O campo da IA está avançando rapidamente, com melhorias contínuas em modelos e sensores de IA apresentando perspectivas empolgantes para aprimorar processos de fabricação e design. Essa expansão da IA tem o potencial de melhorar muito a forma como abordamos a concepção, a criação e a construção, resultando em desenvolvimentos inovadores e eficientes nessas áreas. À medida que as técnicas de IA amadurecem e se tornam mais acessíveis e difundidas, seu impacto provavelmente aumentará.
Limitações dos Métodos Tradicionais de Controle de Processos
Os métodos tradicionais de controle de processos normalmente dependem de modelos e regras predeterminados que geralmente são baseados em dados históricos e experiência humana. No entanto, esses métodos têm limitações, particularmente quando se trata de lidar com a crescente complexidade, variabilidade e imprevisibilidade dos processos de fabricação modernos e do mundo em que operam. Além disso, esses métodos geralmente não aproveitam ao máximo as enormes quantidades de dados que podem ser geradas por sensores e sistemas modernos em tempo real.
O Papel da IA
É aqui que entra a IA. Para esclarecer o que estamos falando aqui, IA é (amplamente) a capacidade das máquinas de fazer coisas que normalmente pensamos que exigem inteligência humana. IA se resume a relações matemáticas entre variáveis, então geralmente descrevemos instâncias específicas de programas ou algoritmos de IA como "modelos de IA".
Na última década, um ramo da IA chamado machine learning, onde modelos aprendem a melhorar seu desempenho a partir de dados em vez de programação explícita, tornou-se muito proeminente. Mais recentemente, isso foi aumentado pelo surgimento de modelos de fundação e IA generativa.
Modelos de fundação são modelos grandes que foram treinados em conjuntos de dados muito grandes, que podem ser adaptados a uma variedade de tarefas. Modelos generativos aprendem como criar novos conteúdos, como texto ou imagens, com base nos dados existentes que recebem. A confluência dessas tendências na forma de ChatGPT e modelos semelhantes impulsionou a IA para o mainstream de maneiras nunca vistas antes.
Benefícios Potenciais da IA
Melhorando a Produtividade
Frequentemente, os fabricantes têm mais dados do que sabem o que fazer com eles, e os dados alimentam a IA. Ao analisar grandes quantidades de dados, padrões ocultos, anomalias e insights podem ser descobertos. As relações descobertas podem então ser usadas para permitir uma melhor compreensão dos processos para tomar decisões mais informadas. Isso pode otimizar o desempenho do processo e reduzir o tempo de inatividade.
Melhorar a Qualidade, a Resiliência e a Sustentabilidade
A IA pode ajudar os fabricantes a monitorar e manter a qualidade de suas matérias-primas, produtos e equipamentos detectando e respondendo a defeitos, anomalias e erros em tempo real. Com dados e sofisticação crescentes, isso pode permitir que você use novos materiais mais rapidamente caso os suprimentos sejam interrompidos e use efetivamente materiais naturais ou reciclados, que podem apresentar propriedades variáveis.
Aumentar a Inovação e a Competitividade
Técnicas de IA podem ajudar no design de melhores produtos, serviços e modelos de negócios. Isso pode incluir melhores designs de produtos, por exemplo, impulsionados por simulações rápidas e eficientes baseadas em dados e reconfiguração mais rápida impulsionada pela oferta e demanda. No futuro, a IA pode até ajudar a quebrar o conhecimento isolado em cadeias de design, fabricação e fornecimento, levando a uma mudança radical nas capacidades.
Redução de Resíduos
Técnicas de IA podem reduzir desperdícios relacionados a materiais, energia, tempo e espaço. Isso pode assumir várias formas, desde o acoplamento de monitoramento em processo com detecção de anomalias para reparar defeitos ou interromper o trabalho em uma peça com falha, até o uso de IA para operar processos de maneiras que minimizem o uso de energia ou material.
Empoderando Humanos
Os sistemas de IA podem aumentar o conhecimento dos trabalhadores ao tornar os insights de especialistas mais relevantes prontamente disponíveis. A IA também pode auxiliar na comunicação e coordenação com clientes e fornecedores, por exemplo, usando chatbots.
Dicas sobre como Adotar IA com Sucesso para Controle de Processos
Implementar IA para controle de processos não é uma tarefa trivial. Ela requer design, testes e implantação cuidadosos. Ela também requer avaliação contínua. Aqui estão algumas dicas para ajudar você a começar a trabalhar imediatamente.
Defina suas Metas e Métricas
Antes de começar a usar IA para controle de processos, você precisa ter uma visão clara do que deseja alcançar e como medirá seu sucesso. Você deve definir metas específicas e indicadores-chave de desempenho que se alinhem com seus objetivos de negócios e expectativas do cliente.
Entenda seus Dados
Dados são a base dos modelos de IA. Sem bons dados, você não pode construir bons sistemas de IA. Você deve entender as fontes disponíveis e quais tipos, formatos, qualidade, vieses e disponibilidade eles podem oferecer. Geralmente, mais dados são melhores, mas frequentemente um conjunto de dados pequeno e limpo pode fornecer mais ganhos de informação do que um grande, barulhento e tendencioso. Finalmente, certifique-se de proteger suas fontes de dados. Modelos de IA são frequentemente muito vulneráveis a ataques adversários que podem degradar a tomada de decisões.
Escolha as Técnicas de IA Certas
Muitas técnicas de IA diferentes podem ser usadas para controle de processo, e novas estão sendo inventadas continuamente. Você deve escolher as técnicas de IA certas para atender às suas características de dados, requisitos de processo e objetivos. Você também precisa considerar as compensações entre a complexidade, precisão, velocidade, escalabilidade e interpretabilidade de suas técnicas de IA. Muitas vezes, é melhor usar a técnica mais simples que lhe dá resultados aceitáveis.
Valide e Verifique seus Sistemas de IA
Antes da implantação para controle de processo, você precisará certificar-se de que o sistema funciona conforme o esperado. Valide e verifique quantificando o quão bem ele satisfaz as métricas que você definiu anteriormente. Geralmente, o objetivo de um sistema de IA é que ele faça previsões úteis em situações que ele não viu antes. Portanto, é muito importante avaliar o sistema em dados que ele não viu anteriormente. Além disso, os sistemas baseados em IA podem se comportar de maneiras imprevisíveis, então é melhor construir salvaguardas para controlar tais riscos.
Monitor
Após a implantação, você precisa monitorar e melhorar sua estrutura regularmente. Para monitorar os resultados, um bom painel fornecendo relatórios, alertas e logs ajudará muito.
Estudo de Caso: Sistemas de IA para Controle de Processos
Junto com minha equipe no Computer-Aided Manufacturing Group do IfM, desenvolvemos sistemas baseados em IA para controlar uma ampla gama de processos de fabricação. Buscamos especificamente desenvolver sistemas que possam ser facilmente transferidos de um sistema para outro.
Normalmente usamos sensores de visão colocados dentro e ao redor do sistema para dar ao modelo de IA visões semelhantes ao que um operador humano pode ver. Isso pode então ser complementado com leituras de sensores já integrados ao sistema e quaisquer outros dados necessários para avaliar a qualidade do processo.
Nosso trabalho até agora é o mais avançado em manufatura aditiva. A impressão 3D por extrusão é uma técnica popular de manufatura aditiva que constrói objetos depositando camadas de material fundido, geralmente plástico, por meio de um bico. A impressão 3D por extrusão tem muitas aplicações em setores como dispositivos médicos, automotivo e construção. Ela enfrenta desafios, principalmente em termos de precisão, consistência e qualidade das peças impressas.
Neste caso, normalmente usamos sensores de visão montados no bico e na estrutura da impressora para que o modelo de IA possa ver o que está acontecendo. Em um trabalho recente, criamos um conjunto de dados que inclui várias instâncias de erros de impressão e como corrigi-los. Apresentamos esse conjunto de dados a um modelo de IA , que aprendeu a identificar cada tipo de erro e a tomar as ações apropriadas para resolvê-lo. Isso permitiu o controle de loop fechado do processo.
