No cenário em constante evolução da produção industrial, a integração da inteligência artificial (IA) está a catalisar uma transformação profunda. Desde o manuseamento de uma gama diversificada de materiais, à otimização de linhas de produção, à garantia de intervenções de manutenção atempadas até à construção de fábricas mais inteligentes, a IA está a remodelar o ecossistema de produção. Aproveitando os dados provenientes das operações da fábrica, a IA está otimizando os fluxos de trabalho, seja em estações de produção individuais ou em instalações inteiras.
Pioneirismo em IA com projetos piloto
Pilotar projetos de IA serve como um excelente ponto de partida na jornada de integração. Especialistas de líderes do setor, como Invisible AI, NVIDIA e Siemens, compartilham histórias de sucesso convincentes que elevam a proposta de valor para as empresas e impulsionam as fábricas para uma nova era de inteligência.
IA revolucionando a manipulação robótica
A IA capacitou robôs para lidar com materiais novos, até mesmo aves não processadas, proporcionando-lhes a capacidade de reconhecer e manipular objetos anteriormente considerados desafiadores. Uma colaboração exemplar entre o cliente da NVIDIA, a Soft Robotics, e um produtor de alimentos apresenta uma solução de IA que permite aos robôs identificar e selecionar asas de frango úmidas individuais de uma pilha. A capacidade de simulação da IA, conforme destacado por Gerard Andrews, gerente sênior de marketing de produtos da NVIDIA, desempenha um papel fundamental. Através da geração de dados sintéticos, a IA constrói representações 3D realistas e fisicamente precisas, permitindo que os robôs dominem tarefas complexas com eficiência.
Figura 1: A Soft Robotics trabalhou com um fabricante de alimentos para desenvolver uma solução de IA que permite aos robôs reconhecer
E pegando asas de frango encharcadas da pilha.
Detecção de ciclo de anomalias impulsionando a produção
A IA serve como uma ferramenta vital para a gestão, concentrando a atenção em áreas críticas. O CEO da Invisible AI, Eric Danziger, ilustra como os dispositivos inteligentes simplificam as oportunidades para otimizar as linhas de montagem. As câmeras tradicionais geram extensos vídeos 2D, repletos de informações. No entanto, a capacidade da IA de compreender imagens, integrar entradas visuais com dados de produção e criar mapas 3D detalhando pessoal, ferramentas, produtividade atual e tempos de ciclo revoluciona os insights de gerenciamento. A detecção de ciclos de anomalias, um forte da IA invisível, provou ser fundamental para duplicar o rendimento da produção para um fornecedor automotivo de segundo nível, revelando tempos de ciclo elevados em estações de trabalho específicas.
Figura 2: Usando ferramentas de inteligência artificial, eles descobriram picos de tempo de ciclo em alguns locais.
Garantindo manutenção oportuna e controle de qualidade
Traçar paralelos com pilotos de corrida e pit stops, manutenção oportuna e intervenções rápidas são estratégias vencedoras. A manutenção preditiva, iniciada pela IA em ambientes industriais, prevê falhas de máquinas, permitindo que as equipes de manutenção planejem substituições antes de falhas críticas. Indo além, a manutenção prescritiva ajusta as operações do equipamento para sustentar a funcionalidade normal. Bernd Raithel, Diretor de Gestão e Marketing de Produtos de Automação de Fábrica da Siemens, enfatiza a importância da IA na identificação preventiva de falhas, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a eficiência da produção.
Figura 3: Um OEM automotivo fez parceria com a Invisible para identificar estações de trabalho subutilizadas.
Controle de qualidade aprimorado por IA por meio de insights de dados
O sucesso nas aplicações de IA depende da disponibilidade de dados dos processos de produção. A Siemens aproveita dados de produção ricos para reduzir as ocorrências de testes de raios X em 30%, aumentando assim o rendimento na linha de produção de placas de circuito impresso. Os modelos de IA, informados por extensos dados sobre resultados de processos, parâmetros e outras informações, permitem a identificação de peças defeituosas e suas fontes, elevando a qualidade geral do produto.
Simulação de novas fábricas e processos com flexibilidade
A mitigação de riscos associados a novos projetos de fábricas e mudanças de processos é possível por meio de simulações 3D em fábricas virtuais, também conhecidas como gêmeos digitais. Esses sistemas, intrinsecamente conectados às configurações existentes, fornecem uma representação realista de fábricas do mundo real. Os metaversos da indústria, como a colaboração entre a NVIDIA e a Siemens, permitem que os fabricantes experimentem virtualmente novos designs e processos, garantindo confiança em implementações bem-sucedidas no mundo real.
Desde a manipulação de peças de frango até o estabelecimento de fábricas virtuais inteiras, os fabricantes industriais estão aproveitando a IA tanto no domínio físico quanto no virtual. À medida que a IA continua a aumentar a flexibilidade e as oportunidades de otimização, as perspectivas para a sua aplicação na produção industrial são virtualmente ilimitadas. A Reeman Robot está na vanguarda, contribuindo para esta revolução e abrindo caminho para um futuro onde a IA se integra perfeitamente com todos os aspectos dos processos industriais.
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Relatório de Análise de Mercado: Robô de Limpeza SAIL
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