Quais empresas implantam inteligência de máquina (MI) e análise de dados com sucesso para manufatura e operações? Por que esses adotantes líderes estão tão à frente – e o que os outros podem aprender com eles?
O MIT Machine Intelligence for Manufacturing and Operations (MIMO) e a McKinsey and Company têm a resposta, revelada em um artigo inédito da Harvard Business Review. O artigo narra como a MIMO e a McKinsey se associaram para uma ampla pesquisa com 100 empresas para explicar como as empresas de alto desempenho usam com sucesso tecnologias de aprendizado de máquina (e onde outras podem melhorar).
Criado pelo programa MIT Leaders for Global Operations (LGO), o MIMO é um programa educacional e de pesquisa projetado para aumentar a competitividade industrial, acelerando a implantação e o entendimento da inteligência de máquina. O objetivo é “encontrar o caminho mais curto dos dados ao impacto”, diz o diretor administrativo Bruce Lawler.
Como tal, o projeto McKinsey encapsula a missão do MIMO de desmistificar o uso eficaz do aprendizado de máquina. A pesquisa estudou empresas em todos os setores, sondando seu uso de tecnologia digital, análise de dados e MI; objetivos (que vão da eficiência à experiência do cliente ao impacto ambiental); e rastreamento. Os entrevistados foram retirados das amplas redes do MIT e da McKinsey.
“O estudo é provavelmente o mais amplo que alguém já fez na área: 100 empresas e 21 indicadores de desempenho”, diz Vijay D'Silva, sócio sênior da McKinsey and Company que colaborou com a MIMO no projeto.
No geral, aqueles que extraíram os maiores ganhos das tecnologias digitais tiveram forte governança, implantação, parcerias, funcionários treinados em MI e disponibilidade de dados. Eles também gastaram até 60% mais em aprendizado de máquina do que seus concorrentes.
Uma empresa de destaque é a gigante biofarmacêutica Amgen, que usa o aumento de imagem de aprendizado profundo para maximizar a eficiência dos sistemas de inspeção visual. Essa técnica compensa aumentando a detecção de partículas em 70% e reduz a necessidade de inspeções manuais. O doutor AJ Tan foi fundamental no esforço: ele escreveu sua tese LGO sobre o projeto, ganhando o prêmio de Melhor Tese do ano passado na graduação.
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Lawler diz que o trabalho de Tan exemplifica a missão da MIMO de preencher a lacuna entre aprendizado de máquina e manufatura antes que seja tarde demais.
“Vimos a necessidade de trazer essas novas tecnologias poderosas para a manufatura mais rapidamente. Nos próximos 20 a 30 anos, vamos adicionar mais 3 bilhões de pessoas ao globo, e eles vão querer os estilos de vida que você e eu gostamos. Isso normalmente exige coisas manufaturadas. Como podemos melhorar a tradução dos recursos naturais em bem-estar humano? Um dos grandes veículos para fazer isso é a manufatura, e uma das ferramentas mais recentes é a IA e o aprendizado de máquina”, diz ele.
Para a pesquisa, a MIMO emitiu para cada empresa um manual de 30 páginas analisando como elas se comparavam a outras empresas em uma variedade de categorias e métricas, desde estratégia até governança e execução de dados. Isso os ajudará a direcionar áreas de oportunidade ou onde investir. Lawler espera que este seja um estudo longitudinal com um escopo e manual mais amplos a cada ano - um empreendimento vasto, mas impactante, com a inteligência da LGO como motor de condução.
“O MIT foi extremamente importante e crítico para o trabalho e um parceiro incrível para nós. Tínhamos talentosos alunos do MIT na equipe que fizeram a maior parte das análises em conjunto com a McKinsey, o que melhorou a qualidade do trabalho como resultado”, diz D’Silva.
Essa abordagem colaborativa é central para a filosofia da MIMO como organizadora de informações e parceira do setor privado. O objetivo é impulsionar “uma transformação efetiva em indústrias que atinjam não apenas objetivos técnicos, mas também objetivos de negócios e objetivos sociais”, diz Duane Boning, diretor do corpo docente de engenharia do MIT LGO e líder do corpo docente da MIMO.
Essa fusão de pesquisa e colaboração é o próximo passo lógico para a LGO, diz ele, porque sempre esteve na vanguarda da solução de problemas para operações globais. O aprendizado de máquina é definitivamente a última grande lacuna de conhecimento para muitas empresas, mas não a primeira, e o MIMO pode ensinar às empresas como aplicá-lo.
“[Eu comparo] a 30 anos atrás, quando a LGO começou, quando era tudo sobre princípios de manufatura enxuta. Cerca de 15 anos atrás, foi a ideia da cadeia de suprimentos. Isso nos levou a pensar – não apenas para nossos alunos de LGO, mas para o benefício da indústria de forma mais ampla – para entender essa grande mudança, para facilitá-la, para fazer pesquisas e conectar outras atividades de pesquisa reais, precisamos de algum esforço para catalisar isso”, diz Boning. “Esse é o verdadeiro entusiasmo [da MIMO]: Quais são as ideias que funcionam? Quais são as metodologias que funcionam? Quais são as tecnologias que funcionam? E os alunos da LGO, de certa forma, são o veículo perfeito para descobrir um pouco disso”.
*Artigo original pode ser visto aqui.
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