“Os gêmeos digitais alimentados por IA marcam uma grande evolução no futuro da manufatura, permitindo a visualização em tempo real de toda a linha de produção, não apenas de máquinas individuais”, afirma Indranil Sircar, diretor global de tecnologia para a indústria de manufatura e mobilidade da Microsoft. “Isso está permitindo que os fabricantes vão além do monitoramento isolado em direção a insights muito mais amplos.”
Um gêmeo digital de uma linha de engarrafamento, por exemplo, pode integrar telemetria unidimensional do chão de fábrica, dados corporativos bidimensionais e modelagem imersiva tridimensional em uma única visão operacional de toda a linha de produção para melhorar a eficiência e reduzir o dispendioso tempo de inatividade. Muitas indústrias de alta velocidade enfrentam taxas de inatividade de até 40%, estima Jon Sobel, cofundador e CEO da Sight Machine, uma empresa industrial de IA que faz parceria com a Microsoft e a NVIDIA para transformar dados complexos em insights acionáveis. Ao rastrear microparadas e métricas de qualidade por meio de gêmeos digitais, as empresas podem direcionar melhorias e ajustes com maior precisão, economizando milhões em produtividade antes perdida, sem interromper as operações em andamento.
A IA oferece a próxima oportunidade. A Sircar estima que até 50% dos fabricantes estão atualmente implantando IA na produção. Isso representa um aumento em relação aos 35% dos fabricantes pesquisados em um relatório do MIT Technology Review Insights de 2024, que afirmaram ter começado a colocar casos de uso de IA em produção. Os grandes fabricantes, com mais de 10 mil milhões de dólares em receitas, estavam significativamente à frente, com 77% já a implementar casos de utilização de IA, de acordo com o relatório.
“A manufatura tem muitos dados e é um caso de uso perfeito para IA”, diz Sobel. “Uma indústria que tem sido vista por alguns como atrasada no que diz respeito à tecnologia digital e à IA pode estar na melhor posição para liderar. É muito inesperado.”
Baixe o relatório.
Este conteúdo foi produzido pela Insights, o braço de conteúdo personalizado do MIT Technology Review. Não foi escrito pela equipe editorial do MIT Technology Review. Foi pesquisado, projetado e escrito por escritores, editores, analistas e ilustradores humanos. Isso inclui a redação de pesquisas e a coleta de dados para pesquisas. As ferramentas de IA que podem ter sido utilizadas foram limitadas a processos de produção secundários que passaram por uma revisão humana minuciosa.
