Transformação silenciosa: como a inteligência artificial impacta o setor industrial

A IA representa uma poderosa ferramenta de suporte à manutenção preditiva, permitindo que falhas de equipamentos sejam antecipadas por meio da análise de dados operacionais e padrões históricos. Essa técnica de previsão otimiza as operações, minimizando o tempo de inatividade do equipamento e reduzindo o tempo de reparo. Em particular, os dados do acelerômetro em rolamentos têm sido usados para antecipar falhas em correias transportadoras. Além disso, a análise de dados de óleo de equipamentos fixos e móveis permite detectar padrões de deterioração. Essas estratégias avançadas permitem que possíveis falhas sejam identificadas precocemente, garantindo maior eficiência e confiabilidade das operações dos clientes.

No cenário de manufatura avançada e mobilidade, a IA se tornou um recurso crítico, não apenas impulsionando eficiências, mas também abrindo caminho para inovações transformadoras. Em um estudo da EY, as empresas que incorporaram IA no gerenciamento de demanda, processamento de pedidos e logística viram melhorias de até 70% na precisão de suas previsões.

O uso de IA – combinado com tecnologias como visão computacional – provou ser extremamente eficaz na detecção rápida e precisa de defeitos na qualidade do produto. Este robusto sistema pode facilmente identificar variações de cor, forma, contagem de itens, características dimensionais, entre outros; passar por inspeções manuais. Na EY, estamos orgulhosos de ter desenvolvido uma série de soluções destinadas a detectar rapidamente qualquer desvio; por exemplo, aplicamos testes em eixos ferroviários usando visão computacional superficial e ultrassom, permitindo a detecção precoce de sinais de corrosão e fissuras internas. Essa abordagem proativa fortalece o controle de qualidade, além de facilitar a detecção e correção oportuna de possíveis problemas, aumentando a confiabilidade do componente em operação.

É a aplicação de IA e automação em todas as dimensões da produção, desde a concepção e design do produto até a otimização da cadeia de suprimentos e manutenção dos equipamentos de produção. Com tecnologias avançadas, como a IA generativa (GEN-AI), as empresas de manufatura poderão melhorar radicalmente seus processos, permitindo uma produção mais rápida, mais eficiente e menos propensa a erros.

Essa é a parte tradicional e se refere à coleta, processamento e interpretação dos dados gerados nas operações para melhorar a tomada de decisão e otimizar a produção. Essa prática fornece insights valiosos sobre tendências de mercado, desempenho de máquinas, otimização de recursos e muito mais. Ferramentas como business intelligence, machine learning e GEN-AI revolucionaram a análise de dados, embora ainda existam barreiras. De acordo com uma pesquisa do Manufacturing Leadership Council, 65% dos líderes do setor veem desafios no acesso a dados, formato, integração e governança para a adoção total de IA.