Objetivos e desafios na manufatura

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Os processos de fabricação envolvem tarefas complexas e físicas que exigem precisão, coordenação e segurança. Além disso, os sistemas de fabrico enfrentam frequentemente ambientes dinâmicos e incertos que exigem adaptabilidade e resiliência. Para resolver essas questões, a IA pode permitir maior integração, menos atrito e simplificação de processos em toda a cadeia de valor de fabricação. Seguindo e desenvolvendo esta premissa, esta unidade explora os objetivos e desafios da IA na fabricação.

Fotografia que mostra o homem na fabricação segurando um tablet.

Objetivos

Quando as empresas de manufatura implementam soluções de IA, elas esperam resolver esses problemas de negócios.

  • Equilibrar os aspetos humanos e tecnológicos da produção: A maioria das fábricas depende de funcionários e robôs trabalhando juntos. O envelhecimento da força de trabalho e a subsequente perda de conhecimento institucional estão perturbando esse equilíbrio, já que 46% dos trabalhadores da linha de frente dizem que a escassez de trabalhadores está dificultando o trabalho. 1 A IA pode encontrar um equilíbrio, melhorando as competências e capacidades dos trabalhadores, ao mesmo tempo que automatiza e simplifica tarefas repetitivas ou perigosas.
  • Promover a segurança dos trabalhadores: as soluções de IA permitem às empresas prevenir acidentes e monitorizar as condições de saúde. Ao usar IA, os fabricantes podem criar um ambiente mais seguro para seus funcionários.
  • Automatize e simplifique: a indústria de manufatura espera que a automação de IA simplifique tarefas, reduza erros e aumente a eficiência.
  • Analise dados para criação de valor: a IA pode ajudar a coletar e analisar dados de várias fontes industriais, como sensores, máquinas, clientes e fornecedores. O objetivo é criar valor e otimizar a tomada de decisão.
  • Garanta o fluxo e a integração: Os fluxos de trabalho nas fábricas são agitados e devem ser perfeitamente sincronizados para otimizar a produtividade. A IA pode ajudar nessa tarefa, coordenando processos em cada etapa do ciclo de fabricação, desde o design até a entrega.
  • Minimize os custos de energia: a IA permite que os fabricantes monitorem e otimizem o consumo de energia. Este caso de uso permite que as fábricas reduzam sua pegada de carbono e economizem dinheiro.
  • Projetar estratégias de sourcing multi-shoring: Os fabricantes precisam diversificar sua cadeia de suprimentos trabalhando com vários fornecedores. Esta tarefa envolve considerar os trade-offs entre custo, qualidade, velocidade e risco. As soluções de IA podem ajudá-lo a lidar com essas informações para tomar as melhores decisões.
  • Cumpra as regulamentações ambientais: à medida que as regulamentações ambientais se tornam cada vez mais rigorosas, os fabricantes podem usar soluções de IA para evitar multas, melhorar sua reputação e contribuir para a sustentabilidade.

Desafios

Um primeiro conjunto de desafios para soluções de IA na manufatura envolve dificuldades na curadoria e gerenciamento de dados.

  • Clientes de nicho ou tipos de dados: os modelos tradicionais de IA funcionam encontrando padrões em grandes quantidades de dados. Assim, ele se esforça para lidar com clientes de nicho ou tipos de dados sem dados suficientes ou padronização. Nessas situações, pode ser mais eficaz reutilizar modelos de linguagem grandes (LLMs) pré-treinados, como os incluídos no Serviço OpenAI do Azure.
  • Tipos de arquivo exclusivos e documentos físicos: os fabricantes geralmente trabalham com uma proporção maior de tipos de arquivos exclusivos, como arquivos .cad, ou documentos físicos, como contratos assinados. Os sistemas de IA não ingerem diretamente esses documentos, então você deve transformá-los.
  • Políticas restritivas: às vezes, obter acesso às informações e ferramentas de que você precisa não é simples. Talvez seja necessário navegar por políticas complicadas de proteção de dados e requisitos de acesso. Além disso, conselhos de trabalhadores e legislações podem limitar o uso da IA em determinados contextos.
  • Informações confidenciais internas: Outras vezes, sua própria organização exige que você trate determinadas informações com cuidado extra. Por exemplo, informações de preços de fabricação ou documentos de design são altamente confidenciais e você deve evitar que eles sejam vazados ou usados indevidamente por partes não autorizadas.
  • Infraestrutura de dados inadequada: as soluções de IA muitas vezes são bloqueadas porque dependem de repositórios de conhecimento complexos e complicados. 22% dos fabricantes não conseguem escalar sua solução de IA porque não têm as ferramentas necessárias para processar e analisar dados.2
  • Incapacidade de obter insights acionáveis: Finalmente, a maioria dos fabricantes luta para obter o que precisa depois de implementar ferramentas de Planejamento de Recursos Empresariais (ERP). Apenas 17% dos líderes de manufatura afirmaram ser bem-sucedidos nessa tarefa. 3 Normalmente, este problema deve-se ao facto de as empresas não terem requisitos técnicos e organizacionais para que estas ferramentas estejam plenamente operacionais.

No entanto, outros desafios podem surgir das relações dos fabricantes com os clientes.

  • Dependência excessiva de clientes pequenos e tradicionais: Muitas empresas pequenas, familiares e independentes não têm um departamento de TI e não são sofisticadas na sua abordagem à tecnologia. As empresas de manufatura B2B (business-to-business) que dependem demais desses clientes podem ter problemas para tentar obter dados valiosos deles.
  • Inflação: está esmagando tanto as margens econômicas que pode ser um desafio encontrar os recursos para implementar sistemas de IA ou convencer os clientes a pagar o investimento necessário.
  • Aumento das expectativas dos clientes em relação a serviços e produtos: A mídia recentemente criou hype em torno de IA generativa e tecnologias semelhantes. É verdade que eles são poderosos e podem fazer a diferença para o seu negócio. No entanto, os clientes muitas vezes têm expectativas irrealistas sobre o que uma solução baseada em IA pode oferecer. Por vezes, é necessária uma abordagem pedagógica para orientar os clientes para cenários de IA mais realistas.

Gorjeta

Reserve um momento para considerar outros objetivos ou desafios específicos da sua organização. Fotografia que mostra pessoas a trabalhar e a falar à volta de uma mesa.

Em seguida, vamos explorar os casos de uso de fabricação baseados em IA mais comuns para sua empresa atingir esses objetivos.