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 – a IA generativa – que utiliza 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 o treinamento de duas redes neurais para que trabalhem juntas e gerem novos dados. No último ano, a IA generativa teve uma ascensão meteórica em popularidade com o advento de chatbots com tecnologia de IA, como o ChatGPT.
Na indústria, 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, aprimorar o design de produtos e aumentar a eficiência geral da indústria de manufatura, não é surpreendente que o valor de mercado geral da IA generativa no setor 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 causando impacto no setor. 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 manufatureira, permitindo maior eficiência, flexibilidade e inovação.
O potencial da IA generativa na manufatura
A IA generativa é uma ferramenta poderosa para os fabricantes, pois permite a criação de novos designs, processos e produtos que seriam difíceis ou impossíveis de alcançar com métodos tradicionais. Ao usar a IA generativa, os fabricantes podem alcançar níveis mais elevados de otimização de processos, redução de desperdícios e melhorias gerais na 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 aprimorar a gestão de estoque. Além disso, os fabricantes de aeronaves podem utilizar IA generativa para a fabricação de 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 (AESA) divulgou a sua 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 com tecnologia de IA para criar uma ampla gama de projetos de sistemas veiculares novos e complexos, graças à grande quantidade 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 sensores dos veículos para previsões de manutenção preditiva altamente precisas. Essa análise, utilizando dados históricos, ajuda a identificar problemas muito mais cedo, permitindo que os fabricantes tomem medidas proativas para prevenir e corrigir problemas, visando maior eficiência e menos desperdício.
Como a IA generativa pode melhorar o metaverso industrial
Embora a IA generativa tenha enorme potencial na jornada de transformação digital da indústria de manufatura, ela não é a única solução digital avançada que impulsiona 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 manufatura ajudou os fabricantes a ganhar 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 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 comparado aos 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 seu setor, 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 inúmeros. No entanto, também existem desafios a serem considerados pelos fabricantes ao utilizar essas ferramentas e soluções avançadas baseadas em IA.
Os processos de IA podem ser desgastantes Para organizações que não estão devidamente equipadas para executar funções que exigem tantos recursos devido à grande quantidade de dados necessária. Considerando a complexidade dos algoritmos de IA generativa, os fabricantes precisam saber como equilibrar seus recursos para que a infraestrutura existente possa atender às demandas operacionais diárias da organização.
Além disso, existem quatro outros riscos gerais envolvidos no uso da 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 estratégias adequadas de governança de IA, garantir que os dados não sejam corrompidos, impedir 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 manufatura inteligente e no metaverso industrial. À medida que a Indústria 4.0 amadurece, essas tecnologias de manufatura inteligente mais recentes e avançadas podem aproximar os fabricantes de suas metas de transformação digital, alcançando maior eficiência e flexibilidade, reduzindo custos, desperdícios e tempo de inatividade.
No entanto, os líderes de manufatura devem compreender que não podem melhorar suas operações se não identificarem as áreas a serem abordadas. Com a ajuda de ferramentas de benchmarking neutras e estruturas de avaliação de maturidade como a Índice de Prontidão da Indústria Inteligente (SIRI), eles podem esperar grandes melhorias organizacionais para levar suas operações ao próximo nível.
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