Conheça as 10 principais aplicações da Inteligência Artificial na indústria, suas vantagens e desafios

O uso de Inteligência Artificial na indústria é uma maneira efetiva de controlar e gerenciar operações em larga escala. 

Afinal, uma malha industrial é geralmente caracterizada pela escala, pela necessidade de padronização, pelo foco em qualidade e pela complexidade, e a IA pode ajudar em cada um desses pontos.

O que há 10 anos era apenas especulação, hoje virou realidade para as indústrias, no Brasil e no mundo. 

As possibilidades envolvem digitalizar a produção completamente e integrar sistemas para um controle centralizado, preditivo e inteligente. Ou seja, a IA está abrindo caminho para o conceito de indústria 4.0 virar realidade.

Neste artigo, detalharemos as aplicações da IA na indústria, com foco em 10 principais usos, desafios, benefícios e muito mais. 

10 principais aplicações da Inteligência Artificial na indústria

Desde que a revolução industrial mudou o mundo e estabeleceu novos padrões de como produzir em alta escala, inovações e tendências surgem como rupturas que definem novos caminhos. 

Agora, iremos citar 10 inovações que são as protagonistas da revolução industrial contemporânea, que é baseada em IA.

1. Automação industrial

O primeiro conceito é o da automação industrial. Essa área é até independente do conceito de IA, mas vem ganhando o reforço dos modelos preditivos com o passar do tempo. Hoje, robôs são treinados a partir dos princípios da IA para executar tarefas com maior precisão e ajudar diariamente no fluxo produtivo.

Esses robôs ganham autonomia e estão associados a sistemas de controle inteligentes. Podemos citar como base algoritmos de Machine Learning e Deep Learning, que auxiliam na redução de desperdícios e na melhoria da qualidade dos produtos. 

2. Manutenção preditiva

A manutenção preditiva que usa IA na indústria também é uma solução para prever cenários com mais eficiência e, com isso, evitar paradas inesperadas. 

Sensores inteligentes e plataformas de IoT coletam dados do desempenho dos equipamentos em tempo real. Esses dados, interpretados por modelos que podem ser desenvolvidos com MATLAB e Simulink, revelam sinais de desgaste ou falhas iminentes. 

Assim, a equipe técnica tem a chance de realizar intervenções programadas, poupando recursos e assegurando o funcionamento contínuo da produção. 

Essa abordagem faz com que o caixa se fortaleça, pois os gastos com reparos emergenciais caem significativamente.

3. Visão computacional 

A visão computacional é uma importante ferramenta de modernização dos processos industriais, especialmente no controle de qualidade. 

Ao utilizar câmeras de alta resolução e algoritmos de aprendizado de máquina, é possível inspecionar produtos em tempo real, identificando defeitos que poderiam passar despercebidos em inspeções manuais. 

Nesse contexto, vale mencionar as tecnologias de Redes Neurais Convolucionais, conhecidas como CNNs, que realizam análises detalhadas em tempo real, verificando cada componente com precisão cirúrgica. 

Por exemplo, a Siemens implementou sistemas que detectam falhas em peças durante a produção, garantindo que apenas peças dentro dos padrões avancem na linha de montagem. 

4. Robótica colaborativa

A robótica colaborativa apresenta um cenário em que máquinas inteligentes trabalham lado a lado com os colaboradores. Esses robôs se ajustam ao ambiente e aprendem a executar novas tarefas conforme o feedback recebido. 

Com o auxílio de algoritmos de aprendizado por reforço, esses robôs de IA na indústria aprimoram suas ações a cada ciclo de trabalho e estabelecem uma interação harmônica entre homem e máquina.

Por sua vez, essa sinergia resulta em ambientes mais seguros e produtivos, em que cada tarefa se transforma em uma oportunidade de crescimento e inovação.

5. Gêmeos digitais 

Os gêmeos digitais são réplicas virtuais dos processos e produtos industriais. Eles funcionam como uma espécie de laboratório virtual, no qual experimentamos diferentes cenários sem interferir na produção real. 

É como ter a capacidade de testar uma nova estratégia em um ambiente de simulador antes de colocá-la em prática. 

Com essa tecnologia, as indústrias podem identificar falhas e otimizar operações, de modo a poupar recursos, tempo e, sobretudo, reduzir riscos. 

Como esta reportagem da Exame ressalta, a criação de gêmeos digitais tem se mostrado uma ferramenta poderosa para transformar desafios em oportunidades reais de melhoria.

Marcelo Prim, gerente executivo de inovação e tecnologia do Senai, afirma na reportagem: 

6. Processamento de Linguagem Natural (PLN) 

O Processamento de Linguagem Natural quebra barreiras entre máquinas e seres humanos para tornar a comunicação mais fluida. 

Essa tecnologia se vale de modelos avançados de linguagem para interpretar e responder a comandos, atuando como um suporte técnico inteligente. 

Chatbots industriais, por exemplo, conseguem solucionar problemas e oferecer orientações precisas, o que facilita a rotina dos operadores e agiliza a resolução de questões. 

Essa interface natural cria uma conexão mais humana com sistemas complexos e contribui para operações mais integradas e eficientes.

7. Análise de Big Data 

No cenário atual, os dados assumem um papel protagonista. A análise de Big Data ajuda a extrair informações úteis a partir de grandes volumes de dados gerados nas operações industriais. 

Plataformas como Apache Hadoop e Spark, em conjunto com bibliotecas de aprendizado de máquina, podem ajudar a organizar e interpretar esses dados. 

Ao decifrar informações estratégicas, os gestores dispõem de elementos essenciais para tomar decisões melhores, ajustar processos e aumentar a competitividade do produto no mercado.

8. Cibersegurança industrial

A cibersegurança é cada vez mais importante, inclusive no ambiente industrial. A crescente interconectividade dos sistemas de produção gera, de certa forma, vulnerabilidades que podem ser exploradas por pessoas mal-intencionadas. 

Para mitigar esses riscos, algoritmos avançados de Inteligência Artificial na indústria monitoram continuamente o tráfego de rede, identificando atividades estranhas com precisão. 

Essa vigilância proativa garante a integridade dos sistemas e a continuidade operacional com maior eficiência, prevenindo interrupções inesperadas e suas consequências negativas, prejuízos financeiros e reputacionais.

9. Controle de qualidade automatizado

O controle de qualidade automatizado é outro bom exemplo de uma aplicação de Inteligência Artificial na indústria que tem dado muito certo para diversos players. 

Sistemas de visão artificial inspecionam cada produto para identificar qualquer desvio dos padrões estabelecidos. Para exemplificar, veja este vídeo super interessante, que demonstra na prática como o controle de qualidade automatizado opera:

Essa aplicação gera uma economia notável e melhora a confiabilidade dos produtos, fazendo com que cada item chegue ao consumidor final com a excelência desejada.

10. Supply Chain inteligente 

Na gestão da cadeia de suprimentos, algoritmos de otimização e aprendizado de máquina auxiliam na previsão de demanda, na administração de estoques e na logística.

Essa aplicação reforça a importância de enxergar a cadeia de suprimentos como um todo integrado, em que cada elo contribui para a solidez do processo produtivo.

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Desenvolvimento de Software para aplicações de IA na indústria

O desenvolvimento de software específico para aplicações industriais de Inteligência Artificial representa um passo crucial rumo à modernização. 

Adaptar as soluções tecnológicas às particularidades do setor torna os processos mais ágeis e eficientes, e isso é importante para se adaptar e responder aos desafios. 

Ferramentas e linguagens de programação mais utilizadas

Para desenvolver soluções de IA para indústria, os especialistas se valem de uma grande variedade de recursos.

Frameworks como TensorFlow, PyTorch e Keras figuram entre os mais empregados, uma vez que ajudam na criação de modelos inteligentes com interfaces claras e intuitivas. 

Linguagens de programação como Python e R se destacam, pois combinam simplicidade com poder computacional, o que facilita a implementação de algoritmos complexos. 

Python é uma linguagem simples, com sintaxe limpa, excelente para comandos rápidos em plataformas de notebook, como o Jupiter Notebook. Já o R é ideal para aplicações matemáticas e estatísticas — que são úteis no desenvolvimento de ML e DL. 

Boas práticas no ciclo de desenvolvimento de software

Para garantir que soluções de Inteligência Artificial na indústria sejam escaláveis e de fácil manutenção, recomendamos adotar as melhores práticas no ciclo de desenvolvimento de software. 

A implementação de metodologias ágeis, como Scrum ou Kanban, promove entregas incrementais e iterativas, permitindo ajustes contínuos conforme surgem novas demandas ou mudanças no mercado.

No contexto da indústria, pode-se adotar também o framework de integração contínua (CI) e a entrega contínua (CD), que ajuda a automatizar o processo de integração de código e implantação de aplicações, além de facilitar a detecção precoce de erros, garantindo que o software permaneça em um estado funcional mesmo após fazer alterações.

A automação de testes é outra prática que vale a pena investir. Ao desenvolver uma boa suíte de testes automatizados, é possível validar o comportamento do sistema de forma ainda mais eficiente.

No contexto de modelos de IA, a criação de pipelines de DevOps específicos para machine learning (MLOps) também é altamente recomendada. 

Esses pipelines automatizam etapas como preparação de dados, treinamento de modelos e implantação, garantindo que os modelos sejam atualizados regularmente com novos dados e que o processo de treinamento seja reproduzível, testável e auditável.

Benefícios da implementação da Inteligência Artificial na indústria

A revolução tecnológica promovida pela IA não é apenas uma tendência passageira. Veja por que é uma boa ideia investir em Inteligência Artificial na indústria. 

Aumento da eficiência operacional e redução de custos

Quando a Inteligência Artificial na indústria se integra aos processos produtivos, ela atua como um “orquestrador”, que ajusta cada parte da máquina industrial para funcionar em perfeita harmonia. 

Por exemplo, algoritmos de aprendizado de máquina podem analisar grandes volumes de dados oriundos de sensores e sistemas de controle, identificar padrões que ajudam a antecipar falhas e otimizar a sequência de produção. 

Logo, a eficiência aumenta, refletindo-se em economia de recursos e esforços, que podem ser direcionados para atividades estratégicas, que levam a ganhos de competitividade.

Empresas que adotam sistemas de automação inteligente observam também uma redução significativa em custos operacionais, visto que a manutenção preditiva substitui reparos emergenciais e os processos se ajustam dinamicamente conforme a demanda.

Melhoria na qualidade dos produtos e serviços

A qualidade dos produtos é um dos pilares da competitividade industrial. Soluções de IA, como sistemas de visão computacional, elevam os padrões de controle de qualidade a níveis antes inimagináveis. 

Redes neurais, por exemplo, analisam imagens e dados de sensores para detectar pequenas imperfeições, muitas vezes imperceptíveis ao olho humano. 

Essa abordagem assegura que os produtos atendam rigorosamente aos padrões exigidos pelo mercado e pelas normas. Assim, você tem a garantia de que cada peça fabricada foi cuidadosamente inspecionada e validada.

Maior capacidade de adaptação às mudanças do mercado

No ambiente industrial, a capacidade de resposta rápida às oscilações do mercado pode fazer a diferença entre o crescimento acelerado e a estagnação. 

Nesse sentido, a análise de Big Data, aliada à manutenção preditiva, oferece às empresas a visão estratégica necessária para ajustar processos conforme as variações de demanda ou mudanças na cadeia de suprimentos.

Quanto mais dados, maior a capacidade de gerar bons insights e de prever com sucesso o que pode acontecer. 

Vantagem competitiva através da inovação contínua

A inovação é um dos motores essenciais para a sustentabilidade de qualquer negócio. Indústrias que investem em soluções de IA ganham uma vantagem competitiva que se reflete em produtos mais inovadores, que custam menos e possuem maior qualidade. 

Desafios e considerações na adoção da Inteligência Artificial na indústria

Apesar dos benefícios evidentes, a implementação da IA enfrenta barreiras e desafios que precisam ser gerenciados cuidadosamente. A seguir, listamos os principais pontos de atenção:

Barreiras culturais e resistência à IA na indústria

Organizações podem encontrar resistência interna, de colaboradores e líderes, quando tecnologias disruptivas são introduzidas. 

Felizmente, a promoção de uma cultura de inovação, com treinamentos e uma comunicação transparente, ajuda a reduzir essas barreiras.

Necessidade de investimento em infraestrutura e capacitação

A modernização dos processos exige investimentos iniciais mais robustos em hardware, software e na capacitação dos colaboradores. 

Afinal, a integração eficiente de sistemas inteligentes ao ambiente produtivo depende de uma infraestrutura adequada e de profissionais qualificados para operar e manter essas tecnologias. 

Além disso, deve-se considerar que a escassez de talentos especializados em IA pode dificultar a implementação e o gerenciamento adequados dessas soluções.

Questões éticas e de privacidade relacionadas ao uso de dados

O manejo de grandes volumes de dados levanta preocupações quanto à segurança, privacidade e conformidade com regulamentações, como a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). 

Adotar práticas responsáveis e estabelecer políticas rigorosas de governança dos dados é essencial para minimizar riscos.

Estudos de caso: Inteligência Artificial na indústria de laticínios

Diversas empresas brasileiras já demonstraram como a IA pode transformar a produção industrial. A seguir, vamos apresentar estudos de caso que servem de inspiração para outras organizações que buscam inovar em seus processos.

Um bom exemplo é a indústria de laticínios, que pode aplicar soluções de IA em diversas etapas do processo produtivo.

No controle de qualidade, por exemplo, sistemas de IA identificam padrões e detectam anomalias, como contaminações bacterianas ou variações nos ingredientes, garantindo a excelência do produto final. 

Além disso, a manutenção preditiva se beneficia da IA ao monitorar equipamentos cruciais, como tanques de resfriamento e pasteurizadores, antecipando falhas e reduzindo custos operacionais. 

A personalização de produtos também é uma oportunidade, com a IA analisando hábitos de consumo e tendências de mercado para desenvolver itens que atendam às preferências dos clientes. 

Na logística, algoritmos otimizam rotas de distribuição, assegurando entregas mais eficientes e pontuais. Para produtores com rebanho leiteiro, a IA auxilia na gestão ao monitorar a saúde e o desempenho dos animais, permitindo intervenções precoces e aumentando a eficiência na produção de leite. 

A Inteligência Artificial na indústria é uma tendência cada vez mais consolidada

Os pontos discutidos reforçam que a IA se estabeleceu como uma ferramenta indispensável para a transformação digital no ambiente industrial. 

O aumento da eficiência operacional, a melhoria da qualidade dos produtos e a capacidade de adaptação às mudanças do mercado são apenas alguns dos benefícios que posicionam a Inteligência Artificial como motor para a inovação.

É importante adotar uma postura proativa diante dessas mudanças, sempre pensando no próximo passo para se adaptar e inovar. 

Perguntas frequentes sobre IA na indústria

Vejamos algumas respostas rápidas às principais dúvidas nesse assunto. 

Por fim, veja também:

• LLM: como os Large Language Models estão transformando a IA e os negócios
• SoftDrops sobre Indústria 4.0
• Inteligência Artificial: conceitos, aplicações práticas e tendências emergentes
• Como a IA está transformando o desenvolvimento de software
• Ferramentas de IA: como escolher a melhor para sua empresa e maximizar resultados