O pivô da manufatura: IA como impulsionador estratégico

Os fabricantes hoje trabalham contra o aumento dos custos dos factores de produção, a escassez de mão-de-obra, a fragilidade da cadeia de abastecimento e a pressão para oferecer produtos mais personalizados. A IA está se tornando uma parte importante da resposta a essas pressões.

Quando a estratégia empresarial depende da IA

A maioria dos fabricantes procura reduzir custos e, ao mesmo tempo, melhorar o rendimento e a qualidade. A IA apoia estes objetivos prevendo falhas de equipamentos, ajustando cronogramas de produção e analisando sinais da cadeia de abastecimento. Uma pesquisa do Google Cloud descobriu que mais da metade dos executivos de manufatura usam agentes de IA em áreas administrativas, como planejamento e qualidade. (https://cloud.google.com/transform/roi-ai-the-next-wave-of-ai-in-manufacturing)

A mudança é importante porque o uso da IA ​​está diretamente ligado a resultados de negócios mensuráveis. Tempo de inatividade reduzido, menor desperdício, melhor OEE (eficácia geral do equipamento) e melhor capacidade de resposta ao cliente contribuem para uma estratégia empresarial positiva e para a competitividade geral no mercado.

O que a experiência recente da indústria revela

1. A Motherson Technology Services relatou grandes ganhos – redução de custos de manutenção de 25 a 30%, redução de 35 a 45% do tempo de inatividade e eficiência de produção 20 a 35% maior após a adoção de IA baseada em agente, consolidação de plataforma de dados e iniciativas de capacitação de força de trabalho.

2. ServiceNow descreveu como os fabricantes unificam fluxos de trabalho, dados e IA em plataformas comuns. Informou que pouco mais de metade dos fabricantes avançados têm programas formais de governação de dados em apoio às suas iniciativas de IA.

Esses casos mostram a direção da viagem: a IA está sendo implantada nas operações – não em pilotos, mas em fluxos de trabalho.

O que os líderes de nuvem e de TI devem considerar

Arquitetura de dados

Os sistemas de produção dependem de decisões de baixa latência, especialmente em termos de manutenção e qualidade. Os líderes devem descobrir como combinar dispositivos de ponta (geralmente sistemas TO com infraestrutura de TI de suporte) com serviços em nuvem. A orientação do caminho de maturidade da Microsoft destaca que os silos de dados e os equipamentos legados continuam a ser uma barreira, pelo que a normalização da forma como os dados são recolhidos, armazenados e partilhados é muitas vezes o primeiro passo para muitas empresas de produção e engenharia voltadas para o futuro.

Sequenciamento de casos de uso

A ServiceNow recomenda iniciar implementações pequenas e escalonadas de IA gradualmente. Concentrar-se em dois ou três casos de uso de alto valor ajuda as equipes a evitar a “armadilha piloto”. A manutenção preditiva, a otimização energética e a inspeção de qualidade são fortes pontos de partida porque os benefícios são relativamente fáceis de medir.

Governança e segurança

Conectar equipamentos de tecnologia operacional a sistemas de TI e de nuvem aumenta o risco cibernético, uma vez que alguns sistemas de TO não foram projetados para serem expostos à Internet em geral. Os líderes devem definir cuidadosamente as regras de acesso aos dados e os requisitos de monitorização. Em geral, a governação da IA ​​não deve esperar até fases posteriores, mas começar no primeiro piloto.

Força de trabalho e habilidades

O fator humano continua importante. A confiança dos operadores nos sistemas apoiados pela IA é evidente e é preciso haver confiança na utilização de sistemas sustentados pela IA. De acordo com a Automation.com, a produção enfrenta uma escassez persistente de mão de obra qualificada, tornando os programas de qualificação uma parte integrante das implantações modernas.

Neutralidade fornecedor-ecossistema

O ecossistema de muitos ambientes de fabricação inclui sensores IoT, redes industriais, plataformas em nuvem e ferramentas de fluxo de trabalho que operam no back office e nas instalações. Os líderes devem priorizar a interoperabilidade e evitar a dependência de qualquer fornecedor. O objetivo não é adotar a abordagem de um único fornecedor, mas construir uma arquitetura que suporte flexibilidade de longo prazo, adaptada aos fluxos de trabalho de cada organização.

Medindo o impacto

Os fabricantes devem definir métricas, que podem incluir horas de inatividade, redução de custos de manutenção, rendimento, rendimento, e essas métricas devem ser monitoradas continuamente. Os resultados do Motherson fornecem referências realistas e mostram os resultados possíveis de uma medição cuidadosa.

As realidades: além do hype

Apesar do rápido progresso, os desafios permanecem. A escassez de competências atrasa a implementação, a maquinaria legada produz dados fragmentados e os custos são por vezes difíceis de prever. Sensores, conectividade, trabalho de integração e atualizações de plataforma de dados se somam. Além disso, os problemas de segurança aumentam à medida que os sistemas de produção se tornam mais conectados. Finalmente, a IA deve coexistir com a experiência humana; operadores, engenheiros e cientistas de dados nos bastidores precisam trabalhar juntos, e não em paralelo.

No entanto, publicações recentes mostram que estes desafios são administráveis ​​com as estruturas de gestão e operacionais adequadas. Governança clara, equipes multifuncionais e arquiteturas escaláveis ​​tornam a IA mais fácil de implantar e sustentar.

Recomendações estratégicas para líderes

1. Vincule as iniciativas de IA aos objetivos de negócios. Vincule o trabalho a KPIs como tempo de inatividade, sucata e custo por unidade.
2. Adote uma combinação cuidadosa de edge-cloud híbrida. Mantenha a inferência em tempo real perto das máquinas ao usar plataformas em nuvem para treinamento e análise.
3. Invista nas pessoas. Equipas mistas de especialistas no domínio e cientistas de dados são importantes e deve ser oferecida formação aos operadores e à gestão.
4. Incorpore a segurança antecipadamente. Trate TO e TI como um ambiente unificado, assumindo confiança zero.
5. Dimensione gradualmente. Prove valor em uma planta e depois expanda.
6. Escolha componentes de ecossistema aberto. Os padrões abertos permitem que uma empresa permaneça flexível e evite a dependência de fornecedores.
7. Monitore o desempenho. Ajuste modelos e fluxos de trabalho conforme as condições mudam, de acordo com os resultados medidos em relação a métricas predefinidas.

Conclusão

A implantação interna de IA é agora uma parte importante da estratégia de produção. Postagens recentes em blogs da Motherson, Microsoft e ServiceNow mostram que os fabricantes estão obtendo benefícios mensuráveis ​​ao combinar dados, pessoas, fluxos de trabalho e tecnologia. O caminho não é simples, mas com uma governação clara, a arquitetura certa, uma atenção à segurança, projetos centrados nos negócios e um forte enfoque nas pessoas, a IA torna-se uma alavanca prática para a competitividade.

(Fonte da imagem: “Jelly Belly Factory Floor” de el frijole está licenciado sob CC BY-NC-SA 2.0.)

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