Choosing between building your own AI solution or buying a proven one can define your success in predictive maintenance. But without a clear strategy, companies risk high costs, long development times, and missed opportunities.
In this guide you will discover:
✅ How to make informed Make-or-buy decisions in an industrial environment
✅ The specific decision criteria for software and AI applications
✅ If standardised AI Apps are a solution for OEMs and End Users
Download now and take the first step toward smarter, AI-powered maintenance decisions
Em contraste com a IA geral, a IA na produção concentra-se em áreas específicas de aplicação, como controle de qualidade, manutenção preditiva, otimização de processos e robótica. A IA na produção está ligada ao uso de algoritmos e à aprendizagem de máquina com o intuito de automatizar tarefas complexas, identificar padrões e fazer previsões. Isso envolve a análise e o processamento de grandes volumes de dados provenientes de máquinas e sistemas.
Mas por que as empresas devem aproveitar a IA na manufatura?
Um dos motivos é a possibilidade de detectar anomalias em uma máquina, em tempo real, por meio da análise dos respectivos dados. A aplicação da IA na indústria permite a manutenção preditiva, garante a qualidade do produto (qualidade preditiva) e utiliza os recursos com mais eficiência (energia preditiva).
O aprendizado de máquina (ML) é a tecnologia central da IA na produção. Diferentemente dos sistemas baseados em regras, os modelos de ML aprendem com dados de produção históricos e em tempo real e melhoram continuamente suas previsões. Isso os torna particularmente valiosos em ambientes dinâmicos, em que os processos e as condições mudam com frequência.
As aplicações típicas incluem a manutenção preditiva, na qual algoritmos detectam padrões de desgaste em máquinas antes que ocorram falhas, e o controle de qualidade, no qual sistemas de visão computacional identificam defeitos de forma mais rápida e confiável do que as inspeções manuais. O ML também é usado para otimização de processos, por exemplo, ajustando parâmetros em tempo real para reduzir o consumo de energia ou estabilizar a qualidade da produção. Outra área promissora é a otimização da cadeia de suprimentos, na qual o ML analisa as flutuações da demanda, os tempos de entrega e a disponibilidade de materiais para criar processos mais resilientes e econômicos.
O ponto forte do aprendizado de máquina é a sua escalabilidade: depois de treinados, os modelos podem ser aplicados em várias fábricas ou linhas de produção, permitindo que as empresas padronizem as práticas recomendadas globalmente. Simultaneamente os algoritmos se adaptam às condições locais e continuam a aprender a cada novo conjunto de dados.
Para as empresas, isso significa não apenas menos paradas e custos mais baixos, mas também maior flexibilidade e competitividade. A integração do ML aos sistemas de produção é, portanto, uma etapa decisiva para uma fabricação realmente orientada por dados.
Razões para as empresas utilizarem software de IA:
As vantagens da IA na produção são múltiplas. Por exemplo, as soluções de IA, como a manutenção preditiva, podem ser usadas para identificar problemas de funcionamento antes que eles levem a falhas onerosas. Se ocorrerem problemas, as medidas de manutenção poderão ser tomadas imediatamente. A manutenção preditiva evita falhas não planejadas, reduz os custos de manutenção e aumenta a produtividade da empresa. Além disso, os dados também contribuem para a segurança ocupacional ao possibilitarem, até certo ponto, a detecção da fadiga do material, evitando assim 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, reduzindo refugos e o retrabalho. Isso leva a uma maior satisfação do cliente e a uma imagem positiva da empresa.
É por isso que a capacidade de previsão é outro aspecto importante da IA. Ao analisar um grande volume 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 superem melhor os desafios futuros.
O uso da IA na indústria requer planejamento e preparação cuidadosos. É importante selecionar a tecnologia de IA correta que atenda aos requisitos específicos da empresa. Aspectos como escalabilidade, flexibilidade e compatibilidade de dados devem ser considerados. 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 no setor industrial.
1. Decisão de fazer ou comprar:
Antes de implementar uma solução de IA, as empresas devem decidir se querem desenvolver tal solução internamente ou adquiri-la externamente. Durante o processo de tomada de decisão, elas devem considerar seus requisitos, recursos e orçamentos específicos. Quanto queremos gastar em uma solução? Temos especialistas suficientes com experiência em IA, ciência de dados, TI e produção etc.?
Nem sempre é fácil encontrar a resposta. Em nosso guia para fazer ou comprar soluções de IA, você pode se informar melhor sobre o tema; ele fornece uma lista de verificação para determinar em que caso uma solução interna ou a compra de uma solução externa é a melhor opção.
2. Aquisição de dados:
As fontes de dados relevantes na produção, por exemplo, sensores, registros de máquinas e dados de controle de qualidade, devem ser identificadas. A conectividade de dados deve ser 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 poderem ser processados pelos algoritmos de IA. O objetivo é identificar padrões e correlações nos dados.
4. Integração:
A solução de IA tem de ser integrada aos sistemas de produção existentes. Testes abrangentes são realizados para garantir 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 acurácia e o desempenho dos modelos de IA. Isso garante que os melhores resultados sejam sempre alcançados.
Este guia passo a passo oferece uma base sólida para a implementação da IA em seus processos de produção. A IA oferece um enorme potencial para otimizar sua produção e aumentar sua competitividade.
A título de ilustração de como a IA pode ser usada na indústria, veremos agora alguns exemplos reais e específicos. Estas empresas decidiram adquirir uma solução de IA e colheram os frutos.
O uso da inteligência artificial na indústria pode liberar um enorme potencial. Ela oferece às empresas uma ampla gama de benefícios, como maior eficiência, redução de custos e uma base melhor para a tomada de decisões.
O futuro da IA na indústria é promissor. Com o desenvolvimento contínuo das tecnologias de IA e a conscientização crescente sobre seu potencial, a IA será utilizada cada vez mais na indústria. As empresas devem abordar agilmente o tema e aproveitar as oportunidades que a IA oferece no desenvolvimento de soluções inovadoras para permanecerem competitivas. Já existem soluções padronizadas de IA no mercado para várias aplicações, como a manutenção preditiva de cilindros. Tais soluções podem ser conectadas, facilitando uma introdução adequada da IA na indústria.
Os exemplos reais mostram como as empresas já estão se beneficiando da IA na produção. É preciso pensar bem se você deve adquirir uma solução de IA ou desenvolver a sua própria. A aquisição de uma solução de IA de especialistas oferece vantagens como implementação rápida, algoritmos comprovados e uma interface fácil de usar. É importante avaliar cuidadosamente a decisão de fazer ou comprar com base nos requisitos e recursos específicos da empresa.