Artigos de Opinião

4 desafios da Inteligência Artificial para a Indústria 4.0

9/3/2021

O papel da Inteligência Artificial no desenvolvimento da Indústria 4.0 está na base do artigo de opinião de autoria de Alan Pinto, Senior Backend Engineer da Adentis. Publicado primeiramente no Dinheiro Vivo. Nos últimos anos tem sido frequente ouvirmos que a Inteligência Artificial (IA) está a criar grandes avanços na indústria e na sociedade, porém saberá o que fazem estes algoritmos e o que já se está a utilizar no mercado? Temos contacto com o termo IA há anos através da literatura e do cinema. Autores como Isaac Asimov, Philip Dick e outros, mostram que a arte antecipa a realidade em diversos aspectos, mas entre o transistor e os Replicantes, onde estamos atualmente? Na ficção científica temos diversas referências humanoides com IA que pensam e agem como humanos, essas IAs em forma de humano podem ser classificadas como Inteligência Artificial Generalista ou IA forte, ou seja, agentes capazes de aprender atividades de diferentes contextos. Ainda não atingimos esse nivel e atuamos com IAs restritas a contextos específicos, chamadas de IAs fracas. Atualmente criamos modelos para alguns conjuntos de tarefas, por exemplo, algoritmos de deteção de faces utilizam modelos estatísticos diferentes da sugestão de filmes na plataforma Netflix, ou de palavras do seu teclado no smartphone. Sim, todos eles usam IA! A IA tem-se tornado uma das principais ferramentas para indústria, não apenas  em novos serviços, mas também como tecnologia habilitadora para a infraestrutura de automação. Investigadores da área apontam para uma nova revolução industrial, onde a automação e integração de diversas tecnologias condizirá à chamada Revolução da Indústria 4.0. Tecnologias como IA, IoT, Impressão 3D, Cibersegurança, e outras, estão a se integrar para aumentar a produtividade, a qualidade e a segurança dos modelos fabris.Na prática as mudanças não acontecem em pouco tempo, a indústria não é um bloco único em termos de tecnologia. Temos diversos desafios a superar até se realizar a suposta migração. Podemos observar paises que possuem fábricas em diferentes estágios, com modelos de indústria 2.0, 3.0 e agora 4.0 a conviver na atualizade. Isto mostra o quão caro pode ser uma substituição de todo p parque industrial. Logo, a abordagem mais comum é realizar esta transição em diferentes etapas. A IA pode auxiliar nesta fase. A substituição de diversos equipamentos industriais de um processo pode ser inviável, porém a soma de serviços e sensores podem elevar estas máquinas a outro nível. Imagine uma esteira pela qual sempre passaram produtos. Em sistemas antigos a inspeção visual era manual, sujeita a falhas e imperfeições. Atualmente é possível realizar uma visualização de qualidade através de câmaras, adicionando IA a um modelo tradicional. Estas mudanças podem transformar fábricas com pouca automação e monitorização (brownfield), em indústrias com maior eficiência operacional e segurança, utilizando estas duas tecnologias em vários processos (greenfield) através de sensores e IA.Os principais objetos do uso de IA na indústria são a redução de erros, de custos, e aumento da receita, porém cada entidade possuirá as suas atividades e processos. Alguns desafios são comuns e podem ser resolvidos com IA, vejamos alguns deles:

Manutenção preditiva: Medir e prever o funcionamento ideal de equipamentos através do uso de sensores, para assim definir o momento ideal de manutenção ou substituição do equipamento a fim de manter a produção funcionando com bons indicadores. Atualmente existem técnicas de IA que indicam as melhores ações a serem utilizadas para aumentar a eficiência e tempo de vida dos equipamentos, também chamadas de manutenção prescritiva;

Inspeção automatizada: Identificar falhas e rastrear produtos de forma inteligente utilizando diversos sensores na linha de produção. Inspeções visuais podem ser realizadas através de câmaras com diversos sensores integrados, como visão térmica, estimativa de distância, entre outros;

Interação humano-robô: Auxiliar e automatizar diversas atividades de risco ou críticas através da robótica com IA aplicando direção autónoma e movimentos específicos bem ajustados para diferentes tipos de atividades no setor industrial;

Smart supply chain: Auxiliar diversas atividades da cadeia de logística, como rastreamento e segurança de produtos e serviços aplicados em conjuntos com IoT e Cibersegurança, planeamento inteligente de atividades e recursos, auxílio à tomada de decisões humanas para gestão, entre outras;Muitos outros desafios na indústria podem ser auxiliados pela IA, de acordo com o contexto e atividades que estão inseridas. Cabe realizar-se um estudo mais profundo para avaliar como estas técnicas podem ser aplicadas para melhorar a eficiência operacional e eficácia dos processos estratégicos e de gestão.

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