IA na Indústria 4.0: o que é, como se aplica e por que devo saber?

O mundo já passou por várias revoluções industriais. Da máquina de vapor às últimas tecnologias de gêmeos digitais e inteligência artificial, a humanidade vivenciou saltos tecnológicos cada vez maiores em seus métodos de produção.

Nesse contexto, a Indústria 4.0, um dos marcos mais recentes nessa história, está moldando o futuro da manufatura por meio de tecnologias emergentes.

Com a digitalização acelerada dos processos industriais, a IA tem se tornado um dos pilares dessa transformação, permitindo otimizar a produção, reduzir custos e aumentar a eficiência.

Segundo Neto Marin, engenheiro de Aplicações Google, a IA pode promover avanços de 40% ou mais na indústria nos próximos anos. A estimativa é que o mercado global de IA na manufatura evolua de 3,8 bilhões de dólares para 156 bilhões entre 2023 e 2033.

A revolução está posta e discussões de uma quinta e até mesmo uma sexta revolução industrial já começaram a surgir na comunidade científica. Em meio a tudo isso, a IA é uma peça central que não só auxilia na automação, mas também transforma profundamente a maneira como as fábricas operam.

A expectativa é que, com o uso da inteligência artificial, as indústrias alcancem um nível de produtividade e flexibilidade até então inimagináveis, mudando o setor produtivo global para sempre. Para entender como tudo isso está acontecendo, saber o que é Indústria 4.0 e como a inteligência artificial está influenciando esse processo é fundamental.

Para te ajudar com essa tarefa, reunimos tudo que você precisa saber neste artigo.

O que é Indústria 4.0?

A Indústria 4.0 é um conceito que remonta à quarta revolução industrial, uma das mais recentes, caracterizada pela integração de tecnologias digitais em sistemas de produção física.

Ao contrário das revoluções anteriores, que foram baseadas em inovações como a mecanização, eletrificação e automação, a Indústria 4.0 representa um novo estágio de digitalização e interconectividade.

Antes de mais nada, sua principal proposta é transformar as fábricas em “fábricas inteligentes”. As máquinas, nesse contexto, não apenas executam tarefas complexa de maneira autônoma, mas também se comunicam entre si e com o ambiente ao redor. Isso permite um controle contínuo e otimização dos processos de produção.

Esse movimento consiste no emprego de tecnologias avançadas, como Internet das Coisas (IoT), inteligência artificial, machine learning, big data e computação em nuvem, para criar um ambiente de produção mais eficiente e flexível.

Nesse cenário, os humanos passam a interferir menos na produção em si e passam a focar na operação, coordenação e otimização das tecnologias. Os mecanismos se tornam mais sofisticados, assim como as tarefas e os resultados.

O grande diferencial da Indústria 4.0 é que ela não depende de uma única tecnologia, mas sim da integração dessas tecnologias para criar uma rede de produção totalmente conectada.

O conceito de "fábrica inteligente" não se refere apenas à automação, mas também à digitalização de processos e ao uso de dados para otimizar operações e promover uma produção personalizada.

Isso permite que as indústrias respondam de forma ágil a mudanças nas demandas do mercado e se adaptem rapidamente às condições de produção, garantindo um nível mais alto de eficiência.

História da Indústria 4.0

Para entender a Indústria 4.0 e a posição da Quarta Revolução Industrial no tempo, é essencial contextualizar esses fenômenos dentro da evolução das revoluções industriais. Pensando nisso, resgatar a linha do tempo estudada nas escolas e universidades do mundo inteiro pode ser de grande ajuda.

A Primeira Revolução Industrial, iniciada no final do século XVIII, foi marcada pela introdução de máquinas movidas a vapor, que substituíram a força humana e animal, possibilitando a produção em larga escala.

A Segunda Revolução Industrial, ocorrida no século XIX, introduziu a eletricidade e as linhas de montagem, permitindo a fabricação em massa de produtos padronizados. A modernização das indústrias começou a tomar o mundo nesse período, deixando de estar concentrada em alguns países europeus mais desenvolvidos.

A Terceira Revolução Industrial, iniciada no século XX, foi o momento em que as tecnologias digitais começaram a ser integradas ao setor industrial. A informática, a eletrônica, a robótica e a internet foram as bases para o início dessa terceira etapa, uma vez que a popularização dos computadores e do digital afetou a sociedade em todos os seus setores.

Nesse momento, a automação trouxe mais eficiência e capacidade de gerenciamento. O avanço tecnológico possibilitou a digitalização das fábricas, tornando os processos de produção mais eficientes e flexíveis, mas ainda limitados por sua capacidade de interagir com outros sistemas.

Onde estamos agora: a Quarta Revolução Industrial

Com efeito, a Quarta Revolução Industrial levou as inovações anteriores para novos horizontes. É ela que dá origem à Indústria 4.0, o resultado de uma evolução contínua desses estágios, representando um salto tecnológico significativo.

Esse fenômeno consiste na integração de tecnologias físicas, digitais e biológicas avançadas para reformular completamente a produção. Sistemas ciberfísicos, IoT, big data e IA, criam um ambiente de produção onde as máquinas e os sistemas são capazes de se comunicar e operar de maneira autônoma, algo que nunca havia sido imaginado antes.

Em outras palavras, este conceito potencializa exponencialmente a automação e integra a análise e a tomada de decisões em tempo real. Modelos de aprendizagem e feedback que otimizam a produção permitem que novos avanços sejam conquistados com velocidade crescente.

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IA na Indústria 4.0: como funciona?

A inteligência artificial é um componente fundamental na Indústria 4.0. Por meio de recursos como machine learning e deep learning, ela permite que os sistemas industriais se tornem mais autônomos e inteligentes.

A IA é capaz de processar grandes volumes de dados, identificar padrões e fornecer insights valiosos para melhorar os processos de produção, por exemplo. Sendo assim, os usos possíveis da IA na indústria incluem a automação, a manutenção preditiva e o controle de qualidade, entre outras.

Aplicações de IA na Indústria 4.0

• Manutenção preditiva: Sistemas baseados em IA podem analisar dados de sensores em tempo real para prever falhas em máquinas e equipamentos antes que elas ocorram. Isso reduz o tempo de inatividade não programado e os custos de manutenção, permitindo que os reparos sejam realizados apenas quando necessários.
• Otimização de processos: Por meio da análise de dados, a IA consegue identificar gargalos e ineficiências nos fluxos de trabalho, ajustando automaticamente os parâmetros de operação para melhorar o desempenho. Isso resulta em uma produção mais ágil, com menos desperdícios e maior eficiência.
• Controle de qualidade: Os sistemas de visão computacional e aprendizado de máquina, frequentemente apoiados por gêmeos digitais, são usados para inspecionar os produtos em tempo real. A IA consegue identificar defeitos com precisão e velocidade superiores à inspeção manual, garantindo maior qualidade e menos desperdício na produção.
• Robótica colaborativa: Robôs colaborativos são projetados para trabalhar ao lado dos operadores humanos, assumindo tarefas repetitivas ou fisicamente exigentes. Equipados com IA, eles conseguem aprender e adaptar seu desempenho com o tempo, otimizando as operações sem a necessidade de intervenção humana constante.
• Gestão da cadeia de suprimentos e estoques: A IA pode ser aplicada para otimizar a gestão da cadeia de suprimentos, analisando grandes volumes de dados para prever a demanda e ajustar os níveis de estoque em tempo real. Com isso, as empresas podem reduzir custos com estoques excessivos ou falta de materiais, melhorando a eficiência logística.

Essas aplicações da IA são fundamentais para a transformação da indústria, permitindo que as fábricas funcionem de forma mais inteligente, ágil e eficiente. As máquinas e os sistemas de produção não apenas realizam tarefas automatizadas, mas também aprendem e se adaptam ao longo do tempo, criando um ciclo contínuo de melhoria.

Vantagens da inteligência artificial industrial

A implementação de IA na indústria oferece diversas vantagens que impactam diretamente a produtividade, os custos e a competitividade das empresas. Confira algumas dos benefícios da inteligência artificial industrial:

• Aumento da produtividade: A IA permite que as fábricas operem com maior eficiência, aumentando a produção sem a necessidade de ampliar significativamente os recursos humanos ou materiais. Sistemas de IA podem otimizar os processos de produção, reduzir erros e aumentar a capacidade de produção, sem aumentar os custos operacionais.
• Redução de custos: A automação de tarefas repetitivas e a manutenção preditiva são algumas das formas pelas quais a IA pode reduzir os custos operacionais. Ao prever falhas antes que ocorram, as empresas conseguem evitar custos elevados com reparos emergenciais e substituições de equipamentos. Além disso, a otimização dos processos de produção reduz o desperdício de materiais e energia.
• Tomada de decisão aprimorada: Com a análise de grandes volumes de dados em tempo real, a IA proporciona insights valiosos para os gestores, permitindo uma tomada de decisão mais assertiva e fundamentada. A capacidade de simular cenários e prever tendências também auxilia na estratégia e no planejamento da produção.
• Melhoria da qualidade: A IA, especialmente quando usada em conjunto com sistemas de visão computacional e aprendizado de máquina, contribui para a melhoria contínua da qualidade dos produtos. Isso resulta em menos defeitos, maior satisfação dos clientes e menores custos com retrabalho.
• Sustentabilidade: A IA também contribui para práticas industriais mais sustentáveis. Ao otimizar o uso de recursos e reduzir o desperdício, a IA ajuda as empresas a melhorar sua eficiência energética e reduzir sua pegada de carbono. A implementação de soluções baseadas em IA também pode apoiar iniciativas de economia circular e práticas de produção mais ecológicas.

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Desafios da Indústria 4.0 no Brasil e no mundo

Embora as vantagens da IA na Indústria 4.0 sejam inegáveis, sua implementação ainda enfrenta desafios significativos. Tanto no Brasil quanto no resto do mundo, a adoção plena da Indústria 4.0 depende da superação de obstáculos técnicos, econômicos e culturais.

• Qualidade e gestão de dados: A IA depende de dados estruturados e de alta qualidade para funcionar corretamente. Muitas empresas ainda enfrentam dificuldades para integrar e limpar os dados de diferentes fontes, o que pode comprometer a precisão das análises e a eficácia das soluções de IA.
• Infraestrutura tecnológica: A implementação da IA exige uma infraestrutura robusta, com sensores inteligentes, redes de alta velocidade e sistemas de processamento e armazenamento de dados. A modernização da infraestrutura é um desafio significativo para muitas empresas, especialmente em países em desenvolvimento.
• Escassez de talentos: Há uma crescente demanda por profissionais qualificados em IA e ciência de dados, o que cria uma escassez de mão de obra especializada. As empresas precisam investir em capacitação e requalificação de sua força de trabalho para lidar com as novas tecnologias.
• Cibersegurança: A maior conectividade trazida pela Indústria 4.0 aumenta a vulnerabilidade das empresas a ataques cibernéticos. Proteger dados sensíveis e garantir a segurança dos sistemas são prioridades para empresas que desejam adotar a IA de forma segura e eficaz.

Tendências: Big Data, IoT e outros avanços

A Indústria 4.0 é impulsionada por uma série de tecnologias interconectadas, que ampliam o papel da IA no setor industrial. As tendências mais relevantes incluem big data, IoT, computação em nuvem e gêmeos digitais.

Em primeiro lugar, o volume de dados gerado pelas fábricas inteligentes está crescendo exponencialmente. Isso permite que as empresas processem, armazenem e analisem esses dados em tempo real, gerando insights valiosos para a tomada de decisões e otimização dos processos.

Em segundo lugar, a Internet das Coisas, é e sempre foi um componente chave da Indústria 4.0. Ela permite a coleta de dados em tempo real por meio de sensores inteligentes instalados em máquinas e equipamentos, viabilizando a automação e o monitoramento remoto das operações.

Sua influência é tanta que outro termo foi cunhado nesse campo: IIoT, ou Internet Industrial das Coisas, é um conceito que se refere à aplicação da tecnologia IoT em ambientes industriais. Essa noção envolve a conexão de máquinas, dispositivos e sensores industriais, e sua sofisticação é uma tendência relevante para o futuro.

Em terceiro lugar, a computação em nuvem permite que as empresas armazenem e processem grandes volumes de dados sem a necessidade de infraestrutura local cara. Ela também facilita a colaboração e o compartilhamento de dados entre diferentes sistemas e localidades.

Por fim, a criação de réplicas virtuais dos processos de produção e das cadeias de suprimentos é uma tendência crescente. Os gêmeos digitais permitem simulações e análises em tempo real, ajudando as empresas a prever problemas e otimizar operações sem a necessidade de intervenções físicas.

Conclusão

Em suma, a Indústria 4.0, impulsionada pela Inteligência Artificial, está reformulando os processos de produção em todo o mundo. Com todo o seu potencial, esse fenômeno oferece inúmeras oportunidades para as empresas que desejam se manter competitivas.

As vantagens incluem aumento da produtividade, redução de custos, melhoria da qualidade e sustentabilidade. No entanto, para aproveitar essas oportunidades, as empresas precisam superar desafios como a falta de dados estruturados, infraestrutura inadequada e escassez de talentos.

Para as empresas que buscam se destacar na transformação digital, a capacitação e a adoção de IA são fundamentais. O programa Mastering AI for Business, oferecido pelo Distrito, é uma excelente oportunidade para empresas que desejam implementar IA e posicionar-se como líderes em inovação.

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