4 APLICAÇÕES DE MACHINE LEARNING PARA ALAVANCAR A INDÚSTRIA DE MANUFATURA

Por Waldir Bertolino, Country Manager da Infor no Brasil.

Enquanto Hollywood retrata, por meio de filmes de ficção científica, a Inteligência Artificial (IA) com robôs humanoides dominando o mundo em um futuro distópico, na vida real a evolução da tecnologia se apresenta de forma mais amigável. De algoritmos de machine learning que recomendam filmes e séries para os usuários de streamings, com base no seu histórico de pesquisa, ou chatbots que ajudam na interação de clientes com bancos, ou ainda, análise de desempenho de jogadores de futebol e equipes por meio de ferramentas de aprendizagem de máquina. Esses são alguns exemplos de como a IA pode trazer benefícios para diferentes segmentos.

Para a indústria de manufatura não poderia ser diferente. As fábricas podem obter valor com a IA ao aproveitar os insights gerados por meio de dispositivos conectados em máquinas para impulsionar a manutenção preditiva de equipamentos, para evitar interrupções na linha de produção e, com isso, eliminar um dos principais obstáculos do crescimento da Indústria.

Segundo a Associação Brasileira de Manutenção e Gestão de Ativos (Abraman), 5% do faturamento bruto da Indústria é consumido pela manutenção, sendo que 50% desse valor é gasto com a folha de pagamento das equipes envolvidas no processo. Portanto, habilitar a manutenção preditiva de ativos é uma necessidade de primeira instância para as empresas do setor.

Mas essa é só uma de várias transformações necessárias para reinventar a indústria diante dos inúmeros desafios do setor. Felizmente, estamos vivenciando uma adoção maciça de IA com objetivo de melhorar a tomada de decisão de líderes e aperfeiçoar processos industriais. Portanto, é possível ir além da manutenção automatizada e apresento abaixo quatro aplicações de machine learning que podem repensar processos e alavancar os negócios da Indústria de manufatura.

Detecção de anomalias: a inspeção visual dos processos industriais normalmente depende do olhar humano, o que pode ser inconsistente em muitos casos. Para melhorar o controle de qualidade, as empresas podem investir em visão computacional para fornecer maior velocidade e precisão na detecção de anomalias. Essa solução se baseia nas tecnologias de aprendizado de máquina e deep learning para identificar, reconhecer e analisar milhares de imagens em tempo real e, em seguida, relatar falhas de processos que podem ajudar as organizações a reduzir gargalos e custos operacionais.

Previsão de demanda orientada por dados: as cadeias de suprimentos modernas exigem métodos sofisticados de previsão de demanda. Isso porque não prever algumas variáveis, como as flutuações na disponibilidade de matéria-prima, tem um gasto muito elevado para as companhias. Para sanar esse problema, os gestores podem usar machine learning para analisar dados de séries temporais e, com isso, identificar o momento certo de comprar novos insumos, ou até saber quando um item estará em falta no estoque. Isso vai ajudar as organizações a reduzir drasticamente as despesas desnecessárias e aumentar a eficiência operacional.

Gestão de estoque automatizada: excesso de estoque é outro gargalo da Indústria. Uma pesquisa realizada pela Confederação Nacional das Indústrias (CNI), e divulgada no final de 2021, mostra que os níveis de estoque na Indústria subiram para 50,6 pontos, o que representa um crescimento de 6,6 pontos na comparação com o ano anterior. Por isso, é cada vez mais necessário investir no uso de machine learning para promover maior transparência dos dados com a finalidade de melhorar o gerenciamento dos armazéns e de todo o processo logístico.

Precificação eficiente: o número de informações que precisam ser analisadas para chegar à otimização de preços é cada vez maior. As soluções de machine learning resolvem essa questão. Por meio da customização de modelos de IA em larga escala, essas ferramentas conseguem cruzar e analisar diferentes indicadores, permitindo a detecção de tendências, antecipação de demandas, previsão de falta de insumos e outras situações que justificam alterar a política de preços.

Como vimos, o machine learning, como uma tecnologia derivada da Inteligência Artificial, tem o papel de ajudar os gestores na tomada de decisão com base em dados precisos e otimizar os processos industriais. São vantagens que colocam as empresas em outro patamar de competitividade e sustentação dos negócios no longo prazo. Isso também nos revela que, cada vez mais, a IA deixa as telas do cinema para fazer parte da realidade.

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