Setores em todo o mundo estão entrando em uma nova fase de transformação impulsionada por data artificial intelligence. O aumento dos custos de energia, as interrupções na cadeia de suprimentos, as exigências de sustentabilidade e a crescente escassez de talentos estão forçando os fabricantes a repensar suas formas de operar e inovar.

Nesta conversa para a The Bridge, Alexandre Thion de la Chaume, sócio-gerente e líder global do setor industrial Artefact, e Florence Bénézit, sócia e líder global do setor de manufatura, exploram os principais desafios da AI indústria e AI manufatura, bem como as condições que precisam ser atendidas para AI torne um verdadeiro impulsionador do desempenho, da inovação e da resiliência.

A indústria global em um momento decisivo

O panorama 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 atuam em nichos de mercado. Apesar de suas diferenças, essas organizações enfrentam muitos dos mesmos desafios estruturais.

“As empresas do setor industrial são extremamente heterogêneas em termos de tamanho, maturidade e progresso na transformação”, explica Alexandre. “Mas todas elas enfrentam custos crescentes, a complexidade da cadeia de suprimentos e expectativas cada vez maiores em relação à sustentabilidade.”

Várias tendências estão exercendo pressão sobre as cadeias de valor industriais:

  • Aumento dos custos de energia e de matérias-primas
  • Aumento da volatilidade da cadeia de suprimentos
  • A escassez de profissionais qualificados nas áreas técnica e digital
  • Requisitos mais rigorosos em matéria de sustentabilidade e regulamentação

Ao mesmo tempo, os fabricantes precisam atender à crescente demanda por produtos mais personalizados. Essa mudança em direção à personalização exige sistemas de produção mais flexíveis e data mais eficaz. “Os clientes esperam, cada vez mais, produtos adaptados a necessidades muito específicas”, observa Florence. “Isso requer processos industriais capazes de se adaptar rapidamente, e data um papel central para possibilitar essa flexibilidade.”

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

AI a cadeia de valor industrial

Artificial intelligence ferramentas poderosas para enfrentar esses desafios em toda a cadeia de valor industrial. Em vez de se limitar aos ambientes de produção, AI apoiar a tomada de decisões em diversas áreas da empresa. AI ser usada para prever melhor a demanda e alinhar a cadeia de suprimentos”, afirma Alexandre. “Ela pode melhorar a segurança nas fábricas, otimizar as operações e aprimorar funções como marketing, jurídico ou RH.”

Historicamente, muitas AI industriais AI concentravam-se em áreas como previsão, controle de qualidade e otimização energética. Esses casos de uso continuam sendo importantes e são hoje amplamente utilizados em diversos setores. No entanto, o advento da AI generativa AI significativamente o leque de possibilidades, permitindo que as empresas:

  • Acelerar o projeto e a configuração de produtos
  • Melhorar a formação em segurança e a partilha de conhecimentos operacionais
  • Automatize fluxos de trabalho e documentação complexos
  • Melhore as vendas B2B e a gestão de propostas

Florence destaca como AI generativa AI transformar as interações entre os funcionários e os sistemas industriais: “No futuro, um operador poderá simplesmente perguntar a um bot quais são os procedimentos de segurança relacionados a uma estação de trabalho. AI a forma como interagimos com o conhecimento dentro das fábricas.” Essa evolução tem o potencial de simplificar o acesso a informações técnicas complexas, ao mesmo tempo em que melhora a produtividade e a segurança operacional.

Casos de uso comprovados que geram impacto mensurável

Embora muitas AI ainda estejam em fase inicial, alguns casos de uso já estão gerando resultados mensuráveis em ambientes industriais. Uma das aplicações mais maduras é a manutenção preditiva. Ao analisar data de máquinas data tempo real, AI podem antecipar falhas no equipamento e recomendar manutenção antes que ocorram avarias. “A manutenção preditiva pode reduzir os custos de manutenção e o tempo de inatividade em cerca de 30%”, observa Alexandre.

Outro caso de uso de grande impacto envolve a automação de fluxos de trabalho operacionais por meio de AI . Os processos de negócios industriais geralmente envolvem múltiplas data , interfaces e tarefas sequenciais. A automação AI pode simplificar esses fluxos de trabalho e reduzir significativamente o tempo de processamento. Em alguns casos, as empresas conseguiram reduções de 70 a 75% na duração dos processos ao combinar automação, AI e interfaces de usuário aprimoradas.

AI também AI transformando o atendimento ao cliente em setores industriais onde os produtos são altamente técnicos e os catálogos podem conter milhares de referências. Tradicionalmente, as equipes de atendimento ao cliente precisavam pesquisar em inúmeros documentos e bancos de dados para responder a perguntas técnicas. AI generativa AI permite que os operadores consultem informações sobre produtos por meio de uma única interface, possibilitando respostas mais rápidas aos clientes e reduzindo as taxas de chamadas de retorno, melhorando tanto a eficiência quanto a satisfação do cliente.

Data: a base da AI industrial

Apesar dessas oportunidades, a implantação AI indústria continua sendo um desafio. O principal obstáculo não é a tecnologia em si, mas a qualidade e a disponibilidade dos data. “Em muitas empresas industriais, data fragmentados, são de difícil acesso ou estão mal estruturados”, observa Florence. Dois tipos de data particularmente críticos:

  • data do produto, que descrevem as especificações e configurações do produto
  • data operacionais, gerados por máquinas, sensores e sistemas fabris

data de produtos data frequentemente gerenciados por meio de sistemas de Gestão do Ciclo de Vida do Produto (PLM), mas essas plataformas nem sempre são totalmente implementadas ou padronizadas em todas as organizações. data de fábrica data desafios adicionais. Eles são gerados em tempo real, podem seguir padrões diferentes entre as unidades de produção e, muitas vezes, exigem programas data em grande escala para se tornarem utilizáveis.

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

Governança e confiança nos AI

Além data , a governança é outro elemento essencial para o sucesso AI na indústria. As organizações industriais geralmente operam em ambientes onde os erros podem ter consequências operacionais ou de segurança significativas. Por isso, tendem a adotar AI .

AI generativa, por exemplo, podem ocasionalmente produzir resultados incorretos. Isso pode ser aceitável em alguns contextos digitais, mas requer uma gestão cuidadosa em ambientes industriais. As estruturas de governança ajudam as organizações a equilibrar a inovação com a gestão de riscos. Isso inclui:

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

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

Conclusão: Estabelecendo as AI industrial

Artificial intelligence se tornando rapidamente um fator-chave de transformação em todas as cadeias de valor industriais. Da manutenção preditiva à automação de fluxos de trabalho e ao aprimoramento do atendimento ao cliente, AI já AI proporcionando melhorias mensuráveis na produtividade e na eficiência operacional. Ao mesmo tempo, uma implementação bem-sucedida exige mais do que a simples adoção de novas tecnologias.

As organizações industriais devem construir data sólidas, implementar estruturas de governança robustas e garantir que AI sejam implantados em um ambiente seguro e controlado.

Ao investir na data , na governança e em uma infraestrutura digital moderna, as empresas industriais podem explorar todo o potencial da AI construir cadeias de valor mais resilientes, eficientes e inovadoras para o futuro.

 

Assista à entrevista original em francês: