Nos últimos anos, a Inteligência Artificial generativa tem capturado a imaginação e o interesse de milhões de pessoas ao redor do planeta. De assistentes virtuais, que conversam de forma praticamente humana nos smartphones, a veículos autônomos, a IA tem se tornado, cada vez mais, uma presença constante no cotidiano geral. No setor industrial não é diferente.
Por isso, para celebrar o Dia da Indústria, a Fiesp e o Ciesp reúnem, nesta segunda-feira (27/5), especialistas que debaterão como essa tecnologia molda o futuro da manufatura e tem o potencial de transformar a maneira como concebemos, fabricamos e distribuímos produtos.
Do design generativo às simulações e otimizações de processos, a IA – aliada às demais tecnologias – possibilita ganhos de produtividade, eficiência operacional e decisões mais assertivas, uma vez que são baseadas em dados.
Esse conjunto de avanços alçará as empresas a novos patamares de inovação e competitividade e, dessa forma, acelerará a neoindustrialização do Brasil.
As aplicações são muitas. A Inteligência Artificial implementa, por exemplo, ajustes contínuos na produção, de forma que ela esteja sempre alinhada à demanda, o que elimina desperdícios.
Tal ferramenta auxilia ainda na capacidade de antecipar eventos futuros e evitar potenciais problemas, o que contribui para a mitigação dos riscos.
Quando munida de machine learning (aprendizado por meio de modelos e algoritmos) e big data (dados com variedade, volume e velocidade de geração), a IA consegue compreender melhor as mudanças do mercado e, com isso, a empresa pode oferecer novos produtos e serviços aos clientes.
Ao reproduzir as tarefas humanas mais desafiadoras, a IA evita falhas e riscos para os trabalhadores.
Principais avanços
Na prática, especialistas defendem que uma série de tecnologias em desenvolvimento serão impactadas no processo produtivo; entre elas, destacam-se:
– Algoritmos de design generativo: são utilizados para criar designs inovadores e eficientes, encurtar o processo de desenvolvimento de produtos e reduzir custos;
– Simulações com gêmeos digitais: replicam o ambiente físico e permitem otimizar a performance de máquinas e processos, o que garante maior eficiência e menor risco de falhas;
– Sistemas de manutenção preditiva: monitoram equipamentos em tempo real, prevenindo problemas e aumentando a vida útil dos ativos;
– Visão computacional avançada: assegura o controle de qualidade, automatiza a inspeção de produtos e mantém padrões elevados.
Além disso, algoritmos de IA otimizam a logística e a distribuição, ao determinarem rotas mais eficientes e aprimorarem a alocação de recursos.
