Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) na indústria passa por um estágio avançado de desenvolvimento. Segue em evolução para o que chamamos de maturidade. Muitas empresas estão implementando soluções para otimizar processos, melhorar a eficiência operacional e até mesmo para reduzir custos.
No entanto, segundo Gabriel Pavão, Co-founder e Head of Partnerships da Fracttal Brasil, ainda há muito a ser explorado.
“A maturidade varia entre setores e regiões, com alguns liderando a adoção e a inovação, enquanto outros ainda estão nos estágios iniciais de integração da IA”, comenta.
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Indicadores de maturidade da IA
Gabriel destaca os principais indicadores de maturidade em soluções de IA industrial, os quais são apresentados a seguir.
Automatização e integração
Esse KPI se refere ao nível em que a IA está integrada aos processos industriais, de modo a automatizar tarefas complexas.
Precisão e confiabilidade
Nesse caso, o Head se refere à precisão dos modelos de IA e a capacidade de fornecer resultados confiáveis e consistentes.
Escalabilidade
Trata-se da capacidade de escalar as soluções de IA para diferentes unidades de negócio ou regiões.
Adaptação e aprendizado contínuos
A capacidade dos sistemas de IA para se adaptarem a novas condições e aprenderem continuamente com novos dados.
Impacto dos KPIs
É possível observar também o impacto mensurável nos principais indicadores de desempenho (KPIs) como redução de custos, aumento da eficiência e melhoria da qualidade.
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Setores mais avançados
Os setores mais avançados na adoção de IA, conforme Gabriel, são o de manufatura, devido ao uso intensivo de robótica e automação para manutenção preditiva, controle da qualidade e otimização de processos, de logística e cadeia de suprimentos.
Também, o automotivo, com manufatura avançada e sistemas de segurança, de saúde, para diagnósticos, previsão de doenças e gestão hospitalar, e de energia, com a otimização de redes elétricas, manutenção de infraestrutura e previsão de demanda.
“Estes setores estão na vanguarda devido à grande quantidade de dados disponíveis e à necessidade de eficiência operacional”, explica Gabriel.
A propósito, para o especialista, as principais aplicações de IA que estão transformando os processos industriais, atualmente, são: manutenção preditiva, otimização de processos, controle da qualidade, gestão de cadeia de suprimentos, automação e robótica.
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Impactos da IA na eficiência operacional e produtividade
A IA vem impactando sobremaneira a eficiência das operações na indústria e, consequentemente, a produtividade e a entrega. Os principais pontos apresentados por Gabriel Pavão ao portal A Voz da Indústria são:
- Redução de custos: “menor necessidade de manutenção e melhor utilização dos recursos”.
- Aumento da produtividade: “processos otimizados e menos tempo de inatividade”.
- Melhoria da qualidade: “produtos com menos defeitos e maior consistência”.
- Tomada de decisão informada: “dados e análises mais precisos para suportar decisões estratégicas”.
A IA tem ajudado na otimização de cadeias de suprimentos, por exemplo, ao analisar grandes volumes de dados para a previsão de demandas, otimização de rotas de transporte e gerenciamento efetivo de estoques.
Além disso, na manutenção preditiva, as tecnologias analisam dados de sensores e históricos de manutenção para prever falhas de equipamentos, de modo que intervenções possam ser planejadas e realizadas, reduzindo qualquer impacto na produção.
Além disso, “a IA pode ajudar na criação de indústrias mais sustentáveis e responsáveis por meio de eficiência energética, redução de desperdícios, gestão de recursos naturais e monitoramento ambiental”, destaca o representante da Fracttal.
Para ele, nos próximos 5 a 10 anos, a IA na indústria deverá evoluir para uma integração ainda mais profunda e onipresente, com sistemas autônomos e interconectados, capazes de aprender e se adaptar em tempo real.
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Mais maturidade de IA para 2024 em diante
Espera-se uma maior democratização das tecnologias de IA, tornando-as acessíveis para empresas de todos os tamanhos. A colaboração entre humanos e máquinas deverá ser intensificada, com IA auxiliando em tarefas complexas e estratégicas. “Inclusive, as startups desempenham um papel crucial na inovação de IA industrial, trazendo agilidade, novas ideias e soluções disruptivas ao mercado”.
Tais empresas tendem a explorar nichos específicos, desenvolvendo tecnologias que podem ser adotadas ou adquiridas por grandes empresas. Por outro lado, as grandes companhias possuem recursos e escala, além de capacidade para investir em pesquisa e desenvolvimento, o que gera maturidade.
“A colaboração entre startups e grandes empresas é fundamental para acelerar a inovação e a adoção de IA na indústria.”
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