Escrito por Steve Smith
As chamadas buzzwords tecnológicas como inteligência artificial (IA), machine learning e Internet das Coisas (IoT) têm atraído muita atenção entre os profissionais do segmento industrial. Mais do que tendência, essas tecnologias estão definindo o padrão de eficiência e forçando as empresas a rever os planos de negócios e encontrar uma maneira de incorporá-las.
A pesquisa de 2018 sobre Investimentos em Indústria 4.0 realizada pela Confederação Nacional da Indústria (CNI) aponta que a indústria brasileira ainda engatinha no que diz respeito à migração para a digitalização, já que apenas 17% das empresas que investirão em tecnologias digitais pretendem investir em sistemas inteligentes de gestão e inteligência artificial. O relatório da CNI revela ainda que 77,8% das empresas ainda estão nos estágios mais atrasados de aplicação de tecnologia. No estágio seguinte, no qual a integração de áreas é total, estão 20,5% das indústrias pesquisadas. E apenas 1,6% está na dianteira, com integração digital total e uso de inteligência artificial.
Apesar do atraso no processo de incorporação dessas tecnologias, a ligação entre a indústria e a inteligência artificial já gera certo receio nos trabalhadores que temem serem substituídos por máquinas. Os profissionais estão cada vez mais nervosos acreditando que as máquinas podem ocupar suas posições, mas de acordo com a McKinsey, enquanto 51% das tarefas de trabalho podem ser automatizadas, apenas 5% das ocupações podem ser automatizadas. A realidade é que a inovação funciona melhor como um híbrido de tecnologia e trabalho humano, uma vez que essa combinação otimiza o fluxo de trabalho, aumenta a eficiência e os lucros.
Inteligência Artificial e o trabalhador humano
Para diferenciar a propaganda exagerada da realidade da IA, o machine learning e a IoT e determinar a melhor maneira de implementá-los em um plano de negócios, é essencial entender os principais componentes de cada um deles. A Inteligência Artificial é capaz de realizar um processo de produção com qualidade tão boa, ou melhor, do que a de um ser humano. Isso geralmente envolve um elemento de automação. Já o machine learning é uma vertente da IA na qual os computadores identificam padrões que indicam o desempenho futuro. Por exemplo, a tecnologia pode identificar quais aspectos de uma tarefa influenciam o tempo necessário para realizá-la. Os dados são coletados por sensores ou outro dispositivo conectado, também conhecido como IoT.
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Na indústria, essas tecnologias não substituem o trabalhador humano, mas oferecem a oportunidade de otimizar processos e, utilizando os dados coletados para prever problemas futuros, liberando os funcionários para lidar com problemas mais sofisticados. Fábricas eficientes combinam estrategicamente máquina e humanos para aumentar a produtividade e os lucros, além de aprimorar a vantagem competitiva.
Inteligência Artificial e o agendamento
A inteligência artificial é especialmente adequada para o agendamento. O processo de envio de técnicos para reparar equipamentos críticos é demorado, tedioso e pode proporcionar um uso ineficiente de recursos se realizado tardiamente. Isso acontece porque vários fatores afetam a necessidade de reagendar um compromisso de serviço, incluindo tempo de viagem estimado impreciso e duração do trabalho, peças incorretas ou ausentes e até mesmo condições climáticas. Os ajustes do cronograma são típicos, mas para fins de eficiência, devem ser feitos rapidamente, e os humanos nem sempre têm os dados completos para resolver o problema de maneira ágil. Pequenos problemas podem se transformar em grandes erros de logística.
Ao incorporar a IA no processo de agendamento, os gerentes podem estimar o tempo de viagem e otimizar a rota do técnico, levando em conta as condições climáticas e de trânsito. Baseado no histórico e no tipo de tarefa, também é possível sinalizar os clientes com maior risco de cancelamento e responder de forma proativa e eficiente. Isso economiza um tempo valioso, não apenas para o técnico, que agora pode atender à outro serviço, mas também para os clientes.
Inteligência Artificial e a manutenção preditiva
Quando combinada com a Internet das Coisas, a IA também pode ajudar a agendar compromissos com base no histórico de manutenção. As empresas de manufatura não podem perder seu valioso tempo e produtividade por conta de falhas não planejadas nos equipamentos. A inteligência preditiva fornece um alerta antes da máquina quebrar, permitindo que a empresa antecipe-se e dedique tempo para reparar ou substituir uma peça sem sofrer qualquer tempo de inatividade, mantendo o chão de fábrica funcionando no prazo e sem interrupções indesejadas.
Tecnologia do futuro é aqui e agora
A inteligência artificial não é, portanto, a tecnologia do amanhã, pois já impacta na maneira como a indústria opera. Algumas fábricas usam robôs gerenciados por trabalhadores humanos para executar tarefas automatizadas que são coordenadas ao longo da cadeia de suprimentos. A Amazon desenvolveu um sistema de robôs conectados para otimizar o serviço da central de atendimento, reduzindo o tempo gasto na pesquisa de um produto no depósito e aumentando o número de pedidos realizados no dia.
É compreensível que a Inteligência Artificial deixe os trabalhadores nervosos. Do medo de automação substituir os trabalhos até a angústia de romper processos existentes, a IA oferece muito valor, mas também gera incertezas. O fato é que a IA e outras tecnologias são uma grande parte do futuro do trabalho, e aqueles que a enxergam além da propaganda exagerada e a utilizam com responsabilidade, terão ganhos de eficiência. A IA permite que as empresas limitem o tempo gasto pelos trabalhadores humanos em tarefas repetitivas e demoradas e otimiza todo o fluxo de trabalho para maximizar a eficiência, cortar custos e manter uma vantagem competitiva.
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