivo é detectar padrões e correlações nos dados.

4. Integração:
A solução de IA é integrada aos sistemas de produção existentes. Testes abrangentes garantem que tudo funcione sem problemas e que os dados possam ser processados em tempo real.

5. Treinamento:
Os modelos de IA são treinados com todos os dados coletados. É importante revisar e adaptar regularmente o processo de treinamento para melhorar a exatidão e o desempenho dos modelos de IA. Isso garante que os melhores resultados sejam sempre alcançados.

Com este guia passo a passo, você tem uma base sólida para implementar a IA em sua produção. A IA oferece um enorme potencial para otimizar sua produção e aumentar sua competitividade.

Exemplos: uso da IA na indústria

Para ilustrar a aplicação prática da IA na indústria, veremos agora alguns exemplos concretos. Estas empresas decidiram adquirir uma solução de IA e colheram os benefícios.

• Uma empresa do setor automotivo utilizou a Inteligência Industrial Festo AX para melhorar a disponibilidade da máquina e a garantia da qualidade na produção de carrocerias. O uso de algoritmos de IA tornou possível detectar problemas, como a perda de ar comprimido, em tempo real e tomar medidas imediatas. Isso reduziu significativamente os refugos e o retrabalho, resultando em uma considerável economia de custos. As paradas não planejadas puderam ser reduzidas em 25% e o tempo médio de reparo (MTTR) , em 20%.

• Outra empresa da indústria de semicondutores utilizou a Inteligência Industrial Festo AX para maximizar a qualidade de seus wafers. A análise de IA permitiu que as fontes de erro típicas no processo de corte (por exemplo, superfícies ásperas) fossem detectadas antecipadamente. Com base nisso, as medidas de garantia da qualidade foram iniciadas precocemente. A empresa economizou 100 mil euros por ano com a redução dos refugos por linha.

Conclusão e perspectivas

O uso da inteligência artificial na indústria tem um enorme potencial. IA oferece às empresas benefícios diversos, como maior eficiência, redução de custos e uma base melhor para a tomada de decisões.

O futuro da IA na indústria é promissor. À medida que as tecnologias de IA se desenvolvem e a conscientização sobre seu potencial aumenta, seu uso na indústria crescerá cada vez mais. As empresas devem abordar o tema em um estágio inicial e utilizar as oportunidades que a IA oferece para se manterem competitivas e desenvolverem soluções inovadoras. Já existem soluções padronizadas de IA no mercado para várias aplicações, como a manutenção preditiva de cilindros. Com a possibilidade de serem integradas, permitem um ingresso simples e econômico para a IA na indústria.

Os exemplos práticos mostram como as empresas já estão se beneficiando da IA na produção. Você deve avaliar cuidadosamente se é melhor desenvolver a solução de IA por conta própria ou adquiri-la. Adquirir uma solução de IA de especialistas oferece vantagens como implementação rápida, algoritmos comprovados e uma interface fácil de usar. É importante ponderar cuidadosamente a decisão de fazer ou comprar, considerando os requisitos e recursos específicos da empresa.