O que significa a IA na indústria?

Ao contrário da IA geral, a IA na indústria concentra-se em campos de atuação específicos, como o controlo de qualidade, a manutenção preventiva, a otimização de processos e a robótica. A IA na indústria consiste na utilização de algoritmos e da aprendizagem automática para automatizar tarefas complexas, reconhecer padrões e fazer previsões. Grandes volumes de dados provenientes de máquinas e sistemas são analisados e processados.

Mas porque é que as empresas deveriam confiar na IA na indústria?

Por exemplo, as falhas de uma máquina podem ser detetadas em tempo real por meio da sua análise. A aplicação da IA na indústria permite a manutenção preventiva (Predictive Maintenance), garante a qualidade do produto (Predictive Quality) e utiliza os recursos de forma mais eficiente (Predictive Energy).

Que vantagens oferece a IA na indústria?

Por isso, as empresas devem utilizar software de IA:

• Aumento da produtividade e da OEE
• Transformação da estratégia de manutenção para obter uma manutenção baseada nas condições
• Redução dos custos, por exemplo, de energia e de produção
• Melhoria da segurança no trabalho
• Vantagem competitiva através da diferenciação da concorrência
• Melhoria da qualidade
• Menos tempos de inatividade imprevistos

As vantagens da IA na produção são diversas. Por exemplo, com soluções de IA, como a manutenção preventiva, é possível reconhecer as falhas antes de provocarem avarias dispendiosas. Se ocorrerem problemas, as medidas de manutenção podem ser iniciadas imediatamente: evitam-se falhas imprevistas, reduz-se os custos de manutenção e a produtividade da empresa aumenta. Neste contexto, os dados também contribuem para a segurança no trabalho: a fadiga do material pode ser reconhecida em certa medida e, por isso, situações perigosas podem ser evitadas.

Outra grande vantagem da IA na indústria é a melhoria da qualidade dos produtos. Por meio da aplicação da IA, as empresas podem reconhecer e corrigir defeitos e erros numa fase inicial. Os desperdícios e o retrabalho são reduzidos. O resultado é uma maior satisfação do cliente e a imagem positiva da empresa.

A capacidade de previsão é, assim, outro aspecto importante da IA. Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de IA podem identificar tendências e padrões que normalmente não seriam detetados por outros especialistas. Isto permite que as empresas tomem decisões com conhecimento de causa e administrem melhor os desafios futuros.

A aplicação da IA na indústria: instruções passo a passo

A aplicação da IA na indústria exige um planeamento e uma preparação cuidadosos. É importante selecionar a tecnologia de IA adequada para os requisitos específicos da empresa. Devem ser tidos em conta aspectos como a escalabilidade, a flexibilidade e a compatibilidade dos dados. Graças aos numerosos projetos de IA que realizamos na indústria, podemos oferecer uma valiosa experiência e mostrar o que é preciso ter em conta quando se aplica a IA nas empresas.

1. Decisão de Make-or-Buy (fazer ou comprar):
Antes de aplicarem uma solução de IA, as empresas devem decidir se querem desenvolvê-la internamente ou adquiri-la externamente. Para isso, devem ter as suas necessidades, recursos e orçamentos específicos em conta. Qual é o custo de uma solução planeada? Dispomos de especialistas suficientes com experiência em IA, ciência dos dados, IT, produção, etc., ...?

Encontrar a resposta nem sempre é fácil. No nosso guia "Make-or-Buy" (criar ou comprar) sobre as soluções de IA, pode saber mais sobre o assunto e utilizar uma lista de verificação para saber qual é a melhor opção.

2. Aquisição de dados:
As fontes de dados relevantes na produção, por exemplo, sensores, registos de máquinas e dados de controlo de qualidade, devem ser identificadas. A conectividade dos dados deve ser garantida.

3. Processamento e análise de dados:
Para aplicar a IA eficazmente, é importante dispor de dados de alta qualidade suficientes. É preciso limpá-los, estruturá-los e prepará-los para que os algoritmos de IA os processem. O objetivo é reconhecer padrões e correlações nos dados.

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

5. Treino:
Os modelos de IA são treinados com todos os dados recolhidos. É importante rever e adaptar regularmente este processo de treino para melhorar a precisão e o desempenho dos modelos de IA. Isto garante que os melhores resultados são sempre alcançados.

Com este guia passo a passo, terá ao seu dispor uma base sólida para implementar a IA na sua produção. A IA oferece um enorme potencial para otimizar a sua produção e aumentar a sua competitividade.

Exemplos: aplicação da IA na indústria

Para ilustrar a aplicação prática da IA na indústria, consideraremos, em seguida, alguns exemplos concretos. Estas empresas decidiram adquirir uma solução de IA e beneficiaram das suas vantagens.

• Uma empresa da indústria automóvel utilizou o Festo AX Industrial Intelligence para melhorar a disponibilidade das máquinas e a garantia da qualidade na produção de carroçarias. Com a utilização de algoritmos de IA, foi possível reconhecer problemas em tempo real, como a perda de ar comprimido, e tomar medidas imediatas. Desta forma, os desperdícios e o retrabalho diminuíram significativamente, com a consequente poupança nos custos. Os tempos de inatividade imprevistos diminuíram 25% e o Mean-Time-To-Repair (MTTR) diminuiu 20%.

• Outra empresa da indústria de semicondutores utilizou o AX Industrial Intelligence para maximizar a qualidade dos seus wafers. A análise da IA permitiu reconhecer antecipadamente as fontes de erro típicas no processo de serragem (por exemplo, superfícies rugosas). Sobre esta base, implementaram-se medidas de garantia de qualidade numa fase inicial. A empresa poupou 100.000 € por ano graças à redução dos desperdícios por linha.

Conclusão e perspectivas

A aplicação da inteligência artificial na indústria tem um enorme potencial. Oferece às empresas uma ampla gama de benefícios, como o aumento da eficiência, a redução dos custos e uma melhor base para a tomada de decisões.

O futuro da IA na indústria é promissor. À medida que as tecnologias de IA continuam a evoluir e conheçamos melhor o seu potencial, a sua aplicação na indústria continuará a aumentar. As empresas devem abordar o tema numa fase inicial e aproveitar as oportunidades que a IA oferece para continuarem a ser competitivas e desenvolverem soluções inovadoras. No mercado já existem soluções de IA normalizadas para diversas aplicações, como a manutenção preventiva de cilindros. Estes podem ser conectados entre si, permitindo assim uma introdução simples e favorável da IA na indústria.

Os exemplos práticos mostram como as empresas já estão a beneficiar da IA na produção. É necessário considerar cuidadosamente se esta solução de IA pode ser desenvolvida internamente ou é melhor adquiri-la. Comprar uma solução de IA a especialistas oferece vantagens, tais como a implementação rápida, algoritmos comprovados e uma interface fácil de usar. É importante ponderar cuidadosamente a decisão de Make-or-Buy (criar ou comprar) e considerar os requisitos e recursos específicos da empresa.