Os setores de todo o mundo estão entrando em uma nova fase de transformação impulsionada pelo data e artificial intelligence. O aumento dos custos de energia, as interrupções na cadeia de suprimentos, os requisitos de sustentabilidade e a crescente lacuna de talentos estão forçando os fabricantes a repensar a forma como operam e inovam.

Nesta conversa para o The Bridge, Artefact's Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner e Líder Global do Setor, e Florence Bénézit, Partner e Global Manufacturing Lead, exploram os principais desafios da IA na indústria e na manufatura e as condições que precisam ser atendidas para que a IA se torne um verdadeiro impulsionador de desempenho, inovação e resiliência.

Setor global em um momento decisivo

O cenário industrial atual é altamente fragmentado. Ele inclui grandes fabricantes multinacionais com redes de produção globais, mas também milhares de pequenas e médias empresas especializadas que operam em nichos de mercado. Apesar de suas diferenças, essas organizações enfrentam muitos dos mesmos desafios estruturais.

“Os participantes do setor industrial são extremamente heterogêneos em termos de tamanho, maturidade e progresso da transformação”.” explica Alexandre. “Mas todos eles são confrontados com o aumento dos custos, a complexidade da cadeia de suprimentos e as crescentes expectativas em relação à sustentabilidade.”

Várias tendências estão pressionando as cadeias de valor industriais:

  • Custos mais altos de energia e matéria-prima
  • Aumento da volatilidade da cadeia de suprimentos
  • A escassez de talentos técnicos e digitais
  • Requisitos regulatórios e de sustentabilidade mais rigorosos

Ao mesmo tempo, os fabricantes precisam responder à crescente demanda por produtos mais personalizados. Essa mudança em direção à personalização exige sistemas de produção mais flexíveis e melhor infraestrutura data. “Os clientes esperam cada vez mais produtos adaptados a necessidades muito específicas”.” notas Florença. “Isso exige processos industriais capazes de se adaptar rapidamente, e o data desempenha um papel central na viabilização dessa flexibilidade.”

A modernização das fábricas e a integração da tomada de decisões data-driven, portanto, tornam-se essenciais não apenas para a competitividade, mas também para atrair trabalhadores qualificados que esperam ambientes digitais modernos.

IA em toda a cadeia de valor industrial

A inteligência artificial oferece ferramentas poderosas para enfrentar esses desafios em toda a cadeia de valor industrial. Em vez de se limitar aos ambientes de produção, a IA pode apoiar a tomada de decisões em várias áreas da empresa. “A IA pode ser usada para prever melhor a demanda e alinhar a cadeia de suprimentos”.” diz Alexandre. “Ele pode melhorar a segurança nas fábricas, otimizar as operações e aprimorar funções como marketing, jurídico ou RH.”

Historicamente, muitos aplicativos industriais de IA se concentraram em áreas como previsão, controle de qualidade e otimização de energia. Esses casos de uso continuam importantes e agora são amplamente implantados em muitos setores. No entanto, a chegada da IA generativa expandiu significativamente o escopo de possibilidades, permitindo que as empresas:

  • Acelerar o design e a configuração do produto
  • Melhorar o treinamento de segurança e o compartilhamento de conhecimento operacional
  • Automatizar fluxos de trabalho e documentação complexos
  • Aprimorar o gerenciamento de propostas e vendas B2B

Florence aponta como a IA generativa poderia remodelar as interações entre os funcionários e os sistemas industriais: “No futuro, um operador poderá simplesmente perguntar a um bot sobre os procedimentos de segurança relacionados a uma estação de trabalho. A IA transformará a maneira como interagimos com o conhecimento dentro das fábricas.” Essa evolução tem o potencial de simplificar o acesso a informações técnicas complexas e, ao mesmo tempo, melhorar a produtividade e a segurança operacional.

Casos de uso comprovados que geram impacto mensurável

Embora muitas aplicações de IA ainda estejam surgindo, alguns casos de uso já estão produzindo resultados mensuráveis em ambientes industriais. Um dos aplicativos mais maduros é o manutenção preditiva. Ao analisar a máquina data em tempo real, os modelos de IA podem prever falhas nos equipamentos e recomendar a manutenção antes que ocorram panes. “A manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção e o tempo de inatividade em cerca de 30%”.” Alexandre observa.

Outro caso de uso de alto impacto envolve o automação de fluxos de trabalho operacionais por meio de agentes de IA. Os processos de negócios industriais geralmente envolvem várias fontes data, interfaces e tarefas sequenciais. A automação orientada por IA pode simplificar esses fluxos de trabalho e reduzir significativamente o tempo de processamento. Em alguns casos, as empresas conseguiram reduções de 70 a 75 por cento na duração do processo combinando automação, IA e interfaces de usuário aprimoradas.

A IA também está transformando o suporte ao cliente em setores industriais em que os produtos são altamente técnicos e os catálogos podem conter milhares de referências. Tradicionalmente, as equipes de atendimento ao cliente tinham que pesquisar em vários documentos e bases de dados data para responder a perguntas técnicas. A IA generativa agora permite que os operadores consultem as informações do produto por meio de uma única interface, possibilitando que o respostas mais rápidas aos clientes e redução das taxas de retorno de chamadas, O senhor pode fazer isso melhorando a eficiência e a satisfação do cliente.

Data: A base da IA industrial

Apesar dessas oportunidades, a implementação da IA no setor continua sendo um desafio. O principal obstáculo não é a tecnologia em si, mas a qualidade e a disponibilidade do data. “Em muitas empresas industriais, o data é fragmentado, de difícil acesso ou mal estruturado”.” Florence observa. Dois tipos de data são particularmente críticos:

  • Produto data, que descreve as especificações e configurações do produto
  • Operacional data, gerados por máquinas, sensores e sistemas de fábrica

O produto data é frequentemente gerenciado por meio de Gerenciamento do ciclo de vida do produto (PLM) mas essas plataformas nem sempre são totalmente implementadas ou padronizadas nas organizações. O data de fábrica apresenta desafios adicionais. Ele é gerado em tempo real, pode seguir padrões diferentes nos locais de produção e, muitas vezes, requer programas de coleta de data em larga escala para se tornar utilizável.

As considerações de segurança acrescentam outra camada de complexidade. Os ambientes industriais operam com uma forte cultura de segurança, e qualquer sistema digital conectado a máquinas deve atender a requisitos rigorosos de segurança cibernética. “Há pessoas trabalhando por trás dessas máquinas”, disse o senhor.” Florence enfatiza. “A segurança deve ser sempre a maior prioridade.”

Governança e confiança em sistemas de IA

Além da infraestrutura data, a governança é outro elemento essencial para a implementação bem-sucedida da IA no setor. As organizações industriais geralmente operam em ambientes em que os erros podem ter consequências operacionais ou de segurança significativas. Como resultado, elas tendem a adotar a IA com cautela.

Os sistemas de IA generativa, por exemplo, podem ocasionalmente produzir resultados incorretos. Isso pode ser aceitável em alguns contextos digitais, mas requer um gerenciamento cuidadoso em ambientes industriais. As estruturas de governança ajudam as organizações a equilibrar a inovação com o gerenciamento de riscos. Isso inclui:

  • Definição de padrões claros de qualidade data
  • Monitoramento do desempenho do sistema de IA
  • Estabelecimento de processos para detectar e corrigir erros

Florence também traz à tona o desafio emergente da qualidade do agente. À medida que as empresas implantam agentes de IA para automatizar processos, elas precisarão de mecanismos para avaliar a confiabilidade e a precisão desses sistemas. “Assim como monitoramos a qualidade do data hoje, em breve precisaremos monitorar a qualidade dos agentes de IA”.” ela afirma.

Conclusão: Construindo a base da IA industrial

A inteligência artificial está se tornando rapidamente um dos principais impulsionadores da transformação nas cadeias de valor industriais. Da manutenção preditiva à automação do fluxo de trabalho e ao suporte aprimorado ao cliente, a IA já está proporcionando melhorias mensuráveis na produtividade e na eficiência operacional. Ao mesmo tempo, a implementação bem-sucedida exige mais do que simplesmente adotar novas tecnologias.

As organizações industriais devem criar um forte data foundations, implementar estruturas de governança robustas e garantir que os sistemas de IA sejam implantados em um ambiente seguro e controlado.

Ao investir em data qualidade, governança e infraestrutura digital moderna, Com a IA, as empresas industriais podem liberar todo o potencial da IA e criar cadeias de valor mais resilientes, eficientes e inovadoras para o futuro.

 

Assista à entrevista original em francês: