Manutenção preditiva, inspeção de qualidade, planejamento da produção e redução de desperdícios estão entre as aplicações que devem aproximar cada vez mais a inteligência artificial do chão de fábrica.
A inteligência artificial já começou a ocupar espaços bastante concretos na indústria.
Em vez da imagem futurista de fábricas funcionando sem pessoas, boa parte das aplicações atuais está concentrada em algo mais prático: usar grandes volumes de dados para identificar problemas, encontrar padrões e apoiar decisões.
Máquinas, sensores e sistemas industriais produzem informações continuamente.
Temperatura, pressão, vibração, vazão, consumo, velocidade e tempo de operação podem revelar muito sobre o comportamento de um processo quando analisados em conjunto.
Nos próximos anos, a capacidade de transformar esses dados em decisões pode modificar desde a manutenção de um equipamento até o planejamento de uma fábrica inteira.
Máquinas podem avisar antes de quebrar
Uma máquina raramente apresenta uma falha sem dar nenhum sinal anterior.
Mudanças na vibração, temperatura, ruído ou consumo elétrico podem aparecer horas, dias ou até semanas antes de uma parada.
Com sensores e histórico suficientes, algoritmos conseguem comparar o comportamento atual com milhares de registros anteriores.
É a base da manutenção preditiva.
A IA pode apontar anomalias e ajudar a equipe a decidir quando investigar um equipamento, em vez de depender somente de manutenções programadas ou esperar que uma falha interrompa a produção.
Isso não significa que o algoritmo saiba exatamente qual peça quebrará.
O ganho está em encontrar sinais difíceis de perceber em grandes volumes de informação.
Dados confiáveis serão cada vez mais valiosos
Nenhuma inteligência artificial consegue analisar aquilo que a fábrica não mede.
Por isso, sensores e sistemas de instrumentação industrial tendem a ganhar importância conforme as empresas avançam na digitalização.
Temperatura, pressão, nível e vazão são exemplos de variáveis que ajudam a entender o que está acontecendo dentro de um processo. A RDS, por exemplo, fornece elementos primários de vazão, válvulas e acessórios utilizados nesses sistemas de medição.
Antes de aplicar algoritmos sofisticados, muitas empresas precisarão melhorar uma etapa bem menos futurista: coletar e organizar dados confiáveis da produção.
Câmeras podem encontrar defeitos na linha
A visão computacional é outra aplicação que começa a modificar o controle de qualidade.
Câmeras instaladas na produção podem analisar peças continuamente e identificar diferenças de dimensão, acabamento, montagem, posicionamento ou outros padrões previamente definidos.
Entre as aplicações industriais de IA que devem avançar estão:
- manutenção preditiva, procurando sinais de falhas;
- visão computacional, auxiliando a inspeção de produtos;
- planejamento da produção, cruzando demanda e capacidade;
- controle de consumo, procurando desperdícios;
- robótica, com equipamentos capazes de responder melhor ao ambiente;
- análise de processos, identificando padrões difíceis de encontrar manualmente.
O benefício não está necessariamente em retirar pessoas dessas atividades. Em muitos casos, a inovação e tecnologia faz uma primeira análise e direciona a atenção do profissional para aquilo que merece investigação.
A automação industrial também deve mudar
Fábricas utilizam automação muito antes da atual onda de inteligência artificial. CLPs, sensores, inversores, robôs e sistemas supervisórios já controlam processos há décadas.
A diferença está na quantidade de informações que pode ser analisada simultaneamente.
Um sistema tradicional pode executar uma ação quando determinada temperatura ultrapassa um limite. Uma aplicação mais avançada pode relacionar temperatura, vibração, velocidade e histórico operacional para reconhecer um comportamento anormal antes disso.
Mesmo com softwares mais sofisticados, a modernização continua dependendo de equipamentos físicos.
Painéis elétricos, gabinetes e carenagens precisam acompanhar novas máquinas, sensores e sistemas de controle. Empresas como a Opus atuam justamente no desenvolvimento dessas soluções metálicas personalizadas para aplicações industriais.
A fábrica conectada não deixa de ter infraestrutura física. Ela passa a extrair mais informação dela.
IA pode ajudar a encontrar desperdícios
Energia, água, ar comprimido, vapor, matéria-prima e tempo de máquina representam custos importantes na indústria.
Quando esses recursos são medidos continuamente, a IA pode comparar períodos e condições de operação para procurar desvios.
Uma máquina que passa a consumir mais energia para produzir a mesma quantidade, por exemplo, pode indicar necessidade de investigação. O mesmo raciocínio vale para alterações de vazão, aumento de refugo ou mudanças no tempo de um processo.
A IA não elimina o desperdício sozinha. Ela pode ajudar a encontrar onde ele está acontecendo.
Gêmeos digitais permitem testar antes de modificar
Outra tecnologia que deve avançar junto com a IA são os gêmeos digitais.
Eles funcionam como representações virtuais de máquinas, processos ou até linhas inteiras de produção. Com dados suficientes, engenheiros podem simular alterações antes de interferir fisicamente na fábrica.
Mudanças de capacidade, configurações de equipamentos e diferentes cenários de produção podem ser avaliados primeiro no ambiente digital.
Isso permite testar mais possibilidades sem transformar cada tentativa em uma intervenção na operação.
Nem toda fábrica está pronta para usar IA
Máquinas de diferentes gerações, sistemas que não se comunicam e dados incompletos ainda fazem parte da realidade industrial.
Por isso, implementar IA pode exigir primeiro investimentos em sensores, conectividade, instrumentação, integração de sistemas e segurança digital.
Também será necessário preparar profissionais. Técnicos e engenheiros não precisam necessariamente se transformar em programadores, mas terão cada vez mais contato com recomendações produzidas por algoritmos e precisarão saber interpretá-las.
A transformação também acontece fora da produção
A digitalização industrial não termina no chão de fábrica. Compradores pesquisam fornecedores, especificações e soluções antes mesmo de conversar com uma equipe comercial.
Por isso, um bom site industrial também passa a fazer parte dessa transformação, organizando informações técnicas para buscadores, compradores e, cada vez mais, sistemas de inteligência artificial.
Nos próximos anos, provavelmente veremos menos a fábrica futurista completamente comandada por robôs e mais IA participando de centenas de pequenas decisões industriais. A diferença estará em quanto cada empresa consegue medir, conectar e compreender aquilo que já acontece todos os dias em sua operação.