A inteligência artificial (IA) não é mais uma tecnologia do futuro. Os softwares e mecanismos inteligentes já ofereceram nos últimos anos um tremendo potencial para indústria. Essa tendência está definindo o padrão de eficiência e forçando as organizações a rever os planos de negócios e encontrar uma maneira de incorporá-la nos vários processos de produção e de tomadas de decisão.
O mercado de machine learning cresce exponencialmente, um exemplo disso é que a receita anual de softwares de IA aumentará para aproximadamente US$ 90 bilhões até 2025, segundo relatórios da Tractica.
O problema é que as Indústrias brasileiras possuem certa dificuldade nesta aplicação, pois é preciso tornar o processo mais digitalizado e autônomo, para então transformar tudo em dados que sejam úteis para utilização dos sistemas.
A pesquisa de 2018 sobre Investimentos em Indústria 4.0 realizada pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que a indústria brasileira ainda engatinha no que diz respeito à migração para a digitalização, já que apenas 17% das empresas que investem em tecnologias digitais pretendem investir em sistemas inteligentes de gestão e inteligência artificial.
Os números são ainda mais assustadores quando se trata do atraso das indústrias quanto a integração entre sistemas operacionais, etapa fundamental para que a inteligência artificial seja utilizada da melhor forma possível. O CNI relata que quase 80% das organizações apresentam plantas e sistemas retrógrados, enquanto que apenas 1,6% conseguem se sobressair no mercado através da inteligência artificial e artifícios da Indústria 4.0.
Como melhorar o tratamento de dados?
É plausível pensar em como os atuais sistemas de gestão (ERP), produção, logística e atendimento ao cliente precisarão evoluir e estar mais conectados e integrados, muitas vezes precisando do desenvolvimento de softwares e aplicações específicas para cada tipo de indústria. Afinal, vários conceitos e pilares da indústria 4.0 envolvem a troca e a análise de dados que nem sempre usam a mesma linguagem, por isso, é muito importante saber como fazer isso corretamente.
Um dos primeiros passos é estabelecer uma integração de sistemas, que consiste em conectar as diferentes áreas da indústria, a fim de extrair dados e informações em tempo real como estatísticas, mapas e leituras de sensores, que serão usadas para realizar melhorias contínuas em todo o processo produtivo.
Além disso, é preciso que a cultura de toda a indústria se transforme, para que os dados sejam tratados como ativos valiosos, pois são eles que vão garantir o aprendizado das máquinas, bem como o bom andamento de todo o processo produtivo. É essencial construir uma cultura organizacional em que todos os funcionários da indústria (desde os níveis mais baixos da hierarquia, até os mais altos) sejam capacitados para este tratamento dos dados, com reuniões frequentes, rodadas de feedback e troca de ideias, capacitações e treinamentos externos sempre que necessário.
Por fim, depois que todo processo estiver mais digitalizado e a cultura da indústria baseada em dados, a inteligência artificial surge para garantir resultados cada vez mais expressivos. Em um estudo realizado pela Accenture, que ouviu mais 1200 CEOs e grandes executivos que trabalham com machine learning, o faturamento das indústrias pela implementação de IA pode aumentar de 28% a 51%.
Os benefícios da Inteligência Artificial (IA) para as indústrias
A potencialização das habilidades de AI podem contribuir de diversas maneiras para a operação das indústrias.
Maior qualidade nos produtos
A Inteligência Artificial diminui os erros de execução durante o processo de fabricação, analisa o desempenho de cada sistema integrado e realiza melhorias constantes. Além disso, a tecnologia diminui a margem de tolerância ao erro e a quantidade de produtos descartados durante toda operação.
Diminuição de custos
Tais tecnologias também são desenvolvidas para trabalharem utilizando a menor quantidade de recursos possíveis, desde matéria-prima, até o consumo energético. E ainda, conseguem aumentar a efetividade dos ativos da indústria na medida que realiza análises preditivas de possíveis falhas futuras, impedindo que uma linha de produção pare devido a quebra de máquinas e equipamentos. Ou seja, as máquinas ficam disponíveis 24×7, o que facilita em processos contínuos que precisam de monitoramento e atenção constantes.
Análise de dados para tomada de decisão
Os algarismos da inteligência artificial permitem analisar dados e realizar simulações a partir de padrões que antecederam problemas anteriores, desse modo as máquinas potencializadas com IA consideram as variáveis e propõem soluções que evitem ocorrências similares e guiem para uma efetividade maior do sistema. Com isso, a tomada de decisão deixa de ser baseada apenas na intuição e passa a ser apoiada por insights automáticos, tornando a efetividade e agilidade de adaptação muito maiores.
Aumento de produtividade
Quando máquinas inteligentes começam a tomar decisões baseadas em dados, a agilidade e o aumento da produtividade são consequências naturais. O maquinário atinge o máximo de sua eficiência, sem comprometer o seu tempo de vida útil. O que torna o investimento na modernização dos processos da indústria rapidamente é compensado com os melhores resultados na produção.
