Já se passaram sete anos desde que o fundador do Fórum Econômico Mundial, Klaus Schwab, cunhou a expressão “quarta revolução industrial” (4IR) em uma conferência em Davos. De lá para cá, o burburinho sobre seu potencial, como seria na prática e quando chegaria não diminuiu.
No livro que leva o mesmo título, Schwab descreve a 4IR como “uma revolução tecnológica que está borrando as fronteiras entre os mundos físico, digital e biológico”.
À medida que nos tornamos mais dependentes de tecnologias como a inteligência artificial e ela passa a ter um papel maior no nosso dia a dia, muitos já não veem a 4IR como algo do futuro, mas sim como uma realidade – o próximo passo é construir confiança na IA para acelerar sua adoção. Você pode saber mais sobre como revolucionar a tomada de decisão com IA no nosso webinar.
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A ascensão da IA na indústria
IA foi um dos termos mais comentados do século XXI, com a maior parte do impulso vindo da última década. Apesar do avanço mais recente da inteligência artificial, suas origens remontam à metade do século XX.
O teste de Turing
Em 1950, Alan Turing trouxe o conceito de inteligência artificial à consciência pública. Em linha com seu pensamento, ele desenvolveu o teste de Turing para identificar se máquinas conseguem pensar em um nível similar ao humano ou além. Infelizmente, poucos avanços ocorreram no fim dos anos 60, período que ficou conhecido como o primeiro “inverno da IA” devido à falta de investimentos em pesquisa e desenvolvimento.
Robôs entram na manufatura
Mesmo assim, de forma silenciosa, aspectos de IA começaram a ser integrados à manufatura, apesar do crescimento tímido no período. Por exemplo, um braço robótico de linha de montagem chamado SCARA foi desenvolvido em 1978 e passou a ser utilizado na indústria. Mas só nos anos 1980 vimos o próximo boom em pesquisa e desenvolvimento de IA – e o xadrez teve um papel decisivo.
Xeque-mate para a IA
Garry Kasparov, então campeão mundial de xadrez, dominava o jogo. O xadrez era visto como o jogo a ser vencido: superá-lo significaria que a IA havia atendido ao critério de Turing de construir uma máquina capaz de pensar na capacidade de uma pessoa.
Kasparov não se convencia com o avanço da IA em seu domínio e chegou a afirmar que motores de xadrez com IA não superariam o nível dos grandes mestres. Essa crença foi reforçada quando ele derrotou o Deep Blue da IBM em 1996 e seu predecessor, o IBM Deep Thought, em 1989.
Mas Kasparov teve que rever sua posição em 1997, quando o Deep Blue da IBM o derrotou na revanche; esse momento é considerado o fim do segundo “inverno da IA”, iniciado em 1988.
O futuro da IA
Desde então, a IA vem evoluindo de forma consistente. O próximo grande salto só ocorreu em 2012, com a revolução do deep learning e, mais recentemente, com o lançamento do GPT-4.
Cada avanço teve um papel importante no crescimento da IA, que aos poucos transbordou para a indústria de manufatura. Hoje, é comum fabricantes usarem IA para otimizar a produção.
Exemplos de IA na manufatura
Podemos definir IA como “inteligência — perceber, sintetizar e inferir informações — demonstrada por máquinas, em oposição à inteligência exibida por humanos ou outros animais”.
Um ramo específico da IA, o machine learning, vem alcançando avanços significativos na manufatura graças ao grande volume de dados de que o setor depende.
O machine learning permite que máquinas tomem decisões sem intervenção humana com base em padrões aprendidos nos dados. Humanos normalmente têm dificuldade em analisar grandes quantidades de dados, mas isso é simples para uma máquina.
Se antes uma fábrica cheia de robôs parecia ficção científica, hoje já é um cenário real em que fabricantes aproveitam a IA.
Mas os benefícios da IA para a manufatura vão muito além; veja alguns exemplos.
Manutenção preditiva
Todo equipamento industrial tem um ciclo de vida. Não fazer a manutenção na hora certa pode gerar perdas significativas de tempo e dinheiro. Fazer a manutenção cedo demais também causa desperdício, então o desafio é identificar o momento ideal para atender ou substituir o equipamento. A manutenção preditiva baseada em IA vem sendo cada vez mais adotada para atender a essa necessidade.
Controle de qualidade e inspeção
Produtos manufaturados geralmente passam por um nível de controle de qualidade para garantir um bom padrão antes de chegar aos consumidores. Tradicionalmente, isso significava inspeções visuais feitas por pessoas em busca de defeitos. O problema das inspeções humanas é duplo: 1) humanos são mais propensos a erro e 2) as inspeções podem demorar.
Transferir a responsabilidade para equipamentos de inspeção com IA, como câmeras de visão computacional, costuma resultar em detecção de defeitos e inspeções mais rápidas e precisas, aumentando a confiança de que os produtos atendem ao nível de qualidade desejado antes de chegar às mãos dos clientes.
Otimização e automação de processos
Tecnologias como a automação robótica de processos (RPA) simplificam a criação, implantação e gestão de robôs de software que imitam ações humanas na interação com sistemas e aplicativos.
Esse tipo de software lida com processos repetitivos e de alto volume com mais precisão do que humanos. Exemplos de uso de RPA incluem transferência de dados entre sistemas, buscas, cálculos e manutenção de registros.
Gestão da cadeia de suprimentos
Um ótimo exemplo de IA na manufatura está na cadeia de suprimentos. Fabricantes normalmente precisam processar milhões de pedidos, compras, materiais, insumos etc. Tratar tudo isso manualmente consome muito tempo e recursos, por isso cada vez mais empresas recorrem à IA para ampliar suas operações de supply chain.
Cobots
Robôs colaborativos, ou cobots, vêm assumindo funções de apoio ao lado de humanos, e não no lugar deles.
Diferente de robôs automatizados programados para executar uma única tarefa repetidamente, cobots podem aprender várias tarefas e costumam ser empregados em atividades que exigem força (como levantar peças pesadas de carros) ou em linhas de montagem. Outro uso comum de cobots é localizar e buscar itens em grandes armazéns.
Implicações éticas da IA na manufatura
Apesar dos resultados positivos e dos possíveis avanços trazidos pela IA na manufatura, algumas implicações éticas têm gerado preocupação em certos grupos.
Veja algumas das questões levantadas.
Desemprego e aumento da desigualdade
A preocupação mais evidente é a ameaça à segurança humana. Para alguns, essa ameaça é existencial; para outros, ela recai sobre a demanda por trabalho.
Tradicionalmente, o progresso tecnológico aumenta a demanda por mão de obra altamente qualificada, enquanto reduz a demanda por trabalhadores com menos escolaridade e menos habilidades.
No entanto, como previu o presidente e CEO da IBM, Arvind Krishna, em Davos, em janeiro de 2023, poderemos ver o oposto com a revolução da IA:
“Você deveria se preocupar mais com os trabalhos administrativos, de escritório, do que com os trabalhos físicos. Muitos deles serão substituídos. Então a pergunta é: ‘Que empregos você cria para substituir esses?’”
Arvind Krishna, Chairman and Chief Executive IMB
À medida que as máquinas se tornam mais inteligentes, elas tendem a substituir muitos humanos no trabalho, deixando sem emprego quem não tiver as competências da 4IR.
Ameaças de cibersegurança
Cibercriminosos estão sempre criando novas formas de invadir sistemas, o que gera muitas preocupações em relação à IA, já que esses sistemas são mais vulneráveis a ataques. O Fórum Econômico Mundial destaca as principais ameaças ao setor de manufatura:
- Phishing
- Ransomware
- Roubo de propriedade intelectual
- Ataques na cadeia de suprimentos
- Ataques à internet das coisas (IoT)
Com pessoas, produtos e equipamentos cada vez mais conectados pela IoT, uma pequena brecha já é suficiente para interromper toda uma linha de produção e, no pior cenário, paralisar completamente uma operação de manufatura.
Viés
Um dos trade-offs ao confiar na IA para processar rapidamente grandes volumes de dados é a possibilidade de aprender vieses inerentes. A IA nem sempre é justa e neutra.
Por exemplo, um sistema de IA treinado para prever futuros criminosos mostrou forte viés contra pessoas negras. Também é preciso considerar quem constrói os sistemas. São humanos que criam essas IAs, e as pessoas tendem a ter seus próprios vieses, que podem ser incorporados.
Na manufatura, o viés de IA pode causar vários problemas.
Em manutenção preditiva, por exemplo, modelos treinados em dados enviesados podem falhar em prever falhas de equipamentos com precisão, levando a paradas inesperadas, custos maiores e queda de produtividade.
O viés também pode distorcer processos automatizados de controle de qualidade, favorecendo certos produtos ou peças em detrimento de outros com base em dados falhos.
Além disso, na gestão da cadeia de suprimentos orientada por IA, vieses podem resultar em seleção injusta de fornecedores, alocação ineficiente de recursos e erros na estimativa de demanda. Esses impactos não apenas prejudicam a eficiência operacional, como também trazem riscos reputacionais e problemas de conformidade regulatória.
Para finalizar
Sem dúvida, a IA é uma tecnologia revolucionária; um número crescente de empresas já a adota para melhorar processos, tomar melhores decisões e criar produtos superiores.
Conforme esses sistemas ficam mais inteligentes, as práticas de manufatura tendem a evoluir junto; por isso, empresas com domínio sólido dos fundamentos de IA provavelmente terão uma vantagem competitiva significativa.
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