Inteligência Artificial na Indústria: Entenda tudo sobre!

PUBLICADO POR:

Giovanna CipulloGiovanna Cipullo

ATUALIZADO EM:

27 de Junho de 2024

Imagine um mundo onde as máquinas não apenas fazem o trabalho pesado, mas também tomam decisões inteligentes, otimizam processos e até preveem problemas antes que eles aconteçam. Parece coisa de filme de ficção científica, não é? Bem-vindo ao mundo da Inteligência Artificial (IA) na indústria!

O que é Inteligência Artificial?

inteligencia artificial no cenário industrial

Inteligência artificial (IA) é um campo da ciência da computação que desenvolve sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões, aprendizado, decisão e resolução de problemas.

Para o setor industrial, a inteligência artificial representa uma revolução na automação e otimização de processos. Ela possibilita a melhoria da eficiência operacional, a redução de custos, o aumento da qualidade do produto, a previsão de falhas em equipamentos (manutenção preditiva),a personalização da produção de acordo com as demandas do mercado, e a tomada de decisões estratégicas baseadas em análise avançada de dados. 

Em resumo, a IA transforma a maneira como as indústrias operam, tornando-as mais competitivas, eficientes e adaptáveis às mudanças do mercado e às demandas dos consumidores.

Aplicações da Inteligência Artificial na indústria

A IA está transformando a indústria de maneiras que nem mesmo os mais otimistas poderiam prever. A verdade é que, por mais distante que pareça, a IA já faz parte da realidade de muitas empresas e certamente se tornará o novo normal nos próximos anos. 

Se você não quer ficar para trás nessa corrida acirrada do mercado, está na hora de entender as aplicações da Inteligência Artificial no segmento industrial e trazê-las cada vez mais perto da realidade!

1. Otimização de processos produtivos

Por meio de algoritmos avançados e aprendizado de máquina, a IA pode analisar e melhorar fluxos de trabalho, tornando-os mais eficientes e econômicos. Dessa forma, ela pode identificar gargalos, sugerir melhorias e até mesmo implementar mudanças automaticamente. 

Dessa forma, os processos ficam mais rápidos, geram menos desperdício de recursos e maior produtividade geral. 

Além disso, a IA pode adaptar-se às mudanças nas condições de produção, tornando o processo produtivo mais flexível e resiliente.

💡 Leia aqui um artigo completo sobre Planejamento e Controle de Produção (PCP)

2. Controle de qualidade

No campo da qualidade e controle de qualidade, a IA está revolucionando a forma como as empresas garantem a excelência de seus produtos. Veja o que ela pode fazer por esse setor:

  • Análise de detalhes minuciosos mais rápido e com mais precisão;
  • Identificação de defeitos indetectáveis aos olhos humanos;
  • Correção precoce de problemas de qualidade para evitar recalls;
  • Previsão de falhas de qualidade com base em dados históricos.

3.  Manutenção preditiva

Lembra daquela vez que a máquina quebrou bem no meio de um grande pedido? Com a manutenção preditiva e a IA, isso pode ser coisa do passado. 

Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar dados de sensores em tempo real para prever quando uma máquina está prestes a falhar. Ou seja, isso não só economiza tempo e dinheiro, mas também evita dores de cabeça.

4. Automação de processos

A automação não é novidade na indústria, mas a IA leva isso a um novo nível. 

Robôs inteligentes podem realizar tarefas complexas com precisão cirúrgica, desde a montagem de componentes eletrônicos até a inspeção de qualidade. E o melhor de tudo? Eles não reclamam do café ruim da máquina.

Enquanto a automação tradicional se baseia em regras pré-definidas e processos fixos, a IA permite uma automação mais flexível e adaptativa. Por exemplo, os robôs de IA podem aprender e adaptar-se a novas tarefas por meio de aprendizado de máquina, permitindo que eles lidem com uma variedade maior de tarefas sem a necessidade de reprogramação manual.

Além disso, a IA pode automatizar não apenas tarefas físicas, mas também tarefas cognitivas. Sendo assim, atividades que tradicionalmente exigiriam intervenção humana, agora podem ser feitas com a ajuda da IA.

Dessa forma, os trabalhadores humanos ficam livres para se concentrarem em tarefas mais complexas e estratégicas, aumentando a eficiência geral.

5. Otimização da cadeia de suprimentos

A IA também tem um grande potencial para otimizar a cadeia de suprimentos. Veja como:

  • Previsão de demandas futuras: Algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar uma grande quantidade de dados históricos e em tempo real para prever demandas futuras com alta precisão. Isso pode ajudar as empresas a planejar melhor sua produção e gerenciamento de estoque, reduzindo o risco de excesso de estoque ou falta de produtos.
  • Otimização de rotas de entrega: A IA pode ajudar a otimizar as rotas de entrega, levando em consideração fatores como tráfego, condições climáticas e capacidade de carga. Sendo assim, isso resultará em entregas mais rápidas, menor consumo de combustível e maior satisfação do cliente.
  • Insights para negociação e gestão de relações com fornecedores: A IA é capaz de, por exemplo, analisar padrões de preços e qualidade para identificar os melhores fornecedores, ou prever possíveis interrupções na cadeia de suprimentos com base em eventos globais ou tendências do mercado.

6. Segurança e monitoramento

A segurança é outra área onde a Inteligência Artificial está tendo um impacto significativo. No contexto industrial, a IA pode ser usada para monitorar constantemente as instalações de produção, detectando anomalias que podem indicar uma falha iminente de equipamentos ou um risco à segurança. 

Além disso, sistemas de IA podem analisar padrões de comportamento e identificar atividades suspeitas, fornecendo uma camada adicional de segurança.

No campo da segurança cibernética, a IA pode ajudar a proteger as empresas contra ameaças online, identificando e respondendo a ataques cibernéticos de maneira mais rápida e eficiente do que os humanos poderiam fazer. Isso é especialmente importante na era da Indústria 4.0, onde uma quantidade crescente de dados sensíveis é armazenada e transmitida digitalmente.

7. Tomada de decisão estratégica

Por último, mas não menos importante, a Inteligência Artificial também está desempenhando um papel transformador na tomada de decisão estratégica nas indústrias.

Através do uso de técnicas de aprendizado de máquina e análise preditiva, a IA pode processar e analisar grandes volumes de dados para identificar padrões, tendências e insights que podem não ser facilmente perceptíveis para os humanos. 

Sendo assim, a IA é capaz de fornecer aos tomadores de decisão informações valiosas que podem ajudar a orientar a estratégia de negócios, desde a otimização da cadeia de suprimentos até a identificação de novas oportunidades de mercado. 

Além disso, a IA também pode ajudar a modelar e prever os possíveis resultados de diferentes estratégias de negócios, permitindo que as empresas tomem decisões mais informadas e minimizem riscos.

A verdade é que, nos dias atuais, empresas que não se baseiam em dados concretos para tomarem suas decisões ficarão para trás inevitavelmente. A IA vem para facilitar a leitura da infinidade de dados, transformando-os em insights, assim como a tecnologia de Business Intelligence faz. 

Benefícios da IA na Indústria

Se mesmo com os exemplos de aplicações da IA na indústria você ainda não está convencido de que essa é uma tecnologia revolucionária, continue lendo! Os benefícios da IA na indústria são inúmeros, aqui estão alguns dos mais notáveis:

  • Personalização em massa

Capacidade de personalizar produtos em larga escala, atendendo às demandas individuais dos clientes de forma eficiente.

  • Redução de erros humanos

Minimização de erros humanos em tarefas repetitivas e de alta precisão, melhorando a qualidade e consistência dos produtos.

  • Economia de recursos

Otimização no uso de recursos como energia, matéria-prima e mão de obra, resultando em uma produção mais sustentável e econômica.

  • Inovação contínua

Facilitação da inovação ao acelerar o processo de desenvolvimento de novos produtos e tecnologias.

  • Melhoria na experiência do cliente

Aumento da satisfação do cliente através de produtos de maior qualidade, entrega mais rápida e atendimento personalizado.

  • Adaptação dinâmica

Capacidade de adaptar rapidamente a mudanças no mercado, demanda do consumidor e condições econômicas globais.

  • Redução de custos operacionais

Eficiência na gestão de estoques, produção e distribuição, reduzindo custos operacionais e aumentando a lucratividade.

  • Competitividade global

Fortalecimento da competitividade no mercado global através de processos mais eficientes e ágeis.

  • Compliance regulatório

Ajuda na conformidade com regulamentações e padrões de qualidade, minimizando riscos legais e de reputação.

  • Capacitação da força de trabalho

Capacitação dos funcionários para trabalhar ao lado de sistemas de IA, desenvolvendo novas habilidades e competências.

Em resumo, esses benefícios destacam como a inteligência artificial não apenas transforma a eficiência e a produtividade na indústria, mas também impulsiona a inovação, a sustentabilidade e a competitividade em um cenário econômico globalmente interconectado.

Desafios da IA na indústria

Claro, nem tudo são flores. A implementação da IA na indústria também traz desafios como:

1. Custo inicial

Implementar sistemas de IA pode ser caro. As empresas precisam investir em hardware, software e treinamento de funcionários. É como comprar um carro novo: o investimento inicial é alto, mas os benefícios a longo prazo compensam.

2. Segurança e privacidade

Com grandes poderes vêm grandes responsabilidades. A IA lida com uma quantidade enorme de dados, e garantir a segurança e a privacidade dessas informações é crucial. Ninguém quer que seus segredos industriais vazem, certo?

3. Resistência à mudança

A mudança pode ser assustadora, especialmente para funcionários que temem que a IA possa substituir seus empregos. É importante que as empresas abordem essas preocupações de maneira transparente e ofereçam treinamento para ajudar os funcionários a se adaptarem.

Como trazer a Inteligência Artificial para realidade da indústria?

Para trazer a IA para dentro da indústria de maneira efetiva, é importante seguir alguns passos iniciais:

1. Definir objetivos claros

Antes de implementar a IA, é crucial ter uma compreensão clara de quais problemas você espera resolver e quais metas deseja alcançar. Ou seja, a IA é uma ferramenta poderosa, mas é mais eficaz quando aplicada com um propósito específico em mente.

2. Coleta e preparação de dados

A IA depende de dados de qualidade para funcionar efetivamente. Isso significa coletar e preparar os dados corretos para treinar seus algoritmos de IA. Ou seja, isso pode envolver a coleta de dados existentes, a criação de novos conjuntos de dados ou a limpeza e formatação de dados existentes para uso na IA.

3. Escolha da tecnologia certa

Existem muitas ferramentas e plataformas de IA disponíveis, cada uma com suas próprias forças e fraquezas. Sendo assim, a escolha da tecnologia certa dependerá das necessidades específicas de sua indústria e dos objetivos que você deseja alcançar.

4. Desenvolvimento e treinamento de modelos de IA

Uma vez que você tenha seus dados e tecnologia prontos, o próximo passo é desenvolver e treinar seus modelos de IA. Isso pode envolver o uso de técnicas de aprendizado de máquina para treinar seus modelos para realizar tarefas específicas ou prever resultados.

5. Implementação e monitoramento

Após o desenvolvimento e treinamento, os modelos de IA podem ser implementados em sua operação industrial. É importante monitorar continuamente o desempenho de seus modelos de IA e fazer ajustes conforme necessário para garantir que eles continuem a fornecer resultados precisos e úteis.

Ferramentas para implementação da IA

  • Plataformas de Machine Learning: Como TensorFlow, PyTorch, e Scikit-learn, que fornecem as ferramentas necessárias para desenvolver e treinar modelos de aprendizado de máquina.
  • Ferramentas de análise de dados: Como Pandas, Numpy e Tableau, que podem ajudar na coleta, limpeza e análise de dados.
  • Serviços em nuvem: Como Google Cloud, AWS e Azure, que oferecem infraestrutura e serviços para hospedar e executar aplicações de IA.
  • Ferramentas de Automação de Processos Robóticos (RPA): Como UiPath e Automation Anywhere, que podem automatizar tarefas repetitivas e de baixo valor.

Sistema de Gestão e IA: Uma combinação de sucesso

Além das próprias ferramentas de Inteligência Artificial, existem outras soluções que também auxiliam nesse processo de aproximação entre a indústria e a tecnologia num contexto geral. 

Sendo assim, veja o que um bom sistema de gestão é capaz de fazer nesse processo:

Centralização de dados

Os sistemas ERP centralizam os dados da empresa em um único local, tornando mais fácil coletar, analisar e utilizar esses dados para treinar e implementar algoritmos de IA.

Integração de Processos

O ERP também é capaz de integrar diversos processos de negócios, desde a produção até a área de vendas, financeiro e logística.

Ou seja, a IA pode ser aplicada de maneira mais abrangente e eficaz, otimizando diversos aspectos da operação industrial.

Automatização de tarefas

Muitos sistemas ERP já incluem recursos de automação que podem ser aprimorados com a IA. Por exemplo, a IA pode ser usada para melhorar a precisão da previsão de demanda, otimizar a programação de produção ou automatizar tarefas de atendimento ao cliente.

Tomada de decisão baseada em dados

Com os dados coletados e analisados pelo ERP, a IA pode fornecer insights mais profundos e precisos para a tomada de decisão. 

Isso pode incluir coisas como identificar tendências de vendas, prever a demanda do mercado ou analisar o desempenho dos fornecedores. Muito disso está alinhado com as premissas do Business Intelligence, por exemplo.

O BI é uma ferramenta que extrai os dados do seu sistema de gestão e os transforma em dashboards visuais com inúmeros insights fundamentais para embasar a tomada de decisão estratégica. 

💡 Conheça a solução de Business Intelligence da Korp!

KORP ERP e a IA

O KORP ERP é um sistema de gestão especialista em indústria e distribuição mas, mais do que isso, é um verdadeiro aliado para indústrias e empresas de distribuição, revolucionando processos com o poder da tecnologia.

Desenvolvido diariamente com foco nas necessidades reais dos gestores industriais, o KORP ERP não apenas resolve as dores do dia a dia, mas também se mantém na vanguarda das inovações tecnológicas.

Inclusive, o CEO e Diretor de Tecnologia da Viasoft Korp, Alexandre Henzen, é especialista em Inteligência Artificial e altamente engajado no desenvolvimento de soluções alinhadas com os conceitos da IA.

Um dos últimos lançamentos da Korp foi justamente um Assistente de Inteligência Artificial. O Bidu utiliza a mesma tecnologia avançada do ChatGPT e foi criado para facilitar a rotina do usuário do sistema.

O assistente é alimentado pela vasta documentação do sistema e oferece suporte personalizado, respondendo a perguntas, esclarecendo dúvidas e guiando os usuários no uso eficiente do ERP. Ele não apenas simplifica a interação com o sistema, mas também eleva a produtividade ao proporcionar orientações precisas e imediatas. Assista o vídeo para conhecer a fundo:

E você? Quer trazer essa realidade de inovação e tecnologia para a gestão da sua indústria? Fale com um de nossos especialistas e dê o primeiro passo com a gente!

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Formada em Jornalismo e pós-graduada em Assessoria de Imprensa, Gestão de Comunicação e Marketing, atua como coordenadora de marketing na Viasoft Korp.

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