Imagine que você é o chefe de uma fábrica de automóveis e gostaria de entender melhor como pode mudar sua linha de produção para obter mais eficiência e mais flexibilidade para introduzir recursos personalizados para o seu cliente. Para isso, você cria gêmeos digitais da sua linha de produção e simula essas mudanças por meio de um software colaborativo, envolvendo também outras equipes, e sem precisar alterar nada no terreno. Seus custos de teste desses novos formatos despencam drasticamente, assim como você consegue criar muito mais cenários diferentes do que se fizesse isso no mundo real.

Ou, por exemplo, imagine que você investiu em um novo maquinário muito complexo de usar: porém, o fabricante desse maquinário vai entregá-lo em 6 meses, por ser tão complexo de usar, mas você gostaria de ter suas equipes pronto e capazes de usá-lo desde o primeiro dia. Como você pode prepará-los para isso? Você usa o treinamento VR para simular o uso desse maquinário e os prepara de antemão e está pronto para usar o maquinário, mesmo que nunca o tenha tocado antes do dia em que chegou.

Tenho certeza que você deve estar pensando: "Andrea, como tudo isso é possível? Como você pode resolver em minutos problemas que a indústria hoje leva semanas, senão meses para resolver?". Isso soa mais como um roteiro fictício da série "Black Mirror" da Netflix, certo?

Mas não é: é muito mais real do que o Black Mirror e representa algumas das aplicações do mundo real das tecnologias Web3 para o setor de manufatura.

Vamos passo a passo.

Em primeiro lugar, o que é Web3? Bem, o Web3 é considerado por muitos a 3ª iteração da internet, da qual estamos nos aproximando graças às novas tecnologias subjacentes: blockchain, Metaverse, DAOs, gêmeos digitais, criptografia, dApps (aplicativos descentralizados), NFTs, todos alimentados por IA, ML (Machine Learning), e assim por diante: basicamente, uma nova geração de serviços de Internet construídos sobre tecnologias descentralizadas.

Mas como chegamos aqui? Vejamos a evolução da Web: A Web 1.0 veio com o nascimento da Internet e fundamentalmente digitalizou a informação, submetendo o conhecimento ao poder dos algoritmos (essa fase passou a ser dominada pelo Google) e tornando-o somente leitura em sua maior parte . A Web 2.0 veio com as mídias sociais, rodando principalmente em smartphones, digitalizou as pessoas e submeteu o comportamento e os relacionamentos humanos ao poder dos algoritmos (essa fase foi dominada pelo Facebook), e tornou a internet não apenas um lugar para consumir conteúdo, mas também para criá-lo.

E o Web3? Esta terceira fase irá digitalizar fundamentalmente o resto do mundo e renderizá-lo em 3D. Na Web3, todos os objetos e lugares serão replicáveis ​​e legíveis por máquinas e sujeitos ao poder dos algoritmos. E por quem o metaverso será dominado? Muito provavelmente por qualquer um e por ninguém ao mesmo tempo – exatamente por ser uma web descentralizada, assim como será um lugar para as pessoas consumirem conteúdo, produzi-lo, mas o mais importante: possuí-lo. Tem algumas características, nomeadamente que é descentralizado (como referimos), imersivo (ou seja, é 3D e não só 2D como a internet é hoje) e persistente (ou seja, as coisas acontecem mesmo quando não estamos online).

Estatísticas recentes mostram a oportunidade para as empresas mergulharem fundo na Web3, já que a expectativa para o mercado é crescer constantemente: O tamanho do mercado global da Web 3.0 atingiu US$ 3,2 bilhões em 2021 e deve registrar um CAGR de 43,7% até atingir USD 81,5 bilhões em 2030, de acordo com uma análise mais recente da Emergen Research.

De acordo com algumas de suas tecnologias subjacentes, como o metaverso, a oportunidade também é muito grande: por exemplo, um novo relatório da empresa de pesquisa Gartner prevê que até 2026, 25% das pessoas passarão pelo menos uma hora por dia no metaverso para trabalho, compras, educação, social e/ou entretenimento. Também é esperado que 30% das organizações no mundo tenham produtos e serviços prontos para o metaverso até 2026.

Quando se trata de blockchain, embora o setor financeiro responde por mais de 30% do valor de mercado total da tecnologia (valor de mercado que deve chegar a US$ 67,4 bilhões até 2026, segundo a Markets and Markets), o valor do O ecossistema também começou a se espalhar para outras tecnologias, como manufatura (17,6%), distribuição e serviços (14,6%) e setor público (4,2%).

A verdade é que, embora na manufatura ainda não estejamos lá em termos de maturidade Web3, vemos uma forte aceleração da Transformação Digital no setor. Como palestrante principal e pesquisador que trabalha com a maioria das empresas de manufatura em todo o mundo (incluindo Schneider Electric, BASF, Bayer e muitas outras), estou plenamente ciente do impacto que a digitalização está tendo na indústria de manufatura, especialmente após o Covid-19: a transformação digital no mercado de manufatura foi avaliada em US$ 263,93 bilhões em 2020 e deve chegar a US$ 767,82 bilhões até 2026 e trabalhar em um CAGR de 19,48% durante o período de previsão 2021-2026, especialmente através da aceleração da Indústria 4.0, que pode ser definida como uma nova fase na Revolução Industrial que se concentra fortemente na interconectividade, automação, aprendizado de máquina e dados em tempo real.

Mas se podemos concordar que a transformação digital está em curso no momento (e acelerada pelo Covid-19), ainda temos que admitir que - além de algumas experiências e projetos-piloto tímidos, mas muito necessários - a indústria manufatureira ainda não está muito clara sobre os possíveis impactos e oportunidades da Web3 em seus negócios, de gêmeos digitais de equipamentos a computação de borda para gerenciamento de estoque, de VR para educação e treinamento a blockchain para gerenciamento da cadeia de suprimentos, eventualmente ajudando a fazer o que o setor almeja desde o início: melhor fabricar produtos com eficiência e qualidade.

É por isso que passei as últimas semanas conversando com especialistas das maiores empresas de manufatura do mundo e reuni este episódio que descreve quais são os principais impactos das tecnologias Web3 na indústria de manufatura.

1. Gêmeos Digitais de equipamentos para Indústria 4.0

Em 2019, Kevin Kelly, o fundador da revista Wired, publicou uma incrível reportagem de capa para a revista chamada “Welcome to the Mirrorworld'', onde ele descreve como a Realidade Aumentada irá desencadear as próximas grandes plataformas de tecnologia. Ele escreveu: “Estamos construindo um mapa-múndi 1 para 1 de alcance quase inimaginável. Quando concluída, nossa realidade física se fundirá com o universo digital.” Em outras palavras, prepare-se para conhecer seu gêmeo digital e o gêmeo digital da sua casa, do seu país, do seu escritório e até do mundo.

“Gêmeo digital?”, você deve estar se perguntando, principalmente depois de ter lido sobre esse conceito anteriormente no artigo.

Bem, deixe-me apresentar a você um dos primeiros blocos de construção por trás do metaverso, ou seja, o conceito de “gêmeos digitais”. Um gêmeo digital é, de acordo com a definição da IBM, uma representação virtual de um objeto ou sistema, ou mesmo de uma pessoa como vimos, que abrange seu ciclo de vida, é atualizado a partir de dados em tempo real e usa simulação, aprendizado de máquina e raciocínio para ajudar na decisão. Imagine uma grande indústria manufatureira tendo gêmeos digitais de seus equipamentos: por meio deles, um engenheiro de sua casa poderá resolver problemas de uma fábrica em outro continente através do Metaverso. As mesmas tecnologias permitirão reuniões de escritório muito mais produtivas do que usando as ferramentas de videoconferência bidimensionais atuais. Os aplicativos voltados para o cliente podem incluir a criação de gêmeos digitais no varejo, oferecendo experiências de atendimento ao cliente que não seriam possíveis no mundo físico, e até mesmo empresas de engenharia como a Ericsson estão usando gêmeos digitais para simular o impacto de árvores caindo em suas antenas 5G. Incrível, certo?

Além disso, é um mercado enorme: a indústria global de gêmeos digitais foi avaliada em US $6,5 bilhões em 2021 e está projetada para atingir US $125,7 bilhões até 2030, crescendo a um CAGR de 39,48% de 2022 a 2030.

E quando chegamos à manufatura e olhamos para as possíveis implicações para a indústria, podemos usar os Digital Twins em inúmeras aplicações, mas principalmente em simulações de novas linhas e equipamentos. Veja, uma das maiores vantagens de usar gêmeos digitais é que os fabricantes podem aproveitar essa tecnologia sem precisar substituir suas soluções existentes — e acelerar o tempo de valorização a um custo menor. A arquitetura MOM subjacente de uma organização de manufatura ainda atuará como base para suas operações.

Ao implementar um gêmeo digital em paralelo com a arquitetura MOM existente, os fabricantes podem extrair mais valor de anos de investimentos em tecnologia e evitar a necessidade de “rasgar e substituir”. Ele permite que os fabricantes capturem dados de todos os sistemas existentes e os contextualizem de forma rápida e eficaz. Os benefícios podem ser obtidos dentro de três a seis meses, dependendo da complexidade do caso de uso.

O principal benefício dos gêmeos digitais na fabricação é a capacidade de fornecer automaticamente informações abrangentes sobre o desempenho do equipamento ou do produto sem qualquer envolvimento dos funcionários. Além disso, colocando em uso os recursos de computação atuais, as fábricas podem analisar rapidamente os dados fornecidos pelo gêmeo físico usando algoritmos avançados de ML e transformá-los em insights acionáveis. Antes do início dos gêmeos digitais, esse nível de controle na fabricação era inatingível. Com milhares de sensores instalados em toda a fábrica e transmitindo dados constantemente para um aplicativo de gêmeo digital, os fabricantes podem acumular informações importantes sobre o desempenho do sistema e fazer ajustes baseados em evidências no fluxo de trabalho da fábrica. Para completar, sensores modernos podem coletar dados sobre uma ampla variedade de características, desde espessura e temperatura de ativos até condições ambientais gerais na planta.

Com a ajuda de sensores, os gêmeos digitais podem monitorar ativos fora da fábrica. Por exemplo, uma fábrica de automóveis pode avaliar como vários componentes do carro se desgastam ou se comportam sob condições extremas. Esses insights podem ser usados ​​para aprimorar o design de produtos futuros. Um gêmeo digital também permite que os fabricantes experimentem decisões de design não convencionais sem nenhum risco econômico e impulsionam a inovação.

A Siemens Digital Industries aumentou as receitas de cerca de US $15 bilhões por ano para US $20 bilhões em apenas dois anos após a transição de seu portfólio de gêmeos digitais para uma nuvem de metaverso industrial chamada Siemens Xcelerator. A Digital Industries é a pérola do portfólio da Siemens. Sua tecnologia de automação de fábrica, um controlador lógico programável (PLC), está instalado em 30% de todos os equipamentos de fabricação e suas ferramentas de design e gerenciamento do ciclo de vida do produto são essenciais na maioria das empresas industriais.

2. Edge computing para processamento de dados local

Vamos começar lembrando o que é Edge computing: é um paradigma de computação emergente que se refere a uma variedade de redes e dispositivos no usuário ou próximo a ele. O Edge trata do processamento de dados mais próximo de onde eles estão sendo gerados, permitindo o processamento em maiores velocidades e volumes, levando a melhores resultados conduzidos por ações em tempo real.

A computação de borda (em oposição à computação em nuvem) permite que os fabricantes implementem automação no chão de fábrica e nos processos da cadeia de suprimentos por meio de robótica avançada e comunicação máquina a máquina mais próxima da fonte, em vez de enviar dados a um servidor para análise e resposta. Por exemplo, escanear chapas metálicas para detectar fadiga, monitorar fluxo através de tubos ou acompanhar ciclos de máquinas automatizadas para melhorar a baixa latência, resultando em análises e correções mais rápidas.

Coletar, analisar e agir com base em dados no chão de fábrica em tempo real oferece grandes benefícios. Reduzir o tempo de inatividade, prever com precisão a manutenção e melhorar a qualidade geral do produto resulta em maior rendimento, redução de desperdício, maior rendimento e custos gerais mais baixos.

É um paradigma de computação emergente que se refere a uma variedade de redes e dispositivos no usuário ou próximo a ele.

O futuro da manufatura é um em que as decisões são tomadas de forma autônoma no chão de fábrica, com base em condições em tempo real. A computação de borda, ou edge computing, ajuda a integrar todos os aspectos do processo de fabricação, incluindo design, cadeia de suprimentos e operações. Isso permite que as empresas reajam às mudanças mais rapidamente com mais flexibilidade e menos desperdício. A computação de borda associada à infraestrutura de nuvem híbrida aberta pode fornecer transparência em tempo real, acelerar a produção orientada por software, maximizar o dimensionamento e aproveitar o big data para análises em toda a infraestrutura de TI.

Os dados suportam a visão de que o edge computing está se acelerando. De acordo com a pesquisa "Edge Computing in Manufacturing", baseada em uma pesquisa da IDC com 128 líderes de manufatura em parceria com a Lumen e a Microsoft, 27% dos entrevistados disseram usar edge computing na produção; e 56% iniciarão pilotos nos próximos 2 anos. De acordo com a Frost & Sullivan, 90% das empresas industriais usarão a tecnologia de computação de ponta até 2022. Também um relatório recente da IDC (registro obrigatório) constatou que 40% de todas as organizações investirão em computação de ponta no próximo ano.

3. Blockchain para agilizar as operações

Antes de chegar à sua aplicação na indústria de manufatura, vamos primeiro entender melhor o que é a tecnologia Blockchain: é basicamente um banco de dados distribuído que é compartilhado entre os nós de uma rede de computadores, que armazena informações eletronicamente em formato digital. Uma blockchain reúne informações em grupos, conhecidos como blocos, que contêm conjuntos de informações e que possuem determinadas capacidades de armazenamento e, quando preenchidos, são fechados e vinculados ao bloco previamente preenchido, formando uma cadeia de dados conhecida como blockchain. Todas as novas informações que seguem esse bloco recém-adicionado são compiladas em um bloco recém-formado que também será adicionado à cadeia uma vez preenchido e, quando for preenchido, será gravado em pedra e se tornará parte desta linha do tempo. Cada bloco na cadeia recebe um carimbo de data/hora exato quando é adicionado à cadeia. Ver? O blockchain é uma tecnologia de contabilidade distribuída (DLT), onde esse banco de dados está espalhado entre vários nós de rede em vários locais, o que o torna descentralizado.

E quando se trata de seus impactos potenciais na fabricação, podemos listar vários, como monitoramento da cadeia de suprimentos para maior transparência, proveniência de materiais e detecção de falsificações, manutenção liderada por máquina, projeto de engenharia para produtos de longa duração e alta complexidade, identidade gerenciamento, rastreamento de ativos, proteção de IP e muito mais.

Vejamos primeiro a falsificação e a fraude na cadeia de suprimentos são problemas que atormentam o setor há anos. Com esse problema continuando a causar problemas, os fabricantes estão voltando sua atenção para as soluções blockchain para criar um banco de dados seguro e imutável de ativos ou produtos. A tecnologia Blockchain permite a criação de um livro-razão digital compartilhado, que aborda os problemas relacionados ao compartilhamento e à velocidade de compartilhamento de informações em todo o ecossistema fragmentado de fornecedores. Os fornecedores têm acesso a um banco de dados seguro e autorizado onde nenhuma entidade é proprietária dos dados. Isso mitiga o risco de certos fornecedores alterarem os dados de forma fraudulenta. Blockchain para fabricação também remove a dependência de trilhas de auditoria baseadas em papel e a falta de comunicação que surge disso. Gêmeos digitais de ativos físicos podem ser criados, permitindo que bens físicos sejam representados em um livro digital compartilhado, permitindo que sejam rastreados em toda a cadeia de suprimentos em tempo real. Isso também permite que os envolvidos na indústria de manufatura verifiquem a origem de seus materiais, evitando que materiais falsificados entrem no ecossistema. Como o blockchain na fabricação é capaz de rastrear e provar a origem dos materiais, uma trilha de auditoria imutável é alcançada, reduzindo o risco de fraude.

Agora, para a manutenção: a indústria de manufatura percorreu um caminho significativo de verificações em papel desatualizadas para rastrear e corrigir problemas. Atualmente, os fabricantes estão usando dispositivos habilitados para IoT que fornecem ao setor uma melhor compreensão do que está acontecendo no chão de fábrica. Com a ajuda do blockchain, os fabricantes podem dar um passo adiante criando uma rede segura para máquinas habilitadas para IoT. Ao fazer isso, resolve o problema de redes IoT não confiáveis ​​e com gargalos; redes que deixam os fabricantes vulneráveis ​​a ataques e tempo de inatividade, o que é caro para eles. Os dados mostram que os fabricantes podem perder até 20% da produtividade, o que pode incluir até 800 horas de inatividade, resultando em milhões de dólares em receita perdida. Com a ajuda da tecnologia blockchain na fabricação, os fabricantes recebem dados mais precisos e confiáveis ​​de suas máquinas habilitadas para IoT, permitindo que eles reúnam medidas preventivas. Por meio do uso de contratos inteligentes, essas verificações podem ser realizadas de acordo com condições pré definidas, garantindo que os dados de diagnóstico em tempo real sejam confiáveis ​​e verificáveis ​​por meio de registros de manutenção imutáveis. Ser capaz de resolver problemas rapidamente antes de qualquer tempo de inatividade não planejado também é benéfico para os fabricantes.

De acordo com as patentes, as organizações nas indústrias de manufatura enfrentam uma dependência para proteger a propriedade intelectual. Juntamente com o custo, a proteção de propriedade intelectual é uma consideração importante nas decisões sobre a fabricação de peças internamente ou a compra de um fornecedor. Uma possibilidade é que uma empresa utilize a tecnologia blockchain para ajudar a provar que possui propriedade intelectual no caso de uma disputa de patentes. Por exemplo, a Bernstein Technologies desenvolveu um serviço da web que permite que seus usuários registrem IP em um blockchain. O serviço cria um certificado que comprova a existência, integridade e propriedade do IP.

4. Metaverso e VR para educação e treinamento

"Meta-o quê?": Tenho certeza de que essa foi sua reação ao recente anúncio de Mark Zuckerberg sobre a mudança de marca do Facebook para Meta. Pelo menos, esse era o meu. Mas, curiosamente, agora todos falamos sobre o Metaverso graças a esse anúncio e, embora não seja uma ideia nova, só recentemente conseguimos entender melhor suas implicações para as empresas de saúde, principalmente pela forma como realizam cirurgias e interagem com os pacientes.

Mas vamos primeiro entender o que é o Metaverso: o termo nasceu da junção do prefixo grego "meta" (que significa além) e "universo", e fundamentalmente é um espaço compartilhado virtual e coletivo, criado pela convergência de realidades físicas virtualmente aprimoradas a realidade (representada pelos “Gêmeos Digitais”, dos quais falaremos) e o espaço virtual que já permeia o mundo físico (em especial a Realidade Aumentada, também chamada de AR). Confuso?

Pense assim: hoje estamos basicamente online quando acessamos a internet, mas com novos dispositivos, maior conectividade como o 5G e tecnologias de ponta, estaremos online o tempo todo em mundos descentralizados, imersivos e persistentes.

Uma das grandes oportunidades, além dos Gêmeos Digitais que exploramos anteriormente, que o Metaverso está proporcionando para a indústria de manufatura é educar e treinar profissionais em operações.

O objetivo do metaverso industrial é utilizar a tecnologia para fornecer um ambiente de trabalho seguro para os trabalhadores, já que a segurança é uma preocupação primordial ao lidar com pessoas em um ambiente físico de fábrica.

Assim, ao trabalhar em uma réplica real de uma planta fabril, um estagiário ou um trabalhador inexperiente pode aprender como usar ou manter equipamentos enquanto permanece em um ambiente livre de riscos. Portanto, considerando isso, muitas empresas industriais optaram por uma abordagem de metaverso e VR em vez de uma abordagem de primeiro mundo real. Este modus operandi permite-lhes realizar:

• Visitas virtuais e treinamentos presenciais para multiusuários;
• Orientação on-the-job para equipamentos pesados;
• Integração autoguiada dos trabalhadores;
• Treinamento prático em ambiente remoto e sem riscos.

A verdade é que a Indústria 4.0 de hoje e as operações avançadas de manufatura exigem conhecimento sobre tecnologias inteligentes e automação. O uso de aplicativos de inteligência artificial (IA) e realidade aumentada ou virtual (AR/VR) como estratégia de treinamento pode ajudar os trainees novatos a aprender habilidades críticas de fabricação, disse Yunbo Zhang, professor assistente da Kate Gleason College of Engineering da RIT e parte da pesquisa equipe que desenvolve a plataforma de tecnologia. O desenvolvimento de soluções de tecnologia inteligente também pode ser um meio de reter o conhecimento de mestres de máquinas e engenheiros de produção.

“Existem desafios na força de trabalho nos EUA; as indústrias manufatureiras necessitam de mão de obra qualificada, ou seja, podem operar as máquinas e conduzir o processo de fabricação nas fábricas. Acreditamos que o treinamento seria uma maneira importante de melhorar a situação”, disse Zhang, que leciona no Departamento de Engenharia Industrial e de Sistemas da RIT e tem experiência em manufatura avançada e design centrado no ser humano.

Os trainees usarão óculos de realidade virtual e, por meio de uma experiência imersiva, aprenderão a usar os sistemas de fabricação em um ambiente de fábrica. Instruções e tarefas de treinamento permitiriam que os treinandos explorassem esse ambiente com segurança e eficiência.

Além disso, as equipes de produção são fortemente beneficiadas: com rápidos avanços na tecnologia de gêmeos digitais, o metaverso industrial tem muito a oferecer às equipes de produção. Um gêmeo digital nada mais é do que uma representação virtual de objetos físicos, locais e processos.

O metaverso industrial permite a criação de gêmeos digitais do ambiente industrial para monitorar sistemas complexos em tempo real e interagir com eles usando AI, IoT e VR. Isso permite que a equipe de montagem projete, desenvolva e monte gêmeos digitais de produtos e processos físicos nas linhas de montagem virtuais, incluindo:

• Coleta de informações sobre o estado e comportamento das máquinas monitoradas;
• Transporte de equipamentos pesados ​​ou sistemas como correias transportadoras;
• Captura de dados dos processos em tempo real por meio de sensores e atuadores;
• Conectando diferentes processos, fluxos de informações e partes interessadas.

Um exemplo? Muitas vezes, os funcionários da Volkswagen precisam viajar longas distâncias para treinamento, o que retarda o processo de aprendizado. Portanto, a organização usa realidade virtual para treinar funcionários em qualquer lugar, a qualquer hora.

Nas simulações de realidade virtual, os funcionários executam tarefas como montar uma porta ou um freio. Além dos treinamentos de montagem, também foram desenvolvidos simulados para atendimento ao cliente e orientação de novos funcionários.

Durante o treinamento, alguém assiste e dá conselhos e pontos de melhoria. Isso aumenta a eficácia e oferece espaço para avaliação e implementação de melhorias.

No total, a Volkswagen desenvolveu mais de 30 atribuições diferentes e treinou mais de dez mil funcionários. A escalabilidade do treinamento em realidade virtual garante um processo eficiente e um treinamento mais barato.

5. IA/ML para automação e previsão

Gostaria que você imaginasse a seguinte situação: você é o piloto de um avião, e um dia, durante o voo, um de seus motores quebra. Terrível, certo? Aconteceu de repente, e aparentemente nada seria capaz de prever isso.

Mas a verdade é que sim, provavelmente seria possível visualizá-lo se o avião estivesse cheio de sensores que capturam dados em tempo real e, por meio de IA, seria capaz de antecipar a parada de um motor por meio de correlações e simulações baseadas em o Big Data que ele coleta (mais ou menos como um Tesla é capaz de fazer, diferentemente da maioria dos carros).

Veja o poder do Big Data sendo processado pela Inteligência Artificial, que por sua definição são sistemas computacionais capazes de realizar tarefas e resolver problemas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução entre idiomas, entre outros? Isso nos ajuda a prever mais e reagir cegamente menos. E considere que já vivemos em um mundo com muitos e muitos dados, onde mais de 90% dos dados gerados desde o início da humanidade foram gerados na última década, e onde hoje chegamos ao ponto de 97 Zettabytes de dados até o final de 2022 de acordo com Statista (que só para você ter uma ideia, um Zettabyte é um número com 12 zeros… são muitos dados!).

Então, como Big Data e I.A. impactam o setor manufatureiro? A verdade é que há uma infinidade de aplicações, como precisão de previsão de demanda, automatizar processos e aumentar eficiências.

O impacto da IA ​​na manufatura é revolucionário. O fabricante francês de alimentos Danone Group usa aprendizado de máquina para melhorar a precisão de sua previsão de demanda. Isso levou a um:

• Redução de 20% nos erros de previsão
• Redução de 30% nas vendas perdidas
• Redução de 50% na carga de trabalho dos planejadores de demanda

Enquanto isso, o BMW Group usa reconhecimento de imagem automatizado para verificações de qualidade, inspeções e para eliminar pseudo-defeitos (desvios do objetivo, apesar de não haver falhas reais). Como resultado, eles alcançaram altos níveis de precisão na fabricação.

Outra empresa que se beneficiou da IA ​​na fabricação é a Porsche. Eles usam veículos guiados autônomos (AGVs) para automatizar partes significativas da fabricação automotiva. Os AGVs levam as partes da carroceria de uma estação de processamento para outra, eliminando a necessidade de intervenção humana e tornando a instalação resistente a interrupções como pandemias.

Esses são apenas alguns exemplos de empresas que utilizam a IA na fabricação para melhorar a produtividade geral e a eficiência operacional.

Mas por que a A.I. tão crucial para o futuro da manufatura? As ferramentas de IA podem processar e interpretar grandes volumes de dados do chão de fábrica para detectar padrões, analisar e prever o comportamento do consumidor, detectar anomalias nos processos de produção em tempo real e muito mais. Essas ferramentas ajudam os fabricantes a obter visibilidade de ponta a ponta de todas as operações de fabricação em instalações em todas as regiões. Graças aos algoritmos de aprendizado de máquina, os sistemas baseados em IA também podem aprender, adaptar e melhorar continuamente.

Esses recursos são cruciais para os fabricantes prosperarem após a rápida digitalização induzida pela pandemia.

De acordo com a McKinsey, as empresas que usam IA testemunharam economia de custos e crescimento de receita. 16% dos entrevistados notaram uma redução de 10 a 19% nos custos, enquanto 18% observaram um aumento de 6 a 10% na receita geral.

Os sistemas de IA também permitem análises preditivas, o que ajuda a enfrentar desafios operacionais e interrupções nas cadeias de suprimentos, bem como na força de trabalho. Um relatório da McKinsey sugere que a IA pode melhorar a precisão da previsão na fabricação em 10 a 20%, o que se traduz em uma redução de 5% nos custos de estoque e um aumento de 2 a 3% nas receitas.

Vejamos o impacto da I.A. na manutenção preditiva: um relatório da McKinsey afirma que o maior valor da IA ​​na fabricação é devido à manutenção preditiva, que representa US $0,5 a US $0,7 trilhão em valor em todo o mundo. O BCG considera a manutenção preditiva a primeira prioridade da Indústria 4.0, especialmente para produtores de cimento.

Os sistemas alimentados por IA podem:

Capture e processe big data (incluindo áudio, vídeo e GPS) de sensores no chão de fábrica

Ajude a detectar anomalias ou ineficiências de equipamentos para evitar quebras não planejadas de equipamentos. Isso pode ser um som estranho no motor de um veículo ou um mau funcionamento da linha de montagem.

Evite o tempo de inatividade não planejado do equipamento para melhorar a eficiência da fábrica e reduzir os custos

Além disso, consertar defeitos em componentes individuais é mais barato do que substituir uma máquina inteira.

Isso tudo é tão incrível e prova que a Web 3 e a I.A. podem gerar uma vantagem incrível para empresas de manufatura de todos os tamanhos e segmentos.