Como a IA está se mostrando um divisor de águas na manufatura – casos de uso e exemplos

Com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 47,9% de 2022 a 2027, a inteligência artificial mundial no mercado de manufatura deve valer US$ 16,3 bilhões, de acordo com um relatório da Markets and Markets.

Além disso, de acordo com uma pesquisa da Deloitte, a manufatura é a principal indústria em termos de geração de dados. Os fabricantes precisarão adotar IA para analisar essa enorme quantidade de dados gerados no setor.

A inteligência artificial está revolucionando a indústria de manufatura com suas capacidades transformadoras. As empresas de manufatura estão aproveitando o poder da IA ​​para aumentar a eficiência, a precisão e a produtividade em vários processos.

A aplicação da inteligência artificial na manufatura abrange uma ampla gama de casos de uso, como manutenção preditiva, otimização da cadeia de suprimentos, controle de qualidade e previsão de demanda. Se você é um fabricante, é hora de pensar no uso de IA no setor de manufatura.

Neste blog, vamos nos aprofundar em vários casos de uso e exemplos que mostrarão como a IA é usada na fabricação. A ideia é capacitar as empresas de manufatura com os vários casos de uso de IA na manufatura e ajudá-las a impulsionar seus negócios na órbita do crescimento.

Como a inteligência artificial está revolucionando o espaço de fabricação – casos de uso e exemplos

A integração da IA ​​na manufatura está impulsionando uma mudança de paradigma, impulsionando a indústria para avanços e eficiências sem precedentes. Aqui estão os 9 principais exemplos de IA em fabricação e casos de uso.

Gestão da cadeia de abastecimento

O gerenciamento da cadeia de suprimentos desempenha um papel crucial na indústria de manufatura, e a inteligência artificial emergiu como um divisor de águas nesse campo. Ao aproveitar o poder da IA ​​e ML na fabricação, as empresas estão revolucionando seus processos de cadeia de suprimentos e alcançando melhorias significativas em eficiência, precisão e economia.

A IA na cadeia de suprimentos permite alavancar análises preditivas, otimizar o gerenciamento de estoque, aprimorar a previsão de demanda e simplificar a logística. Por exemplo, empresas como a Amazon estão utilizando algoritmos baseados em IA para acelerar as entregas e reduzir a distância entre seus produtos e clientes.

Os algoritmos de ML podem analisar dados históricos, identificar padrões e fazer previsões precisas para flutuações de demanda. Por exemplo, um fabricante de peças automotivas pode usar modelos de ML para prever a demanda por peças de reposição, permitindo otimizar os níveis de estoque e reduzir custos.

As soluções de fabricação de IA podem analisar várias variáveis, como custos de transporte, capacidade de produção e prazos de entrega, para otimizar a rede da cadeia de suprimentos. Isso garante a entrega pontual, reduz os custos de transporte e aumenta a satisfação do cliente.

Automatização da fábrica

A automação da fábrica foi significativamente transformada pela integração da inteligência artificial na fabricação. Com o advento da IA ​​e ML, as fábricas estão passando por uma mudança de paradigma em termos de eficiência, produtividade e custo-benefício.

Um exemplo proeminente de AI e ML na manufatura é o uso de automação robótica. Robôs com inteligência artificial equipados com visão computacional e algoritmos de aprendizado de máquina podem executar tarefas complexas com precisão e adaptabilidade. Esses robôs podem lidar com complexos processos de montagem, inspeções de controle de qualidade e até mesmo colaborar com trabalhadores humanos de maneira perfeita. Por exemplo, um fabricante de eletrônicos pode lançar robôs orientados por IA para automatizar a montagem de placas de circuito complexas, resultando em uma redução significativa de erros e um aumento substancial na produção.

Além disso, o uso de IA na indústria de manufatura também revolucionou a manutenção preditiva. Ao analisar dados em tempo real de sensores e equipamentos, os algoritmos de aprendizado de máquina podem prever falhas de equipamentos e recomendar ações de manutenção proativas. Essa abordagem proativa minimiza o tempo de inatividade, reduz os custos de manutenção e garante o desempenho ideal do equipamento.

Uma empresa de manufatura especializada em maquinário pesado pode utilizar inteligência artificial no setor de manufatura para prever possíveis falhas em sua linha de produção e implementar manutenção oportuna, resultando em uma diminuição no tempo de inatividade não planejado e em economias substanciais de custos.

Gerenciamento de armazenagem

A inteligência artificial também está revolucionando o setor de gerenciamento de armazéns da manufatura. O advento de soluções de manufatura baseadas em IA e aprendizado de máquina na manufatura transformou a maneira como os armazéns operam, levando a uma maior eficiência, precisão e economia de custos.

Um caso de uso significativo da IA ​​na manufatura é o gerenciamento de estoque . Os algoritmos de IA podem analisar dados históricos de vendas, níveis de estoque atuais e tendências de mercado para prever padrões de demanda com precisão. Isso permite que os armazéns otimizem seus níveis de estoque, reduzindo os custos de transporte e garantindo a disponibilidade do produto.

Por exemplo, imagine um varejista de roupas utilizando previsão baseada em IA para prever a demanda por várias roupas. Aproveitando os dados históricos de vendas e fatores externos, como previsões do tempo, o varejista pode ajustar seus níveis de estoque de acordo, minimizando situações de falta de estoque e excesso de estoque.

Além disso, as soluções de fabricação de IA podem aprimorar os processos de atendimento de pedidos em armazéns. Sistemas baseados em IA podem analisar pedidos recebidos, otimizar rotas de separação e alocar recursos com eficiência. Isso leva a um processamento de pedidos mais rápido, redução de erros e maior satisfação do cliente.

Por exemplo, a BMW emprega veículos guiados automaticamente (AGVs ) em seus armazéns de fabricação para agilizar as operações intralogísticas. Esses AGVs seguem caminhos pré-determinados, automatizando o transporte de insumos e produtos acabados, melhorando assim a gestão de estoque e a visibilidade da empresa.

A integração da IA ​​no mercado de manufatura trouxe avanços significativos para o gerenciamento de armazéns. Da otimização de estoque ao atendimento simplificado de pedidos, a fabricação com tecnologia AI e as soluções de ML em manufatura estão transformando os armazéns, tornando-os mais eficientes e econômicos.

Manutenção preditiva

A manutenção preditiva emergiu como um divisor de águas na indústria de manufatura, graças à aplicação de inteligência artificial. Ao alavancar análises avançadas e algoritmos de aprendizado de máquina, a IA no setor de manufatura permite que as empresas monitorem e prevejam proativamente falhas de equipamentos, minimizando o tempo de inatividade e otimizando os cronogramas de manutenção.

Um conceito-chave na manutenção preditiva é o gêmeo digital . Um gêmeo digital é uma réplica virtual de um ativo físico que captura dados em tempo real e simula seu comportamento em um ambiente virtual. Ao conectar o gêmeo digital com os dados do sensor do equipamento real, a IA na fabricação pode analisar padrões, identificar anomalias e prever possíveis falhas.

Um dos melhores exemplos de manutenção preditiva baseada em IA na fabricação é a aplicação da tecnologia de gêmeos digitais na fábrica da Ford. Para cada modelo de veículo que fabrica, a Ford cria diferentes gêmeos digitais . Cada gêmeo lida com uma área distinta de produção, desde o conceito até a construção e a operação. Para o procedimento de fabricação, as instalações de produção e a experiência do cliente, eles também usam modelos digitais. O gêmeo digital de suas instalações de fabricação pode identificar com precisão as perdas de energia e apontar os locais onde a energia pode ser economizada e o desempenho geral da linha de produção aumentado.

A IA na indústria de manufatura está provando ser um divisor de águas na manutenção preditiva. Ao utilizar gêmeos digitais e análises avançadas , as empresas podem aproveitar o poder dos dados para prever falhas de equipamentos, otimizar cronogramas de manutenção e, por fim, aumentar a eficiência operacional e a economia.

Desenvolvimento de Novos Produtos

O desenvolvimento de novos produtos na indústria de manufatura testemunhou uma transformação significativa com o advento da IA. A integração da IA ​​na indústria de manufatura trouxe abordagens inovadoras e processos simplificados que estão revolucionando a forma como as empresas criam e introduzem novos produtos no mercado.

Um dos principais benefícios da IA ​​na fabricação para o desenvolvimento de novos produtos é a capacidade de analisar grandes quantidades de dados com rapidez e eficiência. Ao aproveitar os algoritmos de aprendizado de máquina, os fabricantes podem obter informações sobre tendências de mercado, preferências do cliente e análise da concorrência. Isso os capacita a tomar decisões baseadas em dados e projetar produtos que se alinham às demandas do mercado.

Por exemplo, aproveitando o poder do aprendizado de máquina na fabricação, as empresas de semicondutores podem identificar falhas de componentes, prever possíveis problemas em novos projetos e propor layouts ideais para aumentar o rendimento no projeto de IC. A análise baseada em IA analisa as estruturas dos componentes, melhorando os layouts dos microchips e reduzindo os custos, ao mesmo tempo em que aumenta os rendimentos e o tempo de lançamento no mercado.

O uso de software de design generativo para o desenvolvimento de novos produtos é um dos principais exemplos de IA em manufatura. Com o software de design generativo alimentado por AI, os engenheiros podem inserir parâmetros de design e metas de desempenho, e os algoritmos de AI podem gerar várias opções de design, explorando uma vasta gama de possibilidades. O uso de IA generativa na fabricação acelera o processo de iteração do projeto, resultando em projetos de produtos otimizados e inovadores.

Isso se beneficia na forma de tomada de decisões orientada por dados, iterações de design aceleradas e a capacidade de criar produtos que se alinham às demandas do mercado. Ao adotar a IA, as empresas de manufatura podem aumentar sua vantagem competitiva e introduzir produtos inovadores e bem-sucedidos no mercado.

Otimização de performance

A otimização de desempenho é um aspecto crítico da fabricação, e a inteligência artificial está provando ser uma virada de jogo nesse sentido.

Uma das principais áreas em que a IA para o setor de manufatura se destaca é a análise preditiva . Ao analisar dados históricos, dados de sensores em tempo real e outras variáveis ​​relevantes, os algoritmos de IA podem identificar padrões, detectar anomalias e fazer previsões baseadas em dados. Isso permite que os fabricantes otimizem suas operações, minimizem o tempo de inatividade e maximizem a eficácia geral do equipamento.

Tomemos o exemplo de uma fábrica que produz bens de consumo. Ao implementar soluções de fabricação de IA, a fábrica pode usar análises preditivas para otimizar seus cronogramas de produção. O sistema de IA analisa vários fatores, como previsões de demanda, dados de desempenho da máquina e dinâmica da cadeia de suprimentos, para determinar o plano de produção mais eficiente. Isso resulta em melhor utilização de recursos, tempos de entrega reduzidos e maior satisfação do cliente.

Além disso, os aplicativos de IA na fabricação podem otimizar o consumo de energia, minimizar o desperdício e melhorar os esforços de sustentabilidade. Os sistemas alimentados por IA podem analisar padrões de uso de energia, identificar áreas de ineficiência e recomendar medidas de economia de energia. Isso não apenas reduz o impacto ambiental, mas também leva a economia de custos para os fabricantes.

Garantia da Qualidade

A garantia de qualidade é um aspecto crítico da fabricação, e a inteligência artificial emergiu como um divisor de águas nesse domínio. Ao aproveitar o poder da IA ​​e ML na fabricação, as empresas estão revolucionando sua abordagem de controle de qualidade, garantindo níveis mais altos de precisão e consistência.

Um caso notável de uso de IA na fabricação para garantir a garantia de qualidade é a inspeção visual. Com a ajuda da tecnologia, os fabricantes podem empregar algoritmos de visão computacional para analisar imagens ou vídeos de produtos e componentes. Esses algoritmos podem detectar defeitos, anomalias e desvios dos padrões de qualidade com precisão excepcional, superando as capacidades humanas.

Por exemplo, a grande montadora BMW usa IA para inspecionar as peças do carro em busca de defeitos. Isso é feito usando visão computacional para analisar imagens ou vídeos de peças de carros. O software AI é treinado em um conjunto de dados de imagens de peças de automóveis que foram rotuladas como defeituosas ou não defeituosas. Depois que o software de IA é treinado, ele pode ser usado para inspecionar novas peças de automóveis e identificar quaisquer defeitos.

Além disso, a IA no setor de manufatura está aprimorando a garantia de qualidade preditiva. Ao analisar dados históricos e dados do sensor em tempo real, os algoritmos de ML detectam padrões e tendências que podem indicar possíveis problemas de qualidade. Isso permite que os fabricantes resolvam proativamente possíveis defeitos e tomem ações corretivas antes que eles afetem a qualidade do produto final.

Papelada Simplificada

Uma aplicação impactante de IA e ML na fabricação é o uso de automação de processos robóticos (RPA) para automação de papelada. Tradicionalmente, as operações de fabricação envolvem uma grande quantidade de papelada, como ordens de compra, faturas e relatórios de controle de qualidade. Esses processos manuais são demorados e propensos a erros e podem resultar em atrasos e ineficiências.

Ao implementar a IA conversacional para manufatura, as empresas podem automatizar esses processos burocráticos. Bots inteligentes equipados com recursos de IA podem extrair dados de documentos, classificar e categorizar informações e inseri-las nos sistemas apropriados automaticamente.

Por exemplo, um fabricante automotivo pode usar bots RPA para processar faturas de fornecedores. Os bots podem extrair detalhes relevantes, validá-los em relação a regras predefinidas e inserir os dados no sistema de contabilidade, eliminando a necessidade de entrada manual de dados.

Previsão de Demanda

O uso de IA na manufatura para previsão de demanda traz diversos benefícios. Principalmente, permite que as empresas tomem decisões baseadas em dados, analisando dados históricos de vendas, tendências de mercado e fatores externos. Isso os ajuda a antecipar as flutuações na demanda e ajustar sua produção de acordo, reduzindo o risco de falta de estoque ou excesso de estoque.

Por exemplo, considere um fabricante de produtos de moda que utiliza IA para prever a demanda por diferentes itens de vestuário. Ao analisar dados de várias fontes, como tendências de mídia social, previsões do tempo e preferências do cliente, o sistema de IA pode fornecer previsões precisas, permitindo que o varejista otimize os níveis de estoque e garanta a disponibilidade de itens populares.

Além disso, esses casos de uso de IA e ML na manufatura permitem que as empresas melhorem seu planejamento de produção e alocação de recursos. Ao prever com precisão a demanda, os fabricantes podem otimizar seus cronogramas de produção, reduzir os prazos de entrega e minimizar os custos associados à superprodução ou aos recursos subutilizados.

Como a Appinventiv está capacitando a manufatura com soluções personalizadas de IA/ML

Os casos de uso de IA e ML na manufatura discutidos ao longo do blog destacaram como a inteligência artificial e o aprendizado de máquina estão revolucionando vários aspectos da manufatura. Do gerenciamento da cadeia de suprimentos à manutenção preditiva, a integração de IA e ML nos processos de fabricação trouxe melhorias significativas em eficiência, precisão e economia.

Para obter o impacto total da IA ​​na fabricação, você precisará do suporte de uma empresa especializada em serviços de desenvolvimento de IA/ML, como a Appinventiv. A experiência da Appinventiv no desenvolvimento de produtos de IA e ML de ponta, especificamente adaptados para empresas de manufatura, posicionou a empresa como líder no setor.

Por exemplo, nosso cliente, um fabricante global de equipamentos pesados ​​de construção e mineração, enfrentou desafios com uma cadeia de suprimentos descentralizada, resultando em aumento dos custos de transporte e resolução manual de dados. Para resolver isso, desenvolvemos um sistema de gerenciamento de cadeia de suprimentos e logística orientado a dados usando automação robótica de processos (RPA) e análises. Os bots RPA automatizam processos manuais, resolvendo erros e aprimorando a visibilidade da cadeia de suprimentos em 60%, melhorando a eficiência operacional em 30%.

À medida que o cenário de fabricação continua a evoluir, a Appinventiv continua a impulsionar a inovação e a criar soluções personalizadas de IA/ML que redefinem os padrões do setor. Ao colaborar com nossa equipe, as empresas de manufatura podem aproveitar todo o potencial da inteligência artificial e do aprendizado de máquina, transformar suas operações e prosperar no ambiente de negócios dinâmico e competitivo.

perguntas frequentes

P. Qual é o papel da IA ​​na manufatura?

R. A IA está ajudando a indústria de manufatura melhorando a eficiência, reduzindo custos, aprimorando a qualidade do produto, otimizando o gerenciamento de estoque e prevendo as necessidades de manutenção. A tecnologia também está auxiliando as empresas na tomada de decisões baseadas em dados e impulsionando a inovação e a produtividade em todo o ciclo de vida da fabricação.

P. A IA pode melhorar a qualidade do produto e reduzir os defeitos de fabricação?

R. A IA aprimora a qualidade do produto e reduz os defeitos na fabricação por meio de análise de dados, detecção de anomalias e manutenção preditiva, garantindo padrões consistentes e minimizando o desperdício.

P. A IA é o futuro da manufatura?

R. O mercado de inteligência artificial na manufatura foi estimado em US$ 2,3 bilhões em 2022 e deve chegar a US$ 16,3 bilhões em 2027, expandindo a um CAGR de 47,9% durante esse período. Esses dados retratam o futuro promissor da IA ​​na manufatura e como é o momento certo para as empresas investirem em tecnologia para obter resultados comerciais significativos.