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 foca-se em campos de atuação específicos, como o controlo de qualidade, a manutenção preditiva, a otimização de processos e a robótica. A IA na produção diz respeito à utilização de algoritmos e de Machine Learning na automação de tarefas complexas, identificação de padrões e realização de previsões. Trata-se de analisar e tratar grandes volumes de dados provenientes de máquinas e sistemas.
Mas por que as empresas devem tirar partido da IA na produção?
Um exemplo é o facto de as anomalias numa máquina poderem ser detetadas em tempo real através da análise dos seus dados. Ao utilizar a IA na indústria, permite a manutenção preditiva, garante a qualidade do produto (qualidade preditiva) e utiliza os recursos de forma mais eficiente (energia preditiva).
A Machine Learning (ML) é o elemento tecnológico central da IA na produção. Ao contrário dos sistemas baseados em regras, os modelos de ML aprendem com dados de produção do histórico e em tempo real e melhoram continuamente as suas previsões. Isto torna-os especialmente valiosos em ambientes dinâmicos, onde os processos e as condições mudam frequentemente.
As aplicações típicas incluem a manutenção preditiva, em que os algoritmos detetam padrões de desgaste nas máquinas antes da ocorrência de falhas, e o controlo de qualidade, em que os sistemas de visão por computador identificam defeitos de maneira mais rápida e fiável do que as inspeções manuais. A ML também é utilizada na otimização de processos, por exemplo, no ajuste de parâmetros em tempo real para reduzir o consumo de energia ou estabilizar a qualidade da produção. Outro campo de atuação promissor é a otimização da cadeia de abastecimento, onde a ML analisa as variações na demanda, os tempos de entrega e a disponibilidade dos materiais para criar processos mais resistentes e rentáveis.
A força da Machine Learning reside na sua escalabilidade: uma vez treinados, os modelos podem ser aplicados em várias fábricas ou linhas de produção, possibilitando a normalização das melhores práticas a nível global por parte das empresas. Simultaneamente, os algoritmos adaptam-se às condições locais e continuam a aprender com cada novo dataset.
Para as empresas, isto significa não só menos tempos de inatividade e custos mais baixos, como também maior flexibilidade e competitividade. A integração da ML nos sistemas de produção é, assim, um passo decisivo rumo a uma produção verdadeiramente orientada para os dados.
É por isto que as empresas devem utilizar software de IA:
As vantagens da IA na produção são inúmeras. Por exemplo, as soluções de IA, como a manutenção preditiva, podem ser utilizadas para identificar problemas antes que estes conduzam a falhas dispendiosas. Em caso de problemas, podem ser tomadas medidas de manutenção imediatamente. Evita falhas imprevistas, reduz os custos de manutenção e aumenta a produtividade da empresa. Além disso, os dados também contribuem para a segurança no trabalho, uma vez que o desgaste dos materiais pode ser detetado em certa medida, evitando assim situações perigosas.
Outra grande vantagem da IA na indústria é a melhoria da qualidade dos produtos. Ao utilizar IA, as empresas podem detetar e corrigir defeitos e erros atempadamente, reduzindo as rejeições e o retrabalho. Isto leva a uma maior satisfação do cliente e a uma imagem positiva da empresa.
É por isso que a capacidade de previsão é outro aspeto importante da IA. Ao analisar grandes quantidades de dados, os algoritmos de IA identificam tendências e padrões que outros especialistas normalmente não detetariam. Isto permite que as empresas tomem decisões informadas e efetuem uma melhor gestão dos desafios futuros.
A utilização da IA na indústria exige um planeamento e preparação cuidadosos. É importante escolher a tecnologia de IA adequada que corresponda aos requisitos específicos da empresa. Devem ser tidos em conta aspetos como a escalabilidade, a flexibilidade e a compatibilidade dos dados. Graças ao grande número de projetos de IA que desenvolvemos na indústria, podemos fornecer informações valiosas e mostrar o que deve considerar quando utiliza IA na indústria.
1. Decidir entre fazer ou comprar:
Antes de uma solução de IA poder ser utilizada, as empresas têm de decidir se pretendem desenvolver uma solução de IA internamente ou adquiri-la externamente. Durante o processo de decisão, devem considerar as suas necessidades específicas, os seus recursos e os orçamentos que possuem. Quanto queremos gastar numa solução? Dispomos de especialistas suficientes com conhecimentos especializados em IA, data science, IT e produção, etc.?
Encontrar a resposta nem sempre é fácil. No nosso guia Make or Buy de soluções de IA, pode saber mais sobre este assunto. O guia apresenta um checklist para determinar quando criar uma solução de IA interna ou quando delegar este serviço e adquiri-la externamente.
2. Aquisição de dados:
Devem ser identificadas as fontes de dados relevantes na produção, por exemplo, sensores, registos das máquinas e dados de controlo de qualidade. A conectividade dos dados deve ser garantida.
3. Tratamento e análise de dados:
Para utilizar a IA eficazmente, é importante dispor de dados de alta qualidade suficientes. Estes precisam de 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 nos sistemas de produção existentes. São realizados testes exaustivos para garantir que tudo funciona corretamente, e que os dados podem ser processados em tempo real.
5. Formação:
Os modelos de IA são treinados com todos os dados recolhidos. É importante rever e adaptar regularmente o processo de formação para melhorar a precisão e o desempenho dos modelos de IA. Desta forma, garante-se que alcança sempre os melhores resultados.
Este guia passo a passo proporciona uma base sólida para a implementação da IA nos seus processos de produção. A IA oferece um enorme potencial para a otimização da sua produção e para o aumento da sua competitividade.
Para ilustrar como a IA pode ser utilizada na indústria, vamos agora analisar alguns exemplos reais específicos. Estas empresas decidiram adquirir uma solução de IA e colheram os benefícios.
A utilização da inteligência artificial na indústria pode desbloquear um enorme potencial. Oferece às empresas diversos benefícios, como o aumento da eficiência, a redução de custos e um melhor fundamento para a tomada de decisões.
O futuro da IA na indústria é promissor. À medida que as tecnologias de IA se desenvolvem e a consciência sobre o seu potencial aumenta, a utilização da IA na indústria continuará a aumentar. As empresas devem abordar o tema desde cedo e beneficiar das oportunidades que a IA oferece para poderem desenvolver soluções inovadoras e manterem-se competitivas. Já existem soluções de IA normalizadas no mercado para várias aplicações, como a manutenção preditiva de cilindros. Estas podem ser conectadas, tornando a introdução da IA na indústria fácil e conveniente.
Os exemplos reais demonstram como as empresas já estão a beneficiar da IA na produção. Deve ponderar cuidadosamente se vai desenvolver a sua própria solução de IA ou adquirir uma. A aquisição de uma solução de IA a especialistas oferece vantagens, como uma implementação rápida, algoritmos comprovados e uma interface intuitiva. É importante ponderar cuidadosamente a decisão de fazer ou comprar, e considerar os requisitos e recursos específicos da empresa.