As fábricas estão produzindo mais dados do que podem processar facilmente, e empresas como a Bosch estão recorrendo à IA para preencher essa lacuna. Câmeras monitoram as linhas de produção, sensores rastreiam máquinas e software registra cada etapa do processo. No entanto, muitas dessas informações ainda não levam a decisões mais rápidas ou a menos falhas. Para as grandes empresas industriais, esta lacuna está a empurrar a IA de pequenos testes para operações centrais.
Essa mudança ajuda a explicar por que razão a Bosch planeia investir cerca de 2,9 mil milhões de euros em inteligência artificial até 2027, de acordo com O Wall Street Journal. Os gastos destinam-se à fabricação, gestão da cadeia de suprimentos e sistemas de percepção, áreas onde a empresa vê a IA como uma forma de melhorar o comportamento dos sistemas físicos em condições reais.
Como a Bosch utiliza a IA para detectar problemas de produção mais cedo
Na fabricação, atrasos e defeitos geralmente começam pequenos. Uma pequena variação nos materiais ou nas configurações da máquina pode afetar uma linha de produção. A Bosch tem aplicado modelos de IA a imagens de câmeras e dados de sensores para detectar problemas de qualidade mais cedo.
Em vez de detectar defeitos após a conclusão dos produtos, os sistemas podem sinalizar problemas enquanto os itens ainda estão na linha. Isso dá aos trabalhadores tempo para mudar de operação antes que o desperdício aumente. Para a produção de grandes volumes, a detecção precoce pode reduzir o desperdício e limitar a necessidade de retrabalho.
A manutenção de equipamentos é outra área sob pressão. Muitas fábricas ainda dependem de horários fixos ou inspeções manuais, que podem ignorar sinais de alerta precoce. Modelos de IA treinados em dados de vibração, temperatura e uso podem ajudar a prever quando uma máquina pode falhar.
Isto permite que as equipes de manutenção planejem reparos em vez de reagir às avarias. O objetivo é reduzir o tempo de inatividade não planejado sem substituir o equipamento muito cedo. Com o tempo, esta abordagem pode prolongar a vida útil das máquinas, mantendo a produção mais estável.
Tornando as cadeias de abastecimento mais adaptáveis
As cadeias de abastecimento também fazem parte do foco do investimento. As perturbações que se tornaram visíveis durante a pandemia não desapareceram completamente e os fabricantes ainda enfrentam mudanças na procura e atrasos nos transportes.
Os sistemas de IA podem ajudar a prever necessidades, rastrear peças em locais e ajustar planos quando as condições mudam. Para um fabricante global, mesmo pequenas melhorias na precisão do planeamento podem ter um efeito amplo quando aplicadas em centenas de fábricas e fornecedores.
A Bosch também está investindo em sistemas de percepção, que ajudam as máquinas a compreender o que os rodeia. Esses sistemas combinam entradas de câmeras, radares e outros sensores com modelos de IA que podem reconhecer objetos, avaliar distâncias ou detectar mudanças no ambiente.
Eles são usados em áreas como automação de fábrica, assistência ao motorista e robótica, onde as máquinas devem responder com rapidez e segurança. Nesses ambientes, a IA não analisa dados abstratos, mas reage às condições do mundo real à medida que elas acontecem.
Por que a edge computing é importante no chão de fábrica
Grande parte desse trabalho ocorre na periferia. Em fábricas e veículos, enviar dados para um sistema de nuvem distante e aguardar uma resposta pode aumentar o atraso ou criar riscos se as conexões falharem. A execução local de modelos de IA permite que os sistemas respondam em tempo real e continuem operando mesmo quando as redes não são confiáveis.
Também limita a quantidade de dados confidenciais que saem de um site. Para as empresas industriais, isso pode ser tão importante quanto a velocidade, especialmente quando os processos de produção são vigiados de perto.
Os sistemas em nuvem ainda desempenham um papel, embora principalmente nos bastidores. Modelos de treinamento, gerenciamento de atualizações e análise de tendências entre locais geralmente acontecem em ambientes centrais.
Muitos fabricantes estão migrando para uma configuração dividida, usando sistemas em nuvem para coordenação e aprendizagem, e sistemas de ponta para ação. Este padrão está a tornar-se comum em empresas industriais, não apenas na Bosch.
Dimensionando a IA além de pequenos testes
A escala do investimento é importante porque muitas empresas permanecem presas na fase piloto. Pequenos testes de IA podem ser promissores, mas implementá-los em todas as operações exige financiamento, pessoal qualificado e compromisso de longo prazo.
Os executivos da Bosch descreveram anteriormente a IA como uma forma de apoiar os trabalhadores, em vez de os substituir, e como uma ferramenta para lidar com a complexidade que os humanos não conseguem gerir sozinhos. Esta visão reflecte uma mudança mais ampla na indústria, onde a IA é tratada menos como uma experiência e mais como uma infra-estrutura básica.
O que a estratégia de IA de produção da Bosch mostra na prática
O aumento dos custos de energia, a escassez de mão-de-obra e as margens mais estreitas deixam menos espaço para a ineficiência. A automação por si só não resolve mais esses problemas. As empresas procuram sistemas que possam se ajustar às mudanças nas condições sem intervenção manual constante.
O compromisso de 2,9 mil milhões de euros da Bosch enquadra-se nessa mudança mais ampla. Outros grandes fabricantes estão a tomar medidas semelhantes, muitas vezes sem alarde público, modernizando fábricas e requalificando o pessoal. O que se destaca é o foco no uso operacional, em vez de recursos voltados para o cliente.
Juntos, esses esforços mostram como as empresas usuárias finais estão aplicando a IA hoje. O trabalho tem menos a ver com afirmações ousadas e mais com a redução de desperdícios, a melhoria do tempo de atividade e a facilitação do gerenciamento de sistemas complexos. Para as empresas industriais, esse foco prático pode definir como a IA agrega valor ao longo do tempo.
(Foto de PL)
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