Condições de mercado flutuantes, restrições da cadeia de suprimentos, escassez de mão-de-obra e uma indústria global em ritmo acelerado estão forçando fabricantes de todos os tamanhos a reavaliar a maneira como operam. Muitos fabricantes começaram a adotar a tecnologia para manter uma vantagem competitiva e enfrentar desafios de negócios de longa data. Da automação às tecnologias digitais, IoT industrial e muito mais, as empresas podem aproveitar essas inovações para capturar dados de diversos sistemas, processos e pessoas para fornecer as idéias estratégicas necessárias para tomar melhores decisões.
Não há dúvida de que essas empresas têm muitos dados para trabalhar. De acordo com um estudo da McKinsey, a fabricação gera 1,9 petabytes ou 1.900, 000 terabytes de dados anualmente. O problema era que eles precisavam de uma maneira melhor de capturar e analisar dados e transformá -los em informações utilizáveis, e precisavam fazê -lo rapidamente. Como resultado, muitas empresas estão recorrendo à inteligência artificial (IA) para encontrar oportunidades com seus dados para melhorar suas operações.
Por que a IA é perfeita para análise de dados?
Desde a melhoria dos rendimentos de fabricação e o tempo de atividade, até a previsão com precisão da demanda e monitorando remotamente as máquinas e até o controle de ativos e melhorando a qualidade do produto, a IA pode ser aproveitada para melhorar significativamente as métricas gerais de eficiência e produtividade.
Não é mágico, mas um conjunto complexo de algoritmos que analisam grandes quantidades de dados, correlacionam ou aprendem padrões em várias variáveis e aplicam esse conhecimento às condições atuais para ajudar a prever estados futuros. Isso não quer dizer que os humanos não possam executar essas tarefas, mas que o Al pode fazê -las mais rapidamente e processar mais dados com maior precisão, melhorando os resultados dos negócios.
Por exemplo, em qualquer ambiente de fabricação, existem tradicionalmente vários grupos de trabalho e máquinas diferentes, todos coletando seus próprios dados. As informações de cada dispositivo podem variar em qualidade, formato e tempo, o que pode criar obstáculos e dificultar a análise e a obtenção de quaisquer insights significativos dos dados.
Com a ajuda da tecnologia de IA, grandes quantidades de dados podem ser processadas rapidamente, permitindo que as empresas combinem com rapidez e precisão informações operacionais, prevejam resultados com base em alternativas e permitam que os fabricantes tomem decisões ágeis e informadas. Essa capacidade preditiva preventiva é onde está a força da IA e pode aumentar bastante o rendimento do produto.
Ao identificar a causa raiz dos problemas de qualidade do produto, a IA pode ajudar a reduzir os defeitos do produto e as taxas de sucata e aumentar os rendimentos da fabricação. Com informações e análises detalhadas, os fabricantes podem abordar problemas de controle de qualidade antes de impactar diretamente os resultados da empresa. Vejamos um exemplo desse tipo.
Use IA para melhorar a qualidade do motor
Um fabricante global de motores produz grandes motores a diesel para conjuntos de geradores, aplicações navais e marítimas e veículos militares. Após a montagem, cada motor é submetido a testes rigorosos. Durante os testes, mesmo os operadores mais experientes geralmente deixam de detectar sinais sutis de um problema, levando a falhas catastróficas durante o teste ou assim que o motor estiver em serviço. Essas falhas causaram perdas significativas, remessas atrasadas, criaram áreas de teste em atraso e produção a montante, custam milhões de dólares à empresa anualmente e impactaram negativamente as entregas no tempo.
O problema não é a falta de dados, mas como eles são usados. De fato, a planta coletava dados do processo há anos, mas apenas o usou para o trabalho de acompanhamento após ocorrer uma falha. Observando os dados dessa maneira reativa, a equipe não consegue entender por que essas falhas estão ocorrendo ou abordam proativamente. Por fim, esses problemas são vistos como um custo de fazer negócios até que a empresa considere usar a IA nos dados existentes para prever falhas críticas de ativos antes que ocorram.
O fabricante começou com um programa piloto para estabelecer a base de dados necessária para a IA para causar impacto. Dada a necessidade de usar dados históricos, a Companhia primeiro conduziu a limpeza e análise de dados, com a ajuda da IA, reduzindo 20 bilhões de pontos de dados de 100 motores para 6 bilhões dos pontos de dados mais influentes em 48 horas.
Em seguida, conecte vários conjuntos de modelos por tempo e modelo para visualizar os dados e identificar quaisquer lacunas de dados. Com base na análise de lacunas, foram feitos ajustes para extrair certos dados com mais frequência, melhorando assim a modelagem. Ao usar uma plataforma de IA, toda a análise é feita em um ambiente de baixo risco, sem nenhum impacto na produção atual.
A partir desses dados, os fabricantes podem estabelecer linhas de base, identificar tendências e anomalias e desenvolver planos para colocar as informações em ação. Em apenas algumas semanas, eles produziram um relatório identificando um grupo de mecanismos de risco por número de série. Com base nessas informações, os fabricantes suspeitam que esses motores tenham uma maior probabilidade de problemas durante os testes de controle de qualidade ou no campo. Ao vincular dados de teste às falhas reais do produto, o relatório identificou com precisão mais de 80 % dos problemas do motor ao longo de vários anos.
É importante observar que este projeto é um processo iterativo, pois o modelo de IA está aprendendo constantemente. Em cerca de 45 dias, o modelo foi capaz de prever falhas com 30 minutos de antecedência com uma taxa positiva falsa zero.
Minimizar a interrupção das operações
Durante o lançamento oficial, a solução AL é conectada aos dados em tempo real gerados pelo sistema de controle de teste e pela interface da máquina humana (HMI). Isso não tem efeito na operação normal. De fato, o modelo havia sido integrado ao software de teste padrão da empresa e o operador nem estava ciente de que havia sido implementado. Eles só precisam saber que agora sua interface HMI os informará sobre quaisquer problemas possíveis e como lidar com eles.
Nos primeiros 90 dias, o aplicativo de IA detectou 20 eventos em tempo real, evitou mais de US $ 4,5 milhões em danos ao motor e alcançou um retorno do investimento de 10x (ROI) para o projeto.
Como este caso ilustra, a alavancagem da IA pode fornecer aos fabricantes uma maneira de reduzir proativamente defeitos de qualidade, economizar dinheiro e melhorar as taxas de entrega e minimizar a interrupção das operações. Começando com uma base sólida de dados e trabalhando com parceiros experientes, a IA pode fornecer as idéias necessárias para impulsionar os resultados dos negócios e ajudar os fabricantes a competir no ambiente de negócios em rápida evolução de hoje.
Mas a IA não precisa ser uma solução única. Dependendo de suas necessidades, aplicação e situação específica, diferentes soluções precisam ser personalizadas. Portanto, é importante ter um parceiro de confiança ao seu lado. Quando se trata de IA, eles podem avaliar onde você está em sua jornada de transformação digital, entende seus objetivos ou desafios e identificar a solução dos principais fornecedores que melhor atende às suas necessidades reais.