*Rodney Repullo
Desde a Revolução Industrial, as empresas investem na melhoria de seus processos de produção e a tecnologia é resultado deste processo e da evolução do conhecimento da humanidade. Ao longo dos últimos dois séculos são muitos os progressos em todos os segmentos da indústria. Hoje, a inteligência artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina são apenas duas das tecnologias mais recentes no setor.
Mas, o que as pequenas e médias empresas (PMEs) que atuam na manufatura precisam saber sobre estas duas tecnologias? Dado o escopo de ambas e o fato de elas ainda estarem em evolução, seu significado pode ser amplo, deixando as PMEs industriais incertas sobre os benefícios que elas proporcionam. E temos ainda que levar em conta a Internet das Coisas (IoT) e o 5G, que entrou em operação em muitas cidades, a partir dos grandes centros.
Simplificando, a IA é a simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador, e se concentra na construção da simulação de inteligência humana, considerados todos os limites que isso impõe. O aprendizado de máquina, por outro lado, é um subcampo da IA, que pode ser definido como a capacidade de uma máquina de tomar decisões e previsões com base em análises profundas de dados.
Dados os eventos dos últimos dois anos e a interrupção de longo prazo nas cadeias de suprimentos globais, ficou claro que ambas as tecnologias têm um papel importante a desempenhar para garantir que as indústrias continuem operando da maneira mais eficiente possível, independentemente dos desafios que enfrentam, sob o ponto de vistas da economia e da geopolítica global. As maiores empresas deste setor promoveram algumas incursões positivas no que diz respeito à IA e ao aprendizado de máquina, mas o progresso nas indústrias menores não foi tão rápido.
Por que muitas pequenas indústrias não estão utilizando IA e aprendizado de máquina?
Uma recente pesquisa – https://www.themanufacturer.com/articles/power-artificial-intelligence-manufacturing/ mostrou que 92% dos executivos seniores das manufaturas já viam na época a IA como uma ferramenta essencial para aumentar sua produtividade. No entanto, as menores empresas do segmento ainda possuíam uma taxa menor de implementação de IA e aprendizado de máquina em seus processos. Abaixo, podemos examinar os motivos:
1 – O preço é um grande revés para muitas indústrias e, com um orçamento limitado, os seus líderes empresariais precisam escolher cuidadosamente os investimentos que farão. O custo de implementação de soluções completas de IA varia, mas geralmente é de pelo menos US$ 20.000 e pode chegar a US$ 1.000.000. Além disso, enquanto muitos fabricantes maiores estão aprimorando suas estratégias de IA e aprendizado de máquina, as menores, em muitos casos, estão apenas começando a implementar a tecnologia de captura de dados que possibilitada por estas tecnologias. Uma empresa pode ter implementado alguns elementos desta evolução, mas há uma grande diferença entre ter algumas funções básicas implementadas e dominar totalmente a tecnologia.
2 – A velocidade de implantação e integração é outro obstáculo para as pequenas empresas. Embora a rápida evolução da tecnologia seja boa para o setor manufatureiro como um todo, as empresas de menor porte podem ter dificuldades para acompanhar o ritmo. As organizações precisam frequentemente trazer especialistas para ensinar aos trabalhadores como executar, manter e implementar novas soluções, o que geralmente é caro e demorado.
3 – Há um certo nível de medo e suspeita em torno dos efeitos que essas tecnologias terão na manutenção do emprego. Na melhor das hipóteses, não é fácil mudar as práticas de trabalho e treinar a equipe para usar novas tecnologias – e isso é significativamente agravado quando prevalece a suspeita de que os empregos podem estar mesmo em risco. Muitas vezes, os gerentes hesitam em iniciar o processo devido a esta percepção.
Os benefícios superam as inconveniências
Embora existam vários desafios que as pequenas empresas enfrentam ao implementar e desenvolver IA e aprendizado de máquina, a adoção pode ajudar a melhorar drasticamente a eficiência, a produção e a agilidade dos negócios a longo prazo. Consequentemente, os resultados financeiros no final das contas.
Uma pesquisa da McKinsey – mostrou que quando a IA é usada para monitorar e analisar os equipamentos na produção, ela pode reduzir o tempo de inatividade da máquina pela metade, devido à sua capacidade de analisar rápida e completamente uma vasta gama de pontos de dados e aproveitar dados históricos anteriores para ajudar a equipe a identificar problemas potenciais. Esses dados podem ser usados para prever os requisitos de serviço e garantir que as máquinas sejam consertadas antes mesmo de quebrarem. Isso não apenas reduz o tempo de inatividade, mas também aumenta a expectativa de vida da máquina. O mesmo relatório espera que a economia mundial com manutenção preditiva seja de cerca de US$ 500 bilhões.
A Inteligência Artificial é especificamente capaz de detectar padrões e tirar conclusões com precisão e a uma taxa que os humanos não seriam capazes de igualar. Isso permite que os gestores escolham quais processos de fabricação eles gostariam de mudar. Os benefícios que isso proporciona ao negócio são inúmeros:
Removendo gargalos e identificando novas eficiências: quando totalmente integrados e com tempo para amadurecer, a IA e o aprendizado de máquina podem ser fundamentais para localizar onde os processos podem ser simplificados e identificar problemas que os olhos humanos não conseguem discernir. Isso pode ajudar a economizar dinheiro e revolucionar a forma como a organização opera a longo prazo.
Análise mais precisa da causa raiz: chegar à origem de um problema de fabricação e ir além de uma abordagem de curto prazo de correções ad-hoc é crucial. A IA e o aprendizado de máquina permitem que as organizações aprofundem a análise de seus dados mais do que nunca, fornecendo uma maneira eficaz de diagnosticar problemas em sua origem, sem levar centenas de horas de mão de obra para ser alcançado;
Melhor gerenciamento da cadeia de suprimentos: ter muito estoque em um local apenas pode ser um grande desperdício, enquanto muito pouco pode afetar gravemente a produção e o planejamento. A IA e o aprendizado de máquina podem ajudar as empresas a responder melhor à demanda do mercado, prevendo os requisitos de produção de longo prazo, o que melhora o planejamento dos estoques e diminui os custos de gerenciamento da cadeia de suprimentos.
Atender aos padrões regulatórios: como na maioria dos setores, as indústrias necessitam manter-se constantemente atualizados com os padrões regulatórios em áreas como a segurança do trabalhador e qualidade do produto. A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina tornam essa tarefa muito mais fácil, pois podem ser utilizadas para confirmar instantaneamente se todos os novos processos estão em total conformidade com as especificações setoriais.
Investindo em tecnologias a prova de futuro
Como grandes organizações de manufatura, as pequenas indústrias devem estar na corrida para fazer uso das novas tecnologias, pois elas serão fundamentais para manter a capacidade de competir no mercado. Existem alguns obstáculos a serem superados, mas as recompensas valem muito a pena o tempo e o investimento. O sucesso não acontecerá da noite para o dia, pois a integração de IA e aprendizado de máquina é um processo gradual e iterativo. Com a estratégia certa em vigor e uma forte determinação para ter sucesso, as empresas podem melhorar muito suas operações e lucratividade atuais.
Fazer uso de aplicações empresariais que sejam resistentes ao futuro é uma premissa importante a ser seguida. Não vale a pena apostar em tecnologias que podem ficar pelo caminho e não poder receber dos seus fornecedores a evolução necessária. Atualmente, a prova de futuro está relacionada ao desenvolvimento de aplicações que tenham a capacidade de receberem atualizações constantes e consistentes.
A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina poderão ajudar a melhorar todos processos da produção e da gestão dos negócios, mas os seus benefícios poderão perder o efeito caso as aplicações de software empresariais utilizadas para tocar o negócio não possuam a capacidade de apoiar o crescimento da empresa. Os desafios são enormes para que um negócio, que se mostrou altamente promissor, fique pelo caminho só porque os sistemas escolhidos não evoluíram o suficiente.
*Rodney Repullo, CEO da Magic Software Brasil.
Aviso: A opinião apresentada neste artigo é de responsabilidade de seu autor e não da ABES – Associação Brasileira das Empresas de Software
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