{"id":15775,"date":"2023-09-29T11:38:11","date_gmt":"2023-09-29T03:38:11","guid":{"rendered":"https:\/\/incit.org\/?p=15775"},"modified":"2025-04-15T01:27:33","modified_gmt":"2025-04-14T17:27:33","slug":"how-ai-and-hyperautomation-drive-sustainable-manufacturing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/thought-leadership\/how-ai-and-hyperautomation-drive-sustainable-manufacturing\/","title":{"rendered":"Como a IA e a hiperautoma\u00e7\u00e3o impulsionam a manufatura sustent\u00e1vel"},"content":{"rendered":"

A automa\u00e7\u00e3o mudou os neg\u00f3cios para sempre. Ao otimizar processos e criar novas efici\u00eancias operacionais, os fabricantes adotaram a automa\u00e7\u00e3o como parte essencial de suas opera\u00e7\u00f5es, como a maioria dos setores. Embora seja ineg\u00e1vel que automa\u00e7\u00e3o<\/a> provocou mudan\u00e7as sem precedentes, a hiperautoma\u00e7\u00e3o leva a transforma\u00e7\u00e3o a um n\u00edvel totalmente novo.<\/p>\n

O aumento dram\u00e1tico da intelig\u00eancia artificial (IA) e do aprendizado de m\u00e1quina nos \u00faltimos anos levou a um crescimento na hiperautoma\u00e7\u00e3o da manufatura, com a previs\u00e3o de que o mercado de hiperautoma\u00e7\u00e3o atinja US$ 1,000 bilh\u00e3o at\u00e9 2028<\/a>. A pesquisa da Salesforce tamb\u00e9m descobriu que quatro em cada cinco empresas<\/a> planejam incluir a hiperautoma\u00e7\u00e3o em seus roteiros tecnol\u00f3gicos at\u00e9 2024.<\/p>\n

Embora ferramentas avan\u00e7adas de automa\u00e7\u00e3o ofere\u00e7am efici\u00eancia de processos de forma eficaz, a quest\u00e3o \u00e9: elas tamb\u00e9m ajudam os fabricantes a atingir metas de sustentabilidade? A resposta curta \u00e9 sim. Aqui est\u00e3o tr\u00eas maneiras pelas quais a IA e a hiperautoma\u00e7\u00e3o ajudaram os fabricantes n\u00e3o apenas a aumentar sua efici\u00eancia, mas tamb\u00e9m a se tornarem mais sustent\u00e1veis.<\/p>\n

3 maneiras pelas quais a IA e a hiperautoma\u00e7\u00e3o contribuem para a manufatura sustent\u00e1vel<\/h2>\n

1. Melhoria da efici\u00eancia da cadeia de suprimentos<\/h3>\n

A hiperautoma\u00e7\u00e3o permite uma melhor gest\u00e3o da cadeia de abastecimento devido \u00e0 intelig\u00eancia armazenagem sustent\u00e1vel<\/a> processos. A IA avan\u00e7ada cria layouts de armaz\u00e9m mais eficientes, enquanto a hiperautoma\u00e7\u00e3o melhora o rastreamento, a gest\u00e3o e o armazenamento de estoque. Al\u00e9m disso, a pesquisa descobriu<\/a> que o gerenciamento da cadeia de suprimentos habilitado por IA leva a melhorias operacionais significativas, melhorando os n\u00edveis de servi\u00e7o em at\u00e9 65% e o estoque em at\u00e9 35% ou mais.<\/p>\n

A efici\u00eancia da cadeia de abastecimento tamb\u00e9m se refere a cadeias de fornecimento de dados<\/a> \u2014 Assim como as cadeias de suprimentos f\u00edsicas, as cadeias de suprimentos de dados exigem gest\u00e3o e sistemas adequados para garantir que os dados sejam coletados, compreendidos e utilizados de forma eficaz. A IA e a hiperautoma\u00e7\u00e3o podem desempenhar um papel fundamental na organiza\u00e7\u00e3o e no refinamento de dados para um melhor controle de qualidade.<\/p>\n

2. Aumento da produtividade<\/h3>\n

Embora certas opera\u00e7\u00f5es exijam trabalho manual, a automa\u00e7\u00e3o desses processos economiza tempo, reduz custos e minimiza o desperd\u00edcio. Os fabricantes podem aumentar a produtividade recorrendo \u00e0 hiperautoma\u00e7\u00e3o e aos rob\u00f4s para lidar com tarefas rotineiras ou complexas, enquanto a IA pode identificar de forma inteligente \u00e1reas de melhoria. Dessa forma, as empresas podem esperar um melhor desempenho de produ\u00e7\u00e3o e, ao mesmo tempo, aprimorar a sustentabilidade.<\/p>\n

3. Processos mais inteligentes<\/h3>\n

A ind\u00fastria transformadora \u00e9 uma das maiores produtores de emiss\u00f5es de gases de efeito estufa (GEE)<\/a> globalmente. Ao utilizar IA e hiperautoma\u00e7\u00e3o, as empresas agora podem obter an\u00e1lises mais aprofundadas dos dados por tr\u00e1s de seus processos operacionais. Gra\u00e7as \u00e0 IA, dados mais detalhados sobre as emiss\u00f5es de GEE podem ser medidos em todas as etapas do processo de fabrica\u00e7\u00e3o \u2014 do transporte da mat\u00e9ria-prima \u00e0 fabrica\u00e7\u00e3o na linha de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

A tomada de decis\u00f5es baseada em dados tamb\u00e9m contribui para decis\u00f5es operacionais mais inteligentes e sustent\u00e1veis. Combinada com ferramentas de benchmarking de sustentabilidade como a \u00cdndice de Prepara\u00e7\u00e3o da Ind\u00fastria para a Sustentabilidade do Consumidor (COSIRI)<\/a>, as empresas podem obter insights mais precisos sobre onde precisam de melhorias e como podem impulsionar sua transforma\u00e7\u00e3o de sustentabilidade.<\/p>\n

O futuro da manufatura sustent\u00e1vel por meio da IA e da hiperautoma\u00e7\u00e3o<\/h2>\n

Sustentabilidade e transforma\u00e7\u00e3o digital andam de m\u00e3os dadas. No entanto, para alcan\u00e7ar uma manufatura sustent\u00e1vel, os fabricantes precisam saber como e o que medir para determinar a maturidade em sustentabilidade de sua organiza\u00e7\u00e3o. S\u00f3 ent\u00e3o saber\u00e3o onde est\u00e3o suas lacunas e as \u00e1reas em que precisam melhorar para reduzir sua pegada de carbono.<\/p>\n

Aproveitando uma ferramenta de maturidade de sustentabilidade de benchmarking neutra como COSIRI<\/a> permite que os fabricantes avaliem com precis\u00e3o onde est\u00e3o em sua jornada rumo ao zero l\u00edquido e definam melhor as etapas em dire\u00e7\u00e3o ao progresso futuro.<\/p>\n

Saiba mais sobre o COSIRI aqui<\/a> ou entre em contato conosco em contact@incit.org<\/a> para iniciar uma conversa.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Automation has changed businesses forever. By streamlining processes and creating new operational efficiencies, manufacturers have embraced automation as a core part of their operations, like most sectors. Although it is undeniable that automation has sparked unprecedented change, hyperautomation takes transformation to an entirely new level. The dramatic rise of artificial intelligence (AI) and machine learning […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":35271,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[86,35,44,39,87],"class_list":["post-15775","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-thought-leadership","tag-hyperautomation","tag-manufacturing","tag-spotlight","tag-supply-chain","tag-sustainable"],"acf":{"topic":"digitalisation"},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15775"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":35272,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15775\/revisions\/35272"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35271"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15775"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15775"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/incit.org\/pt_pt\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15775"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}