A inteligência artificial pode ajudar a remediar alguns dos pontos problemáticos na fabricação, como manter a qualidade consistente do produto, a necessidade de manutenção preditiva e a demanda por insights acionáveis dos dados do sensor.
Fabricar produtos de alta qualidade a um custo mínimo é o objetivo da maioria das empresas, e as iniciativas da Indústria 4.0 podem nos aproximar mais do que nunca. Apesar de estarem em estágios variados de estratégias digitais e operações de digitalização, muitos na indústria de manufatura estão vendo as enormes oportunidades que essas iniciativas oferecem. Uma das iniciativas mais comentadas é a inteligência artificial (IA).
A pesquisa State of AI da Mckinsey em 2020 relatou que 22% dos entrevistados que adotaram a IA viram um crescimento de receita de mais de 5%, particularmente em áreas como finanças e gerenciamento da cadeia de suprimentos.
A IA também pode trazer benefícios para a fabricação, que veremos neste artigo.
Melhorar a qualidade do produto
Manter a qualidade consistente do produto é um desafio significativo na produção de alimentos e bebidas. O uso do aprendizado de máquina pode manter níveis mais altos de qualidade do produto em geral, ao mesmo tempo em que permite verificações de qualidade mais rápidas por meio de inspeção visual.
As ferramentas de reconhecimento de vídeo e imagem podem detectar e analisar produtos em tempo real, determinando se um produto passa na verificação de qualidade com base nas especificações de entrada. Essas ferramentas podem determinar um resultado de aprovação/reprovação para uma variedade de necessidades, como níveis de enchimento de embalagens e colocação de rótulos.
As ferramentas de reconhecimento de imagem são mais acessíveis do que antes, facilitando a implementação. Normalmente, não requer uma revisão dos processos atuais, uma instalação em larga escala dentro de sua fábrica ou um investimento significativo para começar.
Como a IA ajuda:
- Mantém uma alta precisão das inspeções visuais
- Detecta problemas de qualidade em tempo real
- Identificar a causa raiz dos problemas de qualidade, melhorando os futuros processos de produção.
Manutenção mais eficiente
Prever problemas no desempenho das máquinas antes que eles surjam faz uma enorme diferença nos resultados de um fabricante.
O uso de sensores e dados sobre o desempenho passado fornece a capacidade de antecipar possíveis falhas, permitindo que ações sejam tomadas antes que o equipamento falhe. Por exemplo, usando sensores para monitorar a vibração da máquina e acionar alertas quando a faixa de vibração muda.
Soluções de monitoramento de condição como o FitMachine tornaram-se populares porque simplesmente se conectam à máquina e comunicam dados operacionais à nuvem, onde podem ser analisados e usados para monitorar a integridade do equipamento, acionando um alerta se o desempenho anormal for detectado. Esses tipos de ferramentas usam IA para eliminar a adivinhação de prever problemas de manutenção e fornecer alertas conforme necessário, em vez de alguém investigar logs.
A IA pode usar dados do sensor e histórico da máquina para prever quando a manutenção deve ser realizada – permitindo que ela seja programada adequadamente para minimizar avarias – proporcionando economia de custos ao longo do tempo.
A integração de ferramentas de análise de dados pode então ser usada para rastrear como é o processo de produção ideal (muitas vezes referido como um “lote dourado”). Por exemplo, o equipamento ficar muito quente tem impactos no resultado do produto. Levar essas informações para construir uma “faixa de temperatura” ideal para o equipamento significa que ela pode ser monitorada e a ferramenta de análise de dados pode acionar um alerta se a temperatura aumentar acima da faixa ideal.
Como a IA ajuda:
- A redução de custos por meio da manutenção preditiva minimiza avarias não planejadas e o tempo de inatividade
- Reconhece padrões de imperfeição ou anomalias de produção e aciona um alerta quando há um problema
- Reduz o desperdício devido a avarias.
Insights acionáveis a partir de dados de sensores
A maioria dos equipamentos de fabricação em uso já está coletando dados, mas agrega valor às operações quando você tem uma maneira de entender tudo isso.
O uso de sensores para capturar e correlacionar informações relevantes para a tarefa, como dados de temperatura ou taxa de transferência, permite melhorias no processo. O benefício de uma ferramenta de IA vem de pegar dados de sensores em tempo real e combiná-los para extrair insights e melhorar a consciência situacional.
Uma ferramenta integrada de IA ou aprendizado de máquina usa os dados brutos para começar a identificar padrões e recomendar ações para melhorar a eficiência. Para empresas que operam em vários locais de produção ou com diferentes turnos, essa capacidade de comparar as condições operacionais e extrair insights é extremamente valiosa.
Com soluções de business intelligence, sua fábrica pode capturar dados de desempenho que as tecnologias de IA usam para identificar padrões. Essas soluções permitem a captura de um quadro de negócios mais amplo – não apenas em equipamentos, mas no uso de energia e na eficiência da linha de produção. Você também pode obter informações mais abrangentes sobre as métricas de qualidade do produto e começar a combinar outras fontes de dados, como feedback do cliente e eficiência da cadeia de suprimentos.
Como a IA ajuda:
- Extrai padrões e identifica oportunidades a partir de dados brutos
- Pode monitorar as condições operacionais e permitir que ajustes sejam feitos para uma produção ideal
- Pode analisar o ciclo de produção e identificar quais fatores influenciam a produção.
Todas as organizações de alimentos e bebidas podem se beneficiar da redução de custos operacionais e riscos reduzidos. O aprendizado de máquina e as ferramentas de IA oferecem uma enorme promessa nessa área – desde a realização de inspeções visuais até o monitoramento de equipamentos essenciais de fabricação. A capacidade de detectar problemas de qualidade, ou mesmo a embalagem errada em um produto, por meio de ferramentas de reconhecimento de imagem, pode reduzir drasticamente o risco de um recall prejudicial à reputação, trazendo segurança e confiabilidade ao processo.
Adicionar comentário