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 alavanca algoritmos de aprendizado de máquina, 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 uma ascensão meteórica em popularidade com o advento de chatbots alimentados por IA, como o ChatGPT.
Na manufatura, a IA generativa também está se tornando cada vez mais importante em soluções de manufatura inteligente, juntamente com outras tecnologias avançadas, como gêmeos digitais, realidade aumentada e virtual e ferramentas de internet industrial das coisas (IIoT). Com seu potencial para otimizar processos de manufatura, melhorar o design de produtos e aumentar a eficiência geral da indústria de manufatura, não é surpreendente que o valor geral de mercado da IA generativa no setor esteja projetado para aumentar de US$225 milhões em 2022 para US$6.963,45 milhões até 2032.
Mas essa não é a única tecnologia avançada que está fazendo ondas na indústria. O uso do metaverso industrial – uma representação virtual do mundo físico – está se tornando 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 de manufatura ao permitir maior eficiência, flexibilidade e inovação.
O potencial da IA generativa na manufatura
A IA generativa é uma ferramenta poderosa para fabricantes porque permite a criação de novos designs, processos e produtos que seriam difíceis ou impossíveis de serem alcançados por meio de métodos tradicionais. Ao usar a IA generativa, os fabricantes podem obter níveis mais altos de otimização de processos, redução de desperdício 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 melhorar a experiência de atendimento ao cliente, além de implementá-lo para melhorar o gerenciamento de estoque. Além disso, os fabricantes de aeronaves podem aproveitar a IA generativa para fabricar peças de aeronaves, otimizando o processo de design e prototipagem com a ajuda da automação alimentada por IA e gêmeos digitais.
Estão a ser tomadas mais medidas na aviação em preparação para uma utilização mais avançada da IA – a Agência Europeia para a Segurança da Aviação (EASA) divulgou o 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 esse software alimentado por IA para criar uma ampla gama de novos e complexos projetos de sistemas veiculares, 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 de máquinas e sensores em veículos para uma previsão de manutenção preditiva altamente precisa. Essa análise usando dados históricos ajuda a identificar problemas muito mais cedo, permitindo que os fabricantes tomem medidas proativas para prevenir e corrigir problemas para 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 de manufatura, ela não é a única solução digital avançada que está impulsionando o setor. A ascensão do metaverso de manufatura também levou a uma maior otimização de processos do que antes, graças à capacidade de criar mundos virtuais por meio da ajuda de gêmeos digitais.
O uso de gêmeos digitais na manufatura ajudou os fabricantes a ganhar maior flexibilidade, pois eles 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 atingir níveis mais altos de eficiência, agilidade e inovação.
Por exemplo, os gémeos digitais criados com recurso à 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 obter novos avanços em 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 há desafios para os fabricantes considerarem ao usar tais ferramentas e soluções avançadas orientadas por IA.
Os processos de IA podem ser desgastantes para organizações que não estão devidamente equipadas para executar tais funções intensivas em recursos devido à grande quantidade de dados necessária. Dado o quão exigentes os algoritmos de IA generativa podem ser, os fabricantes devem saber como equilibrar seus recursos para que a infraestrutura existente possa acompanhar as demandas operacionais diárias dentro da organização.
Além disso, há quatro outros riscos gerais envolvidos ao usar IA generativa. Conforme descrito em Manual de gestão de risco da PwC para IA, são riscos de dados, riscos de modelo e viés, riscos de prompt ou de entrada e riscos do usuário.
Os fabricantes devem estar cientes desses riscos e de como gerenciá-los. Isso inclui desenvolver as estratégias corretas de governança de IA, garantir que os dados não sejam corrompidos, impedir o uso de dados influenciados por erro do usuário e muito mais.
Preparando sua organização para IA generativa
A IA generativa está tendo um impacto significativo na manufatura inteligente e no metaverso industrial. À medida que a Indústria 4.0 amadurece ainda mais, essas tecnologias de manufatura inteligente mais novas e avançadas podem levar os fabricantes mais perto de suas metas de transformação digital para atingir maior eficiência e flexibilidade, ao mesmo tempo em que reduzem custos, desperdícios e tempo de inatividade.
No entanto, os líderes de manufatura devem entender que não podem melhorar suas operações se não puderem identificar as áreas a serem abordadas. Com a ajuda de ferramentas de benchmarking neutras 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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