Como usar a Inteligência Artificial para otimizar processos industriais?

A Inteligência Artificial na indústria é um recurso que otimiza a produção e facilita a execução de tarefas repetitivas com automatização. Consequentemente, melhora a eficiência operacional, reduz custos e aumenta a segurança e precisão de processos, podendo ser aplicada em diversas áreas, como manutenção preditiva e controle de qualidade.

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Existem diferentes tipos de tecnologia em alta, e uma das de maior destaque é a Inteligência Artificial (IA) na indústria. Embora venha sendo estudada e aprimorada há anos, foi nas últimas décadas que ela ganhou relevância, principalmente pela possibilidade de uso em diferentes áreas e segmentos industriais. 

Os dados comprovam isso: de acordo com um relatório da Deloitte, o capital de investimentos em IA Generativa deu um salto significativo em pouco tempo. Em 2023, o total anual investido no mundo foi de 4,5 bilhões de dólares. Porém, no primeiro trimestre de 2024, o valor somou US$ 12 bilhões, um aumento de mais de 166%.

Então, será que você já está por dentro de tudo que a IA pode fazer em processos industriais? O que está conduzindo a crescente no uso dessa tecnologia avançada? Neste artigo, você vai conferir tudo sobre o assunto para descobrir como as indústrias podem se beneficiar otimizando processos com Inteligência Artificial.

Como a IA surgiu e começou a ser aplicada na indústria?

A primeira vez em que o termo Inteligência Artificial foi utilizado, foi em uma conferência em Dartmouth pelo professor de Stanford John McCarthy. Ele citou a IA para nomear as máquinas que poderiam reproduzir informações de forma similar à inteligência humana. A partir dessa conferência, IA tem sido utilizada para descrever o campo de estudo e esse tipo de tecnologia.

Desde então, as pesquisas com IA apenas aumentaram, e hoje temos sistemas como o ChatGPT, que realiza o processamento de inúmeras linguagens para apresentar, de forma conversacional, respostas muito específicas.

As conclusões das IAs (como ChatGPT, Gemini e Copilot, que são algumas das mais populares) são feitas a partir de tentativa e erro, ou seja, o robô entende quais são as respostas mais prováveis para aquele questionamento e as entrega a partir da sua base de dados. 

Porém, é possível ir muito além de uma simples experiência de pergunta e resposta. A integração de sistemas com Inteligência Artificial abriu portas para possibilidades que envolvem a automatização de:

• Detecções;
• Categorizações;
• Monitoramento de atividades;
• Recomendações de ação;
• Computação visual.

A seguir, você irá descobrir por que esse tipo de recurso pode ser útil para reduzir tempo e custos nas etapas de produção industrial.

Benefícios e impactos positivos da IA na indústria

A Inteligência Artificial e o avanço tecnológico que ela traz têm o potencial de elevar a performance da indústria, tanto na produção, ao automatizar máquinas e otimizar funções que antes levariam muito tempo, quanto na parte de gerenciamento e análise de processos.

Por isso, alguns dos benefícios que essa tecnologia proporciona são:

Aumento de qualidade em produtos

A IA permite que as indústrias diminuam as falhas em produtos. A tecnologia pode reduzir a margem de erro e a quantidade de descartes de materiais e produtos, apresentando, assim, uma taxa menor de rejeição, tanto por parte do controle de qualidade quanto por parte dos consumidores.

Em diferentes indústrias, as máquinas são capazes de corrigir itens em fila de produção e também de se comunicarem com as áreas de venda e de estoque, o que é essencial para combater problemas de perdas.

A Amazon é um ótimo exemplo disso: a contagem de estoque em diferentes centrais é feita por robôs, otimizando o processo de venda e reduzindo custos com mão de obra.

Redução de custos

A IA traz impactos positivos para as finanças da empresa a partir de diversas aplicações, como na identificação de oportunidades de economia, na otimização de processos, manutenção preditiva de equipamentos, gestão de inventário e, claro, na otimização da mão de obra.

O melhor aproveitamento da matéria-prima dos produtos também evita desperdício e facilita a redução de custos para a empresa.

Aumento de produtividade

A Inteligência Artificial permite uma maior agilidade no momento de realizar funções simples, mas que por vezes exigem tempo dos colaboradores. Um exemplo é a criação de formulários para auditorias com IA no Checklist Fácil. O sistema consegue entregar, em questão de segundos com IA, o que poderia exigir horas de trabalho de um colaborador.

Um outro aspecto é que as máquinas podem tomar atitudes inteligentes após o aprendizado por repetição, sendo possível um ciclo de produção que dura horas sem interrupção humana. Com menos pausas, a empresa garante maior produtividade e crescimento de receita.

Identificação de falhas

Por ser um sistema que aprende com acertos e erros, a IA consegue fazer autocorreções a partir de eventos salvos em sua base de dados.

Então, se a empresa informar às máquinas ou ao sistema que não é positivo quando há desperdício de materiais na linha de produção, a máquina é capaz de identificar erros nesse sentido.

A partir da identificação dessas falhas, a indústria sabe o momento certo de realizar manutenções, com o intuito de impactar o mínimo possível a produção.

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Dados para tomada de decisão ágil

A IA consegue captar informações a partir de uma base de dados, analisá-los e realizar simulações que auxiliam nas tomadas de decisões. E essa tecnologia pode ser utilizada em diferentes áreas da indústria: na parte de produção, na gestão de matéria-prima ou suprimentos, influenciando no método de produção, melhorando a receita e diminuindo custos.

Sendo assim, em áreas gerenciais da indústria, o uso dessa tecnologia permite uma tomada de decisão mais estratégica e baseada em dados, sem perder tanto tempo fazendo a compilação e análise.

Previsão de demanda

Para além das análises de rotina, a IA em processos industriais é capaz de revolucionar a previsão de demanda manufatureira, lidando com grandes volumes de dados e viabilizando o entendimento de padrões complexos.

Nesse sentido, podemos afirmar que há impacto direto em controles de estoque e linhas de produção, uma vez que esse tipo de informação serve para evitar excessos ou falta de produtos. Ademais, a IA facilita ajustes e adaptações rápidas a demandas inesperadas ou flutuações do mercado, colaborando um uma gestão de recursos eficaz.

Mais tempo e insumos para inovação

O uso de Inteligência Artificial libera os colaboradores para tarefas mais estratégicas, pois supre a execução de tarefas repetitivas ou possibilita que as atividades sejam realizadas com mais rapidez. É assim que a inovação ganha espaço, já que os profissionais passam a ter mais tempo nas operações.

A disponibilidade de dados com análises mais ágeis e tecnologias integradas é outro ponto que favorece esse cenário. A IA oferece artifícios que aprimoram pesquisas e insights, impulsionando a criatividade nas rotinas.

Perspectiva para o futuro do uso da IA nas indústrias

Podemos falar de futuro, mas a realidade é que hoje as empresas já utilizam IA para otimizar e automatizar processos em atividades que, por vezes, nem se dão conta. De acordo com um relatório de tendências tecnológicas do Gartner, mais de 80% das empresas terão utilizado modelos de Inteligência Artificial em ambientes de produção até 2026. 

Isso demonstra que, para prevenir erros de produção, falta de dados em tomadas de decisão e solucionar entraves logísticos, as máquinas e as novas tecnologias são aliadas para uma maior eficiência. Afinal, a palavra-chave para descrever a incorporação da IA em processos industriais é produtividade.

Para se ter uma ideia, o estudo global da PwC sobre a revolução da Inteligência Artificial revela que o setor de manufatura é o que apresenta maior expressividade de impacto desse recurso frente aos demais segmentos de mercado.

A estimativa é de 83% de maturidade da tecnologia prevista entre os próximos 3 a 7 anos em processos industriais, perdendo apenas para o varejo, com potencial de 56% a curto prazo (0 a 3 anos).

Exemplos de uso da IA na indústria

A IA impacta a indústria e vice-versa. E não são poucas as inovações vigentes no mercado. Conheça os principais exemplos na imagem e confira os detalhes nos tópicos a seguir.

Automação

Conforme a Inteligência Artificial vai refinando a sua capacidade, ela ganha mais poder de automatizar processos. A IA permite a sistematização de tarefas repetitivas e previsíveis, otimizando a produção, reduzindo custos e melhorando a eficiência operacional.

Um exemplo é a implementação de sistemas de visão computacional em linhas de montagem, que usam algoritmos de IA para inspecionar produtos em tempo real, identificando imperfeições e garantindo a qualidade da entrega.

Visão computacional

A visão computacional (ou computer vision) é o mecanismo que permite o reconhecimento de imagens com o uso de sistemas. Para isso, recursos de IA e machine learning viabilizam o processamento de dados para identificação de objetos ou pessoas.

Nesse sentido, softwares se tornaram capazes de realizar atividades como detecção, classificação, acompanhamento e recomendações dentro de uma operação. Em resumo, por meio da leitura de fotografias, a visão computacional pode:

• Extrair e analisar metadados;
• Diagnosticar defeitos de qualidade em produtos;
• Analisar grandes extensões de terra de uma só vez, especialmente no caso da agroindústria;
• Encontrar problemas de manutenção e segurança em máquinas;
• Contagem e rastreio de produtos estocados.

Robôs colaborativos

Robôs que trabalham em conjunto com humanos serão cada vez mais comuns na indústria. Também conhecidos como cobots, eles são projetados para realizar tarefas que exigem mais precisão e força.

Assim, os trabalhadores podem lidar com atividades complexas que exigem habilidades cognitivas. A IA desempenha um papel fundamental na programação e no controle desses robôs, permitindo uma colaboração segura e eficiente entre humanos e máquinas.

IA e a cadeia de suprimentos

Os algoritmos da Inteligência Artificial conseguem, em tempo real, analisar dados de todos os stakeholders para otimizar o planejamento de diferentes áreas, entre elas produção, estoque e logística, tornando o trabalho mais eficiente e ágil.

Empresas de logística, por exemplo, podem utilizar a IA para otimizar rotas de entrega e programação de transporte. Por meio da análise de dados históricos e condições em tempo real, a tecnologia é capaz de identificar a melhor rota para cada entrega, reduzindo custos e tempo de trânsito com o aprimoramento da gestão de frotas.

LEIA MAIS | O que é cadeia de suprimentos e como realizar a sua gestão eficiente?

IA e Internet das Coisas (IoT)

A junção da IA com IoT vai potencializar a eficiência das operações, prever manutenções com mais precisão e tomar decisões melhores com base em dados. Os dispositivos conectados já conseguem coletar dados em tempo real e fornecer insights necessários para um melhor desempenho da indústria.

Por exemplo: a partir de sensores IoT integrados a sistemas de gestão de processos, pode-se fazer a leitura automática de diversos parâmetros operacionais, como:

• Umidade;
• Temperatura;
• Correntes elétricas;
• Pressão;
• Vazão.

A partir dessas informações, equipes obtém dados em tempo integral, sem a necessidade de realizar inspeções visuais ou preenchimento manual de planilhas. O software executa o monitoramento e gera ações automáticas diante de não conformidades, como envio de notificações ou criação de planos de ação.

Aprendizado de máquina contínuo

O aprendizado de máquina contínuo permite que sistemas de IA se adaptem a novas situações e aprimorem suas capacidades de forma autônoma, a partir da coleta e análise de dados em tempo real.

Para a indústria, em que as condições e necessidades mudam rapidamente, esse tipo de tecnologia é primordial. Um exemplo prático é o aprendizado sobre erros em maquinário, algo que pode prever falhas nos equipamentos e evitar tempo de inatividade não planejado, por exemplo.

Como implementar a Inteligência Artificial na indústria?

O uso da Inteligência Artificial oferece oportunidades significativas para otimizar processos industriais, desde melhorar a eficiência operacional até prever necessidades de manutenção.

No entanto, é crucial abordar questões éticas e de transparência para garantir que a IA seja aplicada de forma ética e responsável, minimizando possíveis impactos negativos e maximizando seus benefícios para a sociedade e o meio ambiente.

Acompanhe, a seguir, um passo a passo para colocar em prática tudo que vimos até aqui.

Avalie os processos

Antes de mais nada, é importante conhecer a fundo todas as rotinas da empresa para implementar a IA na indústria com eficácia.

Escolha ferramentas de IA

Pesquise as opções de mercado alinhadas às necessidades da sua operação. Há sistemas acessíveis e flexíveis que garantem uma excelente escolha, como o Checklist Fácil. A solução, líder de mercado para gestão de processos e dados, já possui funcionalidades que utilizam IA para agregar ainda mais velocidade à digitalização das indústrias.

Nessa linha, a integração com Inteligência Artificial do Checklist Fácil cumpre diferentes funções, como a criação de formulários completos para inspeções, auditorias e qualquer tipo de checagem em segundos.

Sendo assim, o Checklist Fácil é capaz de ampliar a captura e análise de dados em qualquer departamento industrial, fornecendo agilidade em atividades como controle de qualidade, operações, meio ambiente, segurança e gestão de fornecedores.

Integre a IA aos sistemas existentes na operação

O potencial da Inteligência Artificial na indústria está diretamente ligado às integrações possíveis desse recurso a outras soluções. Esse é mais um passo que softwares avançados eliminam, pois consistem em ferramentas completas com IA já integrada.

Em outras palavras, esse é o caso do Checklist Fácil. Além de já possuir essa tecnologia, o sistema permite ainda a integração com diversos outros aplicativos, como Zapier (para conexão a mais de 7 mil soluções), Microsoft Power BI e agendas do Google ou Outlook, impulsionando análises e a comunicação entre as equipes.

Monitore e implemente oportunidades de melhoria

A eficiência da IA em processos industriais depende da união desse recurso à atuação humana, isto é, de nada adianta contar com uma tecnologia avançada na operação sem estabelecer processos para uma cultura de melhoria contínua.

Por essa razão, a Inteligência Artificial é um meio de aperfeiçoar as operações, e não uma solução que promove isso por si só. Então, é fundamental aproveitar ao máximo tudo que essa tecnologia pode proporcionar, sem a expectativa de que a simples adoção dela irá transformar o negócio.

Diferenciais do Checklist Fácil para introduzir IA na indústria

O grande diferencial do Checklist Fácil é que o sistema se adapta a qualquer tipo de empresa e departamento. Com mais de 150 funcionalidades e, entre elas, a integração com IA, o software proporciona a chance de metrificar e gerir processos de maneira automatizada.

A criação de checklists com IA reduz o tempo de dedicação dos profissionais na produção dos formulários, garante inspeções mais completas e fornece escalabilidade ao planejamento de auditorias internas.

Com a possibilidade de integração a outras soluções, o Checklist Fácil pode viabilizar também, a partir da visão computacional, por exemplo, a otimização de inspeções visuais com reconhecimento de imagem por IA. Isso pode representar ganhos expressivos de tempo e precisão, em atividades como:

• Validação de procedimentos de limpeza, higienização e organização de ambientes;
• Verificação do uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPIs) pelas equipes;
• Monitoramento de sinalizações de segurança (como placas e adesivos) em áreas de produção;
• Identificação de defeitos em produtos para controle de qualidade;
• Apoio a áreas de manutenção para avaliações de equipamentos e máquinas;
• Checagens para gestão de serviços de facilities.

Conheça, também, algumas das principais funcionalidades que integram mais de 150 recursos oferecidos pelo sistema.

Planos de Ação automatizados

Durante qualquer checagem, se uma resposta cadastrada no sistema indicar qualquer não conformidade, o sistema pode ser configurado para gerar um plano de ação imediatamente. Com as opções de seguir o método 5W2H no planejamento, ou mesmo de elaborar um plano de ação personalizado, o Checklist Fácil permite um acompanhamento detalhado das tratativas.

Dessa forma, é possível assegurar a execução do que foi alinhado, corrigindo não conformidades com eficiência para prevenir reincidências.

Workflows automatizados

O sistema oferece a integração de diferentes atividades, processos ou etapas em um único ambiente. Com isso, a comunicação se torna mais fluida, e demandas interligadas passam a ter um acompanhamento mais detalhado, com todos os registros centralizados no mesmo lugar com fluxos de trabalho.

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Perguntas e respostas sobre IA na indústria

Saiba quais são as dúvidas mais comuns sobre o tema: