Quando falamos em automatização fica impossível não recordar da inteligência artificial, que ganhou muita força no ano passado. E, quando falamos em IA, sempre lembramos do queridinho de todos, o ChatGPT, da OpenAI.
Nos últimos anos, com o avanço da inteligência artificial, as automações se tornaram cada vez mais comuns. Tecnologias capazes de gerar textos e até imagens com solicitações de linguagem comum se tornaram extremamente populares no uso pessoal e profissional do dia-a-dia. Para uns, este recurso é essencial e muito útil e, para outros, assustador.
Mas esse avanço tecnológico não está presente somente na palma da mão das pessoas e empresas! Ela se vê presente na indústria e desempenha um papel muito importante, trazendo resultados em menores espaços de tempo e com custos menores.
Abaixo, separamos tendências para esse ano e quais as promessas da tecnologia para 2024. Leia mais sobre!
TENDÊNCIAS
Robôs Humanóides
Os principais players do mercado de robôs humanóides estão, acirradamente, trabalhando com o avanço desta tecnologia. O principal objetivo é implementar nas indústrias para fazer trabalhos básicos de fábrica. Algumas empresas já implementaram essa tecnologia e apostam nela para redução de custos e tempo de produção.
Internet das Coisas Industrial (IIoT)
Essa tecnologia possibilita a conexão entre os dispositivos e sensores por meio do Wi-Fi. Essa dinâmica viabiliza uma comunicação eficiente e abre porta para tomadas de decisões mais precisas.
No geral, a IoT oferece uma série de benefícios, incluindo melhorias na eficiência operacional, otimização de recursos, tomada de decisão baseada em dados e até a criação de novos modelos de negócios e serviços.
Aplicada em uma ampla variedade de setores e indústrias, podemos ver a IoT em alguns setores principais, como: saúde, agricultura, transporte, varejo, cidades inteligentes, residências inteligentes e manutenção preditiva de equipamentos industriais, por exemplo.
Falando no âmbito industrial, as empresas estão adotando essa tendência para integrar sensores nas fábricas, promovendo automações inteligentes, impulsionando a produtividade.
Para isso, é realizada a integração a um sistema de automação industrial para monitorar e controlar processos de fabricação de forma mais eficiente e flexível. Isso inclui: automação de tarefas repetitivas, ajuste de parâmetros de produção em tempo real e coordenação de máquinas e robôs colaborativos.
Inteligência Artificial
Os softwares inteligentes que simulam o cérebro humano e auxiliam na tomada de decisão vem sendo vista como uma ferramenta muito útil para quem quer automatizar a produção. No momento, é necessário saber programar e ter um sistema capaz de realizar as funções com precisão e em tempo recorde.
Podemos observar alguns pontos que estão sendo desenvolvidos, nos últimos anos, dentro das indústrias com a IA:
- Automação de processos: desde a linha de montagem até a logística e controle de qualidade, podemos observar o uso da Inteligência Artificial. Robôs e sistemas autônomos equipados com IA podem realizar tarefas repetitivas com mais eficiência e precisão, aumentando a produtividade.
- Personalização em massa: atendendo as demandas dos clientes por produtos altamente personalizados e sob medida, a IA está permitindo a personalização em massa de produtos industriais. Esses sistemas podem analisar as preferências dos clientes e adaptar processos de produção para atender as demandas de forma eficiente.
- Segurança e Monitoramento: os sistemas de inteligência artificial estão sendo usados para melhorar a segurança nos ambientes industriais, detectando e prevenindo acidentes (antes mesmo que ocorram!). A IA também está sendo utilizada para monitorar continuamente as operações e identificar padrões/anomalias que podem indicar problemas de segurança ou qualidade.
- Análise de mercado e previsão de tendências: algoritmos estão sendo utilizados para analisar grandes volumes de dados do mercado, a fim de prever tendências futuras. No processo de tomada de decisão isso auxilia as empresas a desenvolver estratégias sobre o desenvolvimento de produtos, expansão de mercados e investimentos.
- Design e prototipagem: a IA vem sendo utilizada para ajudar no design de produtos e na prototipagem rápida, permitindo assim com que a criação de produtos mais inovadores e com ciclos de desenvolvimento menores.
Machine Learning (Aprendizado das máquinas)
Na indústria, o machine learning pode ajudar na eficiência das cadeias de suprimentos, personalizar a produção e fornecer estimativas precisas para cada fase do processo produtivo, além de possibilitar a adaptação antecipada às necessidades do mercado por conta do aprendizado iterativo. Essa é uma característica distintiva dos algoritmos de Machine Learning.
O Machine Learning pode ser aplicado em diversas áreas, como:
- Manutenção
- Controle de Qualidade
- Cadeia de Suprimentos
- Estoque
- Segurança
- Tomadas de Decisão
Reconhecendo padrões, os algoritmos de machine learning são utilizados para dados complexos, como imagens, áudio e textos, incluindo reconhecimento facial, de voz, de escrita, entre outros. Essa alta capacidade de aprendizado também permite prever a demanda e o planejamento da produção ao analisar dados de vendas, histórico de produção e outros fatores para prever a demanda futura e otimizar o planejamento de produção e estoque.
Além disso, pode observar-se que o aprendizado inteligente das máquinas pode ser aplicado para otimizar o consumo de energia nas instalações industriais, identificando oportunidades de economia de energia e ajustando o funcionamento de equipamentos para reduzir o consumo.
Nuvem, uma nova forma de armazenar
A base de dados salva na nuvem pode ser acessada em qualquer lugar do mundo, pois essa tecnologia gera o armazenamento de dados em tempo real de maneira online. Esse é um dos conceitos mais importantes para quem quer investir em automação.
A facilidade para acessar remotamente dados e aplicativos permite que colaboradores acessem informações importantes de qualquer lugar, a qualquer momento, fazendo assim com que as equipes possam trabalhar de maneira híbrida, sendo de suma importância para equipes distribuídas geograficamente e trabalhadores remotos.
Podemos observar também que o armazenamento na nuvem oferece uma solução segura e confiável para backup e recuperação de dados industriais críticos. Os dados podem ser automaticamente copiados para a nuvem em intervalos regulares e restaurados rapidamente em caso de falha de sistema.
Vale lembrar que o desenvolvimento dessas tecnologias apresentam uma evolução ano a ano. Neste ano a tendência é existir uma relevância maior para esses pontos, visto que a evolução dessas ferramentas continua a moldar de maneira significativa a forma como as organizações operam e inovam.
O crescimento e a refinação desses algoritmos, a expansão das aplicações práticas, a integração cada vez mais aprofundada e o avanço tecnológico em diversos setores prometem impulsionar cada vez mais o impacto positivo no resultado das indústrias.
Esperamos que você tenha gostado deste conteúdo altamente tecnológico! Até a próxima.