Inteligência Artificial (IA) na Indústria

A inteligência artificial tem sido o foco da pesquisa há mais de 30 anos. Durante este período, grandes avanços foram feitos nesta área de tecnologia: por exemplo, hardware e software mais poderosos, além de melhor poder computacional e transmissão de dados. A utilização de inteligência artificial na indústria cria oportunidades inteiramente novas para produção flexível e eficiente, mesmo quando se trata de produtos complexos e cada vez mais personalizados.

Convidamos você a se juntar a nós nesta exploração do potencial da IA na indústria e a descobrir como essa tecnologia pode transformar sua organização.

A Indústria 4.0, também conhecida como a Quarta Revolução Industrial, representa a próxima fase na evolução da automação industrial, marcada pela convergência de tecnologias digitais, físicas e biológicas. Neste contexto, a Inteligência Artificial (IA) surge como um catalisador poderoso, impulsionando a transformação digital e permitindo um nível sem precedentes de automação e otimização.

Um dos principais impulsionadores da IA na Indústria 4.0 é a explosão de dados gerados pelas operações industriais. Cada máquina, sensor e sistema de produção está constantemente gerando dados que, quando analisados corretamente, podem revelar padrões e tendências valiosos. No entanto, a escala e a complexidade desses dados são tais que a análise manual ou a análise usando métodos tradicionais é impraticável. É aqui que a IA, com suas capacidades de processamento de dados em grande escala e aprendizado de máquina, se torna indispensável.

Além disso, a IA está desempenhando um papel crucial na gestão de processos na indústria. Uma área emergente de interesse é a mineração de processos, uma técnica de IA que se concentra na análise e otimização dos processos de negócios. A mineração de processos utiliza algoritmos de IA para analisar os registros de eventos de um processo de negócios e construir um modelo visual do processo. Este modelo pode então ser usado para identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria.

A Indústria 4.0 é impulsionada por quatro tipos fundamentais de tecnologias disruptivas que têm o potencial de serem aplicadas em toda a cadeia de valor:

1. Conectividade, Dados e Poder Computacional: Tecnologias como a nuvem, a Internet das Coisas (IoT), blockchain e sensores estão permitindo uma conectividade sem precedentes, facilitando a coleta e o processamento de grandes volumes de dados e fornecendo o poder computacional necessário para suportar operações complexas.
2. Análise e Inteligência: A análise avançada, o aprendizado de máquina e a inteligência artificial estão permitindo que as empresas obtenham insights valiosos a partir de seus dados, melhorando a tomada de decisões e permitindo a automação de processos.
3. Interação Homem-Máquina: Tecnologias como a realidade virtual (VR) e a realidade aumentada (AR), a robótica e a automação, e os veículos autônomos estão redefinindo a forma como os humanos interagem com as máquinas, melhorando a eficiência e a segurança.
4. Engenharia Avançada: A manufatura aditiva (como a impressão 3D), a energia renovável e as nanopartículas estão permitindo novas formas de produção, mais eficientes e sustentáveis.

A Quarta Revolução Industrial tem o potencial de tornar os produtos e serviços mais acessíveis e transmissíveis para empresas, consumidores e partes interessadas ao longo de toda a cadeia de valor. Dados preliminares indicam que a adoção bem-sucedida da tecnologia 4IR pode tornar as cadeias de suprimentos mais eficientes, aumentar a produtividade das horas de trabalho, reduzir o desperdício na fábrica e trazer inúmeros outros benefícios para funcionários, partes interessadas e consumidores.

Benefícios da Inteligência Artificial na Indústria

A Inteligência Artificial (IA) tem se mostrado uma ferramenta poderosa para a indústria, trazendo benefícios significativos em diversas áreas. Vamos explorar alguns dos principais benefícios que a IA pode oferecer.

Otimização de Processos

A IA, especialmente quando combinada com tecnologias como o Process Mining, analisa grandes volumes de dados e através deles consegue identificar automaticamente padrões, tendências e anomalias que podem não ser facilmente perceptíveis para os humanos. Isso oportuniza gestores a identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria nos processos. Além disso, a inteligência artificial na indústria pode automatizar tarefas repetitivas e demoradas, liberando os colaboradores para se concentrar em tarefas mais estratégicas e de maior valor.

Segundo uma pesquisa da McKinsey, as empresas que estão obtendo os maiores benefícios da IA na indústria são aquelas que estão profissionalizando ou industrializando suas capacidades. Esses “altos desempenhistas” podem atribuir a maior porcentagem de seus lucros ao uso da IA. Eles não estão necessariamente gastando mais, mas seus custos de projeto tendem a permanecer dentro do orçamento. De fato, outras empresas eram muito mais propensas a ter custos excessivos de IA.

Redução de Custos

Através da automatização de tarefas repetitivas e da melhoria na eficiência dos processos, a inteligência artificial na indústria pode levar a uma significativa redução de custos. Além disso, ela pode ajudar a identificar áreas de desperdício ou ineficiência, permitindo que as empresas tomem medidas para corrigir esses problemas. Por exemplo, a Inteligência Artificial pode ser usada para monitorar a qualidade do produto em tempo real durante o processo de produção, identificando e corrigindo problemas antes que eles causem defeitos, consequentemente resultando em produtos de maior qualidade, menos retrabalho e menos desperdício.

Tomada de Decisão Baseada em Dados

A IA pode ajudar a melhorar a tomada de decisões na indústria, fornecendo insights baseados em dados. A IA tem a capacidade de analisar grandes volumes de dados de diversas fontes, identificar padrões e tendências em um poucos segundos. Assim, ela pode fornecer insights valiosos que auxiliam os tomadores de decisão a agir de maneira mais informada e eficaz. Com essas análises mais minuciosas e demoradas feitas por IA, os gestores conseguem gastar mais tempo avaliando qual ação possui mais impacto para tomar decisões estratégicas, operacionais e táticas e correspondam com os objetivos da organização.

Prevenção de riscos

A IA pode ser usada para identificar potenciais riscos e problemas antes que eles se tornem sérios. Isso pode incluir a identificação de falhas em equipamentos ou processos, ou a detecção de anomalias que podem indicar uma ameaça à segurança. Por exemplo, em uma fábrica, a IA pode ser usada para monitorar o desempenho de máquinas e equipamentos em tempo real, usando sensores e algoritmos de aprendizado de máquina para identificar sinais de possíveis falhas. Isso pode permitir que a manutenção seja realizada antes que ocorra uma falha, evitando tempo de inatividade e possíveis danos.

Melhoria na gestão de processos

A IA, especialmente quando combinada com a mineração de processos, pode ajudar as empresas a entender melhor seus processos, visualizando claramente como ocorrem no dia a dia e identificando áreas de melhoria com mais facilidade. Além disso, a IA pode integrar diversos sistemas já existentes nas organizações para centralizar dados de processos. Com isso, a análise em nível estratégico, tático e operacional tornam-se mais eficientes e eficazes.

A mineração de processos é uma forma avançada de análise de dados que utiliza algoritmos de IA para analisar os registros de eventos de um processo de negócios e construir um modelo visual do processo. Este modelo pode então ser usado para identificar gargalos, ineficiências e oportunidades de melhoria.

Na indústria, essa IA voltada à gestão de processos tem um potencial significativo. Ela pode ser usada para otimizar a eficiência operacional, reduzir o tempo de inatividade e aumentar a qualidade do produto. Por exemplo, em uma linha de produção, a mineração de processos pode ser usada para identificar etapas do processo que estão causando atrasos ou erros e assim gestores podem tomar decisões baseadas em dados para suas ações de melhoria.

Além da mineração de processos, outra área da IA que tem sido amplamente utilizada na indústria é a manutenção preditiva. A manutenção preditiva utiliza técnicas de aprendizado de máquina e análise de dados para prever quando um equipamento ou máquina pode falhar ou precisar de manutenção. Isso permite que as empresas programem a manutenção de forma proativa, evitando paradas inesperadas e caras na produção.

A IA também está sendo usada na indústria para melhorar a qualidade do produto. Por exemplo, técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina podem ser usadas para inspecionar produtos em uma linha de produção e identificar defeitos que podem ser difíceis de detectar a olho nu.

Finalmente, a IA está sendo usada para melhorar a eficiência energética na indústria. Algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados para analisar o consumo de energia e identificar áreas onde a energia está sendo desperdiçada. Isso pode levar a economias significativas de custos e também ajuda as empresas a reduzir sua pegada de carbono.

A indústria está passando por uma transformação significativa impulsionada pela Inteligência Artificial (IA). Esta mudança é particularmente evidente em setores operacionalmente intensivos, como manufatura, transporte e varejo. Estes setores, que empregam um grande número de pessoas para tarefas que são particularmente adequadas para automação ou digitalização, têm 1,3 vezes mais potencial de automação do que outros, de acordo com a análise da McKinsey.

Como já comentamos nesse blog, a mineração de processos é uma IA que tem ganhado destaque na indústria justamente por se concentrar na análise e otimização dos processos de negócios que utilizam grandes estruturas de dados. Mas a IA também pode ajudar a indústria a se tornar mais ágil e responsiva. Por exemplo, pode permitir que as empresas prevejam a demanda do cliente com mais precisão, permitindo-lhes ajustar a produção de acordo. Além disso, a IA pode permitir que as empresas respondam mais rapidamente a mudanças nas condições do mercado, ajudando-as a se manterem competitivas.

No entanto, a adoção da inteligência artificial na indústria não é sem desafios. A implementação bem-sucedida da IA na indústria requer uma compreensão profunda das capacidades e limitações da IA, bem como uma estratégia bem planejada para a coleta, análise e uso de dados. Além disso, questões como a segurança dos dados, a privacidade e a conformidade regulatória devem ser cuidadosamente consideradas.

Desafios e oportunidades da IA na indústria

A adoção da Inteligência Artificial nas indústrias está em um ritmo acelerado, mas em diferentes estágios de maturidade. De acordo com a Deloitte, 26% das organizações são consideradas “experientes” na adoção da IA, 47% são “hábeis” e 27% são “iniciantes”. Essa variação reflete os desafios e oportunidades que a Inteligência Artificial (IA) apresenta para a indústria. Vamos explorar esses aspectos em mais detalhes:

Desafios da IA na Indústria

1. Gestão de Dados: A IA depende de dados de alta qualidade para funcionar efetivamente. No entanto, muitas organizações enfrentam desafios na integração de dados de diversas fontes, na preparação e limpeza de dados, e na garantia da governança de dados. Além disso, a falta de talentos e expertise adequados para gerenciar a cadeia de valor dos dados é outro desafio significativo. A gestão de dados é um processo complexo que requer habilidades especializadas e ferramentas avançadas.
2. Infraestrutura de Dados Moderna: A infraestrutura de dados é a espinha dorsal de qualquer implementação de IA. No entanto, muitas empresas ainda lutam para modernizar sua infraestrutura de dados, o que pode impedir a implementação bem-sucedida da IA. A infraestrutura de dados moderna deve ser capaz de escalar, flexionar e suportar uma variedade de sistemas, aplicações e usuários.
3. Cultura de Dados: A cultura de dados é fundamental para a adoção bem-sucedida da IA. No entanto, muitas organizações ainda não têm uma cultura de dados estabelecida. Isso significa que a responsabilidade pelos dados não é adotada em nível empresarial, o que pode levar a uma falta de confiança nos dados e, consequentemente, na IA.

Oportunidades da IA na Indústria

1. Crescimento de Receita: A IA pode ajudar a adquirir novos clientes e reter os existentes, fornecendo insights para fortalecer as estratégias de precificação, melhorar os serviços de venda cruzada e gerenciar melhor a oferta e a demanda. Isso pode levar a um aumento significativo na receita.
2. Eficiência Operacional: A IA pode automatizar tarefas de dados, economizando tempo para engenheiros de dados e analistas de negócios ocupados. Além disso, a criação de uma estrutura repetível para conectar fontes de dados pode proporcionar uma vantagem de custo para as empresas que usam técnicas de modernização.
3. Novas Oportunidades: As plataformas de modernização de dados abrem novas oportunidades para as empresas, permitindo que compartilhem e até monetizem seus dados com parceiros do ecossistema mais amplo. Isso pode abrir novos fluxos de receita e oportunidades de negócios.
4. Melhoria na Gestão de Processos: A IA, especialmente quando aplicada à gestão de processos através de técnicas como o Process Mining, pode trazer eficiência e redução de custos significativos para as operações industriais. Isso pode levar a melhorias na produtividade e na eficiência operacional.

A seguir, vamos explorar alguns exemplos de inteligência artificial na Indústria 4.0, ilustrando ainda mais as oportunidades e benefícios que essa tecnologia pode trazer.

Qualidade dos dados: por que é fundamental para a IA?

A qualidade dos dados é um aspecto fundamental para a eficácia da Inteligência Artificial na indústria. Isso porque a performance, precisão e confiabilidade dos modelos de IA são diretamente impactados pela qualidade dos dados que são alimentados neles. Dados de alta qualidade permitem que os modelos façam previsões melhores e produzam resultados mais confiáveis, fomentando a confiança e a segurança entre os usuários.

A precisão dos dados é crítica para o sucesso dos modelos de IA e aprendizado de máquina, pois dados qualitativamente ricos geram melhores saídas de modelos e processamento e tomada de decisões consistentes. Para obter bons resultados, os conjuntos de dados devem ser precisos, abrangentes e escaláveis. A máxima “Lixo entra, lixo sai” é bastante aplicável quando falamos de IA. A saída depende fortemente da entrada, ou seja, se os dados de entrada são de baixa qualidade, as previsões e os insights gerados também serão.

Portanto, é essencial que as empresas invistam em estratégias e ferramentas para melhorar a qualidade dos dados. Isso pode incluir a implementação de sistemas de gerenciamento de dados, a utilização de técnicas de limpeza de dados e a garantia de que os dados sejam coletados de maneira ética e legal.

IA voltada à gestão de processos

A Inteligência Artificial (IA) tem desempenhado um papel crucial na gestão de processos na indústria, e uma área emergente de interesse é a mineração de processos. A mineração de processos é uma técnica de IA que se concentra na análise e otimização dos processos de negócios. A Upflux, líder em mineração de processos na América Latina, é uma das empresas que estão na vanguarda dessa revolução.

A mineração de processos é uma abordagem avançada que utiliza técnicas de ciência de dados para descobrir, validar e aprimorar fluxos de trabalho em organizações. Ao combinar mineração de dados e análise de processos, as empresas podem extrair insights valiosos dos dados registrados em seus sistemas de informação para compreender o desempenho de seus processos e identificar gargalos e áreas de melhoria.

A mineração de processos se baseia em três pilares principais: descoberta de processos, verificação de conformidade e melhoria contínua. Na fase de descoberta, são criados modelos de processos reais de forma automática a partir das informações extraídas diretamente de sistemas empresariais. Na verificação de conformidade, os insights obtidos são transformados em soluções para promover a melhoria contínua do processo. E na melhoria contínua, os processos reais são comparados com modelos previamente definidos para identificar e diagnosticar ineficiências e problemas.

A aplicação efetiva da mineração de processos pode trazer uma série de benefícios para as organizações. Ela pode apoiar as operações de negócios na condução do crescimento e resiliência, tornando as cadeias de suprimentos mais eficientes e as horas de trabalho mais produtivas. Além disso, a abordagem baseada em dados proporciona uma visão mais profunda e detalhada dos processos, permitindo uma tomada de decisão informada e eficaz.

Quer saber o quanto uma Inteligência Artificial voltada à gestão de processos pode impactar na produtividade e redução de custos da sua empresa? Conheça a solução da UpFlux Process Mining na prática.