A inteligência artificial na computação abriu caminho para processos novos e mais inteligentes, permitindo análises preditivas mais precisas, sistemas autônomos e muito mais. Recentemente, surgiu uma IA mais avançada – IA generativa – que aproveita algoritmos de aprendizagem automática, abrindo novas portas para capacidades ainda mais inteligentes do que antes.
IA generativa, desenvolvida em parte a partir de redes adversárias generativas (GANs), é um tipo de IA que envolve treinar duas redes neurais para trabalharem juntas para gerar novos dados. No ano passado, a IA generativa experimentou um aumento meteórico em popularidade com o advento de chatbots alimentados por IA, como o ChatGPT.
Na indústria transformadora, a IA generativa também está a tornar-se cada vez mais importante em soluções de produção inteligentes, juntamente com outras tecnologias avançadas, como gémeos digitais, realidade aumentada e virtual e ferramentas industriais de Internet das Coisas (IIoT). Com o seu potencial para optimizar processos de fabrico, melhorar o design de produtos e aumentar a eficiência global da indústria transformadora, não é surpreendente que o valor de mercado global da IA generativa no sector deva aumentar de US$225 milhões em 2022 para US$6.963,45 milhões até 2032.
Mas esta não é a única tecnologia avançada que está agitando o setor. A utilização do metaverso industrial – uma representação virtual do mundo físico – está a tornar-se mais comum à medida que mais fabricantes se transformam digitalmente, permitindo a integração de sistemas digitais e físicos. Juntos, a IA generativa e o metaverso industrial estão revolucionando a indústria transformadora, permitindo maior eficiência, flexibilidade e inovação.
O potencial da IA generativa na manufatura
A IA generativa é uma ferramenta poderosa para os fabricantes porque permite a criação de novos designs, processos e produtos que seriam difíceis ou impossíveis de alcançar através de métodos tradicionais. Ao utilizar IA generativa, os fabricantes podem obter níveis mais elevados de otimização de processos, redução de desperdícios e melhorias gerais de qualidade. Além disso, a IA generativa pode ajudar os fabricantes a identificar novas oportunidades de inovação e crescimento.
Estudo de caso de IA generativa: indústria da aviação
A IA generativa já está sendo aplicada e testada na indústria da aviação para melhorar as comunicações e aprimorar a experiência de atendimento ao cliente, além de implementá-la para melhorar a gestão de estoques. Além disso, os fabricantes de aeronaves podem aproveitar a IA generativa para fabricar peças de aeronaves, otimizando o processo de projeto e prototipagem com a ajuda de automação alimentada por IA e gêmeos digitais.
Mais medidas estão sendo tomadas na aviação em preparação para um uso mais avançado de IA – a Agência da União Europeia para a Segurança da Aviação (EASA) divulgou seu Roteiro de IA 2.0 no início de maio, delineando um plano detalhado para integrar a IA na indústria.
Estudo de caso de IA generativa: indústria automotiva
Outro exemplo de IA generativa em ação é software de design generativo na indústria automotiva. Os fabricantes começaram a usar este software baseado em IA para criar uma ampla gama de projetos de sistemas veiculares novos e complexos, graças ao grande número de dados e simulações que ele pode produzir.
A IA generativa também capacita os fabricantes de veículos com a capacidade de analisar mais profundamente os dados das máquinas e dos sensores nos veículos para previsões de manutenção preditiva altamente precisas. Esta análise utilizando dados históricos ajuda a identificar problemas muito mais cedo, permitindo que os fabricantes tomem medidas proativas para prevenir e corrigir problemas para obter maior eficiência e menos desperdício.
Como a IA generativa pode melhorar o metaverso industrial
Embora a IA generativa tenha um enorme potencial na jornada de transformação digital da indústria transformadora, não é a única solução digital avançada que está a impulsionar o setor. A ascensão do metaverso da manufatura também levou a uma maior otimização de processos do que antes, graças à capacidade de criar mundos virtuais com a ajuda de gêmeos digitais.
O uso de gêmeos digitais na fabricação ajudou os fabricantes a obter maior flexibilidade, pois podem simular processos operacionais, entradas de máquinas e automação em uma versão virtualmente replicada de sistemas do mundo real. Ao combinar o poder da IA generativa com o metaverso industrial, os fabricantes podem alcançar níveis mais elevados de eficiência, agilidade e inovação.
Por exemplo, os gêmeos digitais criados usando IA generativa podem ser mais precisos, podem analisar mais dados em tempo real e melhorar o uso de energia em comparação com algoritmos tradicionais de IA e aprendizado de máquina. 15º relatório anual de tendências tecnológicas da Deloitte também afirma que a IA generativa – quando combinada com a nova computação espacial e o metaverso industrial – será um novo “catalisador de crescimento” que permitirá aos fabricantes não apenas alcançar novos avanços na sua indústria, mas também capacidades elevadas.
Desafios potenciais do uso de IA generativa no metaverso industrial
Os benefícios potenciais do uso de IA generativa no metaverso industrial são numerosos. No entanto, também existem desafios que os fabricantes devem considerar ao utilizarem essas ferramentas e soluções avançadas baseadas em IA.
Os processos de IA podem ser desgastantes para organizações que não estão devidamente equipadas para executar essas funções que exigem muitos recursos devido à grande quantidade de dados necessários. Dado o quão exigentes os algoritmos de IA generativos podem ser, os fabricantes devem saber como equilibrar os seus recursos para que a infraestrutura existente possa acompanhar as exigências operacionais diárias dentro da organização.
Além disso, existem quatro outros riscos gerais envolvidos na utilização da IA generativa. Conforme descrito em Manual de gerenciamento de risco da PwC para IA, estes são riscos de dados, riscos de modelo e preconceito, riscos imediatos ou de entrada e riscos do usuário.
Os fabricantes devem estar cientes desses riscos e de como gerenciá-los. Isso inclui o desenvolvimento de estratégias corretas de governança de IA, garantindo que os dados não sejam corrompidos, evitando o uso de dados influenciados por erros do usuário e muito mais.
Preparando sua organização para IA generativa
A IA generativa está tendo um impacto significativo na fabricação inteligente e no metaverso industrial. À medida que a Indústria 4.0 amadurece ainda mais, estas tecnologias de produção inteligente mais novas e avançadas podem aproximar os fabricantes dos seus objetivos de transformação digital para alcançarem maior eficiência e flexibilidade, ao mesmo tempo que reduzem custos, desperdícios e tempo de inatividade.
No entanto, os líderes da produção devem compreender que não podem melhorar as suas operações se não conseguirem identificar as áreas a abordar. Com a ajuda de ferramentas neutras de benchmarking e estruturas de avaliação de maturidade como o Índice de Prontidão da Indústria Inteligente (SIRI), eles podem esperar grandes melhorias organizacionais para levar suas operações ao próximo nível.
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