Inteligência artificial na indústria: produção inteligente

Os transportadores abrem caminho pelos corredores da fábrica por conta própria, as fábricas otimizam seu consumo de energia durante o funcionamento real e as máquinas realizam verificações de controle de qualidade — e fazem os ajustes necessários — enquanto a fabricação ainda está em andamento. A inteligência artificial oferece um enorme potencial para a indústria. Ela já está tornando a produção mais eficiente, mais flexível e mais confiável.

A indústria está se tornando cada vez mais digitalizada; a empresa digital já é uma realidade. Os dados são continuamente gerados, processados e analisados. Os volumes de dados em ambientes de produção são a base na qual as representações digitais de usinas e sistemas inteiros são geradas. Estes gêmeos digitais têm sido utilizados há algum tempo para estruturar o planejamento e o projeto de produtos e maquinários — e as próprias operações de produção — e fazer isto com mais flexibilidade e eficiência, ao fabricar produtos personalizados de alta qualidade com mais rapidez e a um preço acessível. Porém, o que aconteceria se as máquinas e os processos pudessem coletar percepções a partir destes altos volumes de dados e otimizar seus processos durante o funcionamento real? O potencial seria enorme. A boa notícia é que isto já pode ser alcançado, passo a passo, por meio da inteligência artificial (IA).

Criando novas oportunidades

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 cria oportunidades inteiramente novas para produção flexível e eficiente, mesmo quando se trata de produtos complexos e cada vez mais personalizados em pequenas séries de lotes. As consequências serão significativas, como mostra um estudo da Roland Berger: Até 2035, redes inteligentes e digitalmente ligadas a sistemas e cadeias de processos poderiam representar um crescimento adicional de cerca de €420 bilhões somente na Europa Ocidental. De acordo com um estudo da PwC, a inteligência artificial também pode contribuir com até US$15,7 trilhões para a economia global em 2030.

 

As primeiras aplicações reais da inteligência artificial já estão encontrando um lugar em atividades industriais regulares, incluindo o reconhecimento de linguagem para execução de tarefas básicas, a documentação de ambientes por meio de câmeras, raios laser ou raios X e o fornecimento de assistentes pessoais virtuais na logística. De acordo com o estudo da PwC, um total de 62% das grandes empresas já está utilizando a tecnologia de inteligência artificial em 2018. A Siemens possui soluções em seu portfólio na área de serviços, como por exemplo, manutenção preventiva e outras aplicações para testes de engenharia e qualidade. As soluções em nuvem, como o MindSphere e aplicações inteligentes, também fornecem suporte para a otimização contínua do processo, que melhora a eficiência e a disponibilidade da máquina.

Inteligência Artificial e Indústria 4.0

O big data e inteligência artificial dão um grande impulso à Indústria 4.0. As soluções de software inteligentes podem utilizar os altos volumes de dados gerados por uma fábrica para identificar tendências e padrões que podem ser usados para tornar os processos de fabricação mais eficientes e reduzir seu consumo de energia. É assim que as usinas estão constantemente se adaptando às novas circunstâncias e passando por otimização, sem necessidade de entrada do operador. À medida que o nível de rede aumenta, o software de inteligência artificial pode aprender a “ler nas entrelinhas”, o que pode levar à descoberta de muitas conexões complexas em sistemas que ainda não são ou não se mostram mais evidentes para o olho humano. O software inteligente com tecnologia analítica suficientemente inteligente já está disponível. Porém, se o processamento de dados for realizado por meio de uma solução de nuvem ou em nível local (por exemplo, por meio de computação de borda) isto dependerá dos requisitos do usuário. Os dados em uma plataforma de borda estão disponíveis mais rapidamente e em uma resolução maior, enquanto uma quantidade considerável de capacidade computacional está disponível na nuvem. Em muitos casos, a combinação de computação de borda e de nuvem é necessária para obter benefícios dos dois mundos.
 

O MindSphere, sistema operacional de IoT aberto baseado em nuvem da Siemens, pode ser utilizado para vincular produtos, fábricas, sistemas e máquinas. Ele é uma das bases mais importantes que permitem o uso da inteligência artificial na indústria. O MindSphere realiza análises extensas para tornar úteis as vastas quantidades de dados gerados pela Internet das Coisas (IoT) para otimização, simulação e tomada de decisões.
 

O gêmeo digital permite o teste virtual de uma variedade de cenários e promove decisões inteligentes em áreas como otimização da produção. No futuro, por meio de uma representação digital de uma máquina operatriz e do processo de fabricação associado, a inteligência artificial será capaz de reconhecer se a peça de trabalho que está atualmente sendo fabricada atende aos requisitos de qualidade. Além disto, ela determina os parâmetros de produção que precisam ser adaptados, de modo a garantir que isto permaneça durante o processo de produção em andamento. Como resultado, a produção é ainda mais confiável e eficiente e as empresas são ainda mais competitivas.

Segurança é a maior prioridade

Uma condição prévia para a Indústria 4.0 e para a inteligência artificial é uma infra-estrutura de TI de última geração, de ponta a ponta, independentemente do tamanho da empresa. Esta é a única forma pela qual uma empresa pode se tornar parte do futuro digital. Mas isto deve sempre ser acompanhado por uma conscientização de que a digitalização e a segurança cibernética precisam andar de mãos dadas. Os riscos são enormes sem as proteções corretas em vigor. De acordo com o “Relatório de Risco Global” do Fórum Econômico Mundial de 2018, os prejuízos de atividades por conta de crimes cibernéticos nos próximos cinco anos chegarão a US$ 8 trilhões, superando em muito o PIB da Alemanha. A proteção abrangente para instalações industriais, conforme exemplificado pelo conceito da Siemens de defesa em profundidade, terá, portanto, um papel fundamental no futuro. Afinal, os hackers estão cada vez mais inteligentes e é vital que as empresas estejam à frente deles.

Inteligência artificial
Em seu sentido mais verdadeiro, a inteligência artificial se refere a aplicações nas quais as máquinas executam tarefas que normalmente exigiriam funções da inteligência humana, como aprendizagem, julgamento e resolução de problemas. As ferramentas e soluções técnicas estão sendo desenvolvidas para esta finalidade, permitindo que os seres humanos trabalhem melhor, ampliando suas habilidades.

Aprendizagem de máquina
A aprendizagem de máquina (AM) é o que subjaz a “inteligência” real, na inteligência artificial. Os computadores são treinados para reconhecer padrões em conjuntos de dados não estruturados, por meio de algoritmos, e para tomar decisões por eles próprios com base neste “conhecimento”. O objetivo é fazer a máquina aprender com os dados e, com base nisto, utilizar a experiência adquirida para melhorar constantemente sua capacidade de executar suas tarefas. 

Aprendizagem profunda
A aprendizagem profunda (AP) depende do uso de redes neurais profundas. O computador acessa dados simultaneamente em vários níveis de nós, de modo a identificar conexões, tirar conclusões, fazer previsões e tomar decisões. Os algoritmos de autoaprendizagem permitem que a máquina resolva por si até mesmo problemas complexos não lineares e interaja sem instruções.

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