Como aplicar IA a sistemas de manufatura por kapoklog Logistics

Como aplicar IA a sistemas de manufatura por kapoklog Logistics

 

A adoção da IA ​​no mundo industrial é inevitável. Não é uma questão de saber se a tecnologia chegará, mas quando.

Ele permite níveis incríveis de produtividade e eficiência e processos de automação com muito mais nuances. Também faz sentido do ponto de vista económico, criando operações mais eficazes, mas de menor custo, numa variedade de campos.

 

É tão promissor que 92% dos executivos seniores da indústria acreditam que as tecnologias digitais de “Fábrica Inteligente” permitirão maior produtividade e uma força de trabalho capacitada. A Inteligência Artificial desempenha um grande papel nisso.

O que alguns podem não perceber é que já está aqui.

 

IA na fabricação hoje

A IA já é amplamente adotada em países como Japão, China e Índia. Grandes marcas como GE, Bosch, Panasonic e Mitsubishi Electric já aplicam a tecnologia às suas operações para melhorar os processos de produção e fornecimento.

 

O “Technopark” da Panasonic em Jhajjar, localizado no estado de Haryana, está profundamente enraizado na IA, que é usada para automatizar as operações de fabricação. A instalação cuida do desenvolvimento de aparelhos de ar condicionado, máquinas de lavar e outros eletrodomésticos.

 

A Mitsubishi Electric India desenvolveu uma IA de análise comportamental que pode ser usada para aumentar a linha de produção moderna. Mais especificamente, pode analisar o comportamento humano, como os movimentos e ações de um trabalhador na linha de montagem.

 

A questão, porém, é: o que exatamente esses aplicativos estão fazendo? Como melhoram a produtividade e que tipo de vantagem competitiva proporcionam?

 

Qualidade e Desempenho de Produção

Defeitos, equipamentos problemáticos e erros humanos podem contribuir para problemas enormes no setor manufatureiro. Para os fabricantes industriais, o tempo de inatividade não planejado custa aproximadamente US$ 50 bilhões anualmente. Cada vez que a linha de produção comete um erro, não apenas as mercadorias em questão são efetivamente arruinadas, mas também é necessário um tempo de inatividade para avaliar e corrigir quaisquer erros. Ambos os cenários prejudicam a receita de uma organização de produção, corroendo os lucros.

 

A IA pode ajudar a impedir que essas coisas aconteçam, de várias maneiras.

A manutenção preventiva de equipamentos e máquinas industriais pode ser realizada por controladores de IA. Identificar problemas de desempenho antecipadamente é importante, para que possam ser resolvidos antes de uma pane ou mau funcionamento grave. Isso resulta em diversos benefícios, como ambientes de trabalho mais seguros, equipamentos mais confiáveis, redução de custos operacionais e melhoria da qualidade do produto.

 

A análise em tempo real dos dados de desempenho pode ajudar a quantificar e reconhecer problemas na linha de produção. Além disso, o resultado pode ser medido e avaliado para garantir que os produtos se desenvolvam com os níveis de qualidade adequados.

 

A beleza destas aplicações de IA é que podem trabalhar de forma autónoma, transferindo os dados que chegam e entregando alertas e notificações ao pessoal necessário. O sistema de manutenção preventiva, por exemplo, poderia enviar um alerta às equipes de serviço de que uma ferramenta ou máquina precisa de limpeza e reparos.

 

Vantagem Competitiva

O aumento do desempenho e da eficiência já proporcionam uma vantagem competitiva, mas a IA também pode ser usada para obter maior vantagem. A automação flexível e o controle de qualidade simplificado, bem como a previsão precisa e a produção orientada pela demanda, contribuem para uma melhor posição dos fabricantes em relação às tendências do mercado.

 

Uma parte importante da produção de bens - antigos ou novos - consiste em avaliar o mercado actual e ajustar-se às exigências dos consumidores e dos clientes. Produzir um excesso que não leva a lugar nenhum é um desperdício e consumirá os lucros tanto quanto qualquer outro problema. A IA pode ajudar a criar um sistema mais preciso e oportuno que reaja de forma adequada às tendências do mercado. Quando a demanda aumenta, a produção também aumenta e, quando cai, a produção desacelera. A redução dos erros de previsão da cadeia de abastecimento em até 50% e a perda de vendas em até 65%, tudo com melhor disponibilidade de produtos possível graças ao aprendizado de máquina.

 

Os aplicativos de IA também podem ajudar na aquisição de materiais, volumes de produção, datas de entrega, utilização de instalações e armazenamento e muito mais. Ao gerenciar coletivamente todos esses sistemas díspares e comparar os resultados, as plataformas de IA podem ajudar a construir uma operação extremamente eficiente, alimentada por inteligência e insights em tempo real.

 

Dados no núcleo

Para que a análise avançada e as tecnologias de IA funcionem corretamente, elas precisam de um fluxo constante de dados – composto por insights de desempenho, comportamentais e ambientais. São essencialmente as mesmas informações que um analista ou gerente humano usaria, exceto que a IA pode transmitir os dados de maneira mais rápida e melhor. O aprendizado de máquina é um subconjunto dessa tecnologia que pode lidar com grandes cargas de dados ao mesmo tempo.

 

O caminho para a IA passa pela implementação de processos e sistemas mais orientados a dados que possam alimentar o tipo de informação necessária numa plataforma de análise remota. Portanto, antes que a IA ocupe o centro da produção, essas soluções de dados precisam ser implementadas. Se ainda não o fez, é por aí que você deve começar em suas instalações e operações.