Com o advento da Indústria 4.0, o uso da inteligência artificial nas plantas industriais resultou em diversos avanços. No entanto, as fábricas podem encontrar alguns desafios no caminho da transformação digital.
Neste artigo, tratamos dos 6 principais desafios da inteligência artificial que as fábricas podem enfrentar, assim como as soluções que podem ser aplicadas.
6 principais desafios da inteligência artificial em fábricas
Entre os principais obstáculos para a implementação eficiente de recursos de inteligência artificial nas plantas industriais, está a integração de dados, sistemas e máquinas. Depois, a análise estratégica de dados, acompanhada de profissionais especializados, se mostra essencial. Entenda mais a seguir.
1. Integração de dados
Para obter informações em tempo real e promover insights valiosos, a integração de dados é essencial. Os sistemas que promovem esse tipo de interconexão podem sincronizar os ativos e tornar as rotinas operacionais mais simples.
No entanto, a integração de dados ainda é um desafio em diversos setores industriais. Só para você ter uma ideia, um levantamento feito pela Dimensional Research mostrou que a ausência ou a ineficiência da integração de informações afetam o desempenho das indústrias significativamente.
Com 200 gestores entrevistados, a pesquisa apontou que 54% deles indicaram que a aplicação e a integração de fonte de dados são o seu desafio mais imediato. As causas estão relacionadas às dificuldades para aplicações on-premise (48%), aplicações legadas (47%), conectividade (40%) e fontes de dados compartilhadas (37%).
Outro aspecto a considerar é a infraestrutura dos servidores. Quando esse suporte é internalizado, é preciso dispor de mão de obra e espaço físico especializados. Porém, muitas fábricas podem apresentar dificuldade para atender a essas demandas, gerando problemas na integração de dados.
2. Integração entre sistemas
De outro modo, a falta de integração entre sistemas também pode atrapalhar o desempenho da planta industrial. Em um ambiente sem essa conexão, há o trabalho de recolher todas as informações que foram geradas por uma etapa do processo de manufatura. Na próxima fase, esse trabalho será repetido.
Muitas vezes, esse processo é feito de maneira manual e ineficiente. A ausência de integração também dificulta a gestão de informações, que não dispõe de uma visão integral sobre a produtividade.
Nesse ponto, as integrações podem ser horizontais ou verticais. Nesta última, a troca de informações deve ocorrer entre todos os níveis hierárquicos, desde a implementação de sensores no chão de fábrica até a conexão dessas informações com máquinas e sistemas, a exemplo do Controlador Logístico Programável (CLP).
Além do mais, na etapa de operações, a integração de informações envolve a gestão de qualidade e de eficiência com utilização de um sistema MES. Na gestão corporativa, engloba o uso de um Sistema Integrado de Gestão Empresarial (ERP) para controlar processos.
Já a integração horizontal se trata de conectar todos os setores e os seus sistemas. Com isso, abrange a gestão de fornecedores, a logística, a análise de mercado, entre outros pontos.
3. Interpretação de dados para insights assertivos
Diante da alta quantidade de dados que são gerados nas empresas, mais um desafio que se apresenta atualmente é a interpretação das informações para a tomada de decisões estratégicas.
O bom desempenho nesse tipo de análise é capaz de minimizar erros e otimizar os gastos das fábricas. No entanto, essa atividade não deve ser pontual, mas sim configurar um trabalho constante para resultar em planejamentos mais seguros.
Essa adversidade pode ser contornada, inicialmente, ao agregar todos esses dados em uma plataforma focada na qualidade dos dados coletados. Depois, é necessário normalizar, agrupar e usar inteligência para a convergência de informações.
4. Profissionais que não têm skills data-driven
Nesse sentido, é fundamental ainda contar com profissionais qualificados para a análise de dados, a fim de obter insights para melhorar a capacidade preditiva das operações. O treinamento e a capacitação das equipes são importantes para cumprir com as metas determinadas e otimizar os investimentos.
As skills data-driven, que podem ser traduzidas como habilidades para interpretação de dados, podem se direcionar para a obtenção de informações consistentes. Dessa forma, as empresas conseguem manejar riscos com maior facilidade, conquistando informações mais sólidas para a compreensão de suas realidades.
A análise eficiente de dados também passa pelo uso de ferramentas que permitem a visualização didática das informações. Essas tecnologias podem aumentar a vantagem competitiva e dar suporte à detecção de falhas.
5. Integração entre equipamentos
Depois, as fábricas precisam enfrentar o obstáculo de conectividade entre máquinas, com a adoção da integração de sistemas conectados à Internet das Coisas (IoT). O fluxo de trabalho depende do recebimento de dados e da capacidade de processamento de dados de maneira automática.
As empresas podem utilizar tecnologias especializadas, que encontram padrões e falhas, para o uso de dados de forma estratégica. Desse modo, os gestores conseguem fazer comparações e atuar em pontos que apresentam problemas.
6. Segurança de dados
Além de cuidar da qualidade de dados, a segurança das informações deve ser levada em conta. As ameaças à proteção de informações podem ser minimizadas com a criptografia de informações e o uso de um sistema em nuvem seguro.
A segurança de dados também passa pela garantia de que apenas pessoas autorizadas tenham acesso às informações empresariais. Essa medida pode ser assegurada por iniciativas, como a atualização constante de senhas e o acesso restrito a sistemas.
Afinal, os riscos de ataques em redes podem afetar a competitividade das empresas. As invasões podem causar uma parada intencional da planta, além de serem motivadas por espionagem industrial. Por isso, a segurança deve ser posta em prática desde o início dos projetos.
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