A crescente influência da Inteligência Artificial na Manufatura Avançada

De acordo com um relatório da Accenture sobre Inteligência Artificial (IA), os lucros das empresas irão crescer uma média de 38% até 2035, em grande parte graças à uma implementação mais avançada de inteligência artificial em aplicações financeiras, de TI e manufatura.

Mas, neste estágio inicial da implementação, ainda não está claro como essa tecnologia será implementada em tantas possibilidades de aplicações.

Cenários de riscos/ganhos estão sendo analisados e muitas organizações estão incertas de como e quando mergulhar na piscina da artificial intelligence.

Os benefícios da inteligência artificial podem incluir melhoria de desempenho, controle de custo, otimização de processos, tempo de desenvolvimento do ciclo do produto reduzido e eficiência aprimorada.

O valor adicional da inteligência artificial também inclui disponibilidade 24×7 e capacidade de aprendizado das máquinas por meio da experiência.

Além disso, o custo de entrada pode ser muito baixo (dependendo da complexidade da aplicação) e a economia pode ser alta, como resultado de curtos períodos de retorno.

Neste sentido, é válido distinguir entre a fase de aprendizado, que pode exigir computação em nuvem e a fase operacional, que pode ser bem menos exigente em termos de computação.

A inteligência artificial também muda o modo como os operadores de máquina realizam seu trabalho e pode ajudar a capturar o conhecimento de trabalhadores capacitados, durante sua transição para a aposentadoria.

Novas gerações de pessoas que chegam à força de trabalho industrial começarão a rejeitar ferramentas de processos antiquadas, olhando em direção à IA como uma fonte de enriquecimento notável, por meio do processo de automação robótica para ações humanas repetitivas.

Na realidade, a inteligência artificial representará uma nova forma de pessoas e máquinas trabalharem juntas, além de aprenderem sobre tendências preditivas e resolverem problemas complexos.

O desafio de gerenciar um processo que exige controle rígido de temperaturas, pressões e fluxos de líquidos, por exemplo, é bem complicado e propenso ao erro. Muitas variáveis precisam ser avaliadas para alcançar um resultado de sucesso, às vezes são muitas para o cérebro humano processá-lo sozinho.

Agora, com a inteligência artificial apoiando as decisões operacionais, fatores críticos como segurança, eficiência, produtividade e até rentabilidade podem ser otimizados. Outro exemplo é como a IA pode ajudar pessoas em trabalhos de inspeção de qualidade, fornecendo análises de visão e de som.