Muito se fala sobre a revolução que a Inteligência Artificial irá trazer para a indústria de manufatura. Algumas fábricas já têm lançado diversos projetos para determinar se e como a IA pode beneficiar suas operações. De uma maneira geral, as empresas têm concentrado esforços para implementar tecnologias de IA na linha de produção, nas áreas de qualidade, engenharia, manutenção e logística. O uso de IA é facilitado pela combinação do uso de dados, tecnologia e processos automatizados, mas como implementar Inteligência Artificial na sua fábrica?

Neste artigo pontuamos seis passos que irão auxiliar no seu processo de implantação da estratégia da IA.

1_Identifique o problema

Comece pelo problema e não pela ferramenta. Tudo bem que você quer implementar Inteligência Artificial na sua fábrica, mas primeiro você precisa saber onde e como você quer que sua IA te auxilie.

As empresas precisam se perguntar onde elas querem usar IA a curto, médio e longo prazo e reunir todos os cenários possíveis de forma organizada e com o esforço de implementação de cada um deles. Isso vai te ajudar a definir qual será o projeto piloto.

Um caso de sucesso no projeto piloto, de curto prazo e de simples implementação, é fundamental para a escalabilidade do projeto no longo prazo, pois ajudam a impulsionar a adoção da IA em toda a empresa.

Por qual motivo você está usando da tecnologia de Inteligência Artificial?

• Identificação e priorização do que é fundamental para o seu negócio
• Visão holística de toda a fábrica
• Fazer uso correto dos dados que estão disponíveis

2_Cultura organizacional

Ao implementar uma Inteligência Artificial de sucesso, você precisará ter, em sua fábrica, uma cultura orientada em dados. Muitas soluções de Transformação Digital e Indústria 4.0 surgem pela base, seja na área de TI ou na operação, mas esses projetos acabam morrendo por falta de um patrocinador interno que consiga solicitar recursos necessários para que o processo de implementação seja concretizado.

A fim de que isso não aconteça, é necessário que CEO, diretoras ou gerentes, impulsionem a mudança de cima para baixo, mostrando comprometimento e conectando-se com as ferramentas desse novo processo. É necessário fomentar a inovação, apoiando uma abordagem de experimentação rápida e simples. O sucesso de um projeto deverá ser comemorado e comunicado com a finalidade de impulsionar a implantação de novas iniciativas. É importante lembrar, no entanto, que eventuais fracassos serão utilizados como aprendizagem.

Como construir uma cultura orientada em dados?

• Experimentação
• Adoção de ferramentas analíticas
• Tomada de decisões com base em dados

3_Coleta de dados organizados

Os dados são a base de qualquer esforço de Inteligência Artificial. Portanto, possuir dados confiáveis e precisos, aliados ao bom gerenciamento e governança, são fundamentais para a aplicação efetiva de algoritmos de IA nos processos da empresa. Uma ferramenta que permita a integração e contextualização de dados do seu MES, ERP, CLPs, Sistema de Qualidade, Planejamento de Manutenção, entre outros, auxilia todo o seu processo de IA e possibilita que um algoritmo de Machine Learning (Aprendizado de Máquina) implemente benefícios muito rapidamente.

O caminho para possuir dados confiáveis e precisos pode estar em sistemas simples nos quais as máquinas entregam os dados diretamente na nuvem e que podem ser acessados por cada pessoa, ou nesse caso processados por software, para auxiliar na contextualização das informações que servirão para implantação da sua Inteligência Artificial.

Você tem acesso aos dados corretos?

• Processamento de dados em tempo real
• Dados organizados, estruturados e contextualizados
• Integração de dados de diferentes fontes

4_Possuir as ferramentas de tecnologia

Outro passo é a necessidade das empresas começarem a mapear quais ferramentas elas precisam para reunir, armazenar, gerenciar e processar dados, bem como ferramentas de análise e visualização. É muito importante ter capacidade de processamento e análise de dados em séries temporais para melhor lidar com fluxos de dados oriundos de sensores.

Tecnologias que permitam o processamento de dados de maneira distribuída, organizada e escalável para, por exemplo, possibilitar o treinamento de modelos sofisticados de aprendizagem de máquina para detectar padrões complexos e anomalias.

Sua empresa possui os sistemas e ferramentas?

• Serviços na nuvem
• Conectividade: IoT / IIoT
• Ferramentas de código e arquitetura abertas

5_Talento e Organização

Mais dados e novas tecnologias requerem pessoas com habilidades analíticas específicas no chão de fábrica. Muitas empresas começaram a contratar sua equipe, mas ainda lutam para encontrar a estrutura organizacional certa para fazer uso efetivo das novas tecnologias.

Consultores e start-ups são fundamentais nesse processo. Parceiros externos, consolidados no mercado e confiáveis, auxiliam o time de transformação digital da empresa com as estratégias que serão tomadas.

A empresa detém os parceiros e competências necessárias?

• Consultores e start-ups
• Cientistas de dados e especialistas em TI
• Chief Data Officer / Diretor de Dados

6_Processos ágeis e organizados

Para operar eficientemente, as empresas precisam definir um nível mínimo de governança e processos de IA. Existem ferramentas específicas (AI Pipeline) para identificar e avaliar novos locais para implantação de IA na sua fábrica que são importantes para o desenvolvimento ágil das operações.

Também é necessário definir a propriedade, o acesso e a segurança dos dados, mas sem se esquecer da democratização do mesmo. Ferramentas de transparência de informação para intercâmbio de conhecimento entre diferentes áreas do seu negócio pode ser uma estratégia que auxilia no desenvolvimento ágil.

Os processos do negócio estão otimizados?

• Democratização e governança de dados
• Intercâmbio de conhecimentos
• Desenvolvimento ágil