Inteligência Artificial Ajuda a Aumentar os Recursos de Produção

people discuss deep learning in an industrial setting

Por décadas, a automação usando a visão tem sido uma das formas mais populares para os fabricantes aumentarem suas margens. Hoje, a automação por meio da tecnologia de Inteligência Artificial (IA) está transformando a capacidade da produção de melhorar suas operações de negócios e conquistar novos clientes.

Na sua forma mais básica, a IA permite que os sistemas de máquinas e de computação aprendam com dados e exemplos para prever resultados. De acordo com a Forrester Research, espantosos 53% dos tomadores de decisão em tecnologia estão implementando ou expandindo o uso da IA, com outros 20% planejando implementar a IA nos próximos 12 meses. A produção é uma das maiores indústrias a adotar a IA, juntamente com a área de saúde e o varejo, com os gastos em IA na produção projetados para crescer quase 50% ao ano, atingindo $17,2 bilhões em 2025.

A IA pode ser aproveitada para áreas tão diversas quanto gerenciamento de cadeia de suprimento, testes de qualidade e inspeção ou manutenção preditiva de equipamentos. A IA tem um poder realmente transformador para reformular a maneira como os fabricantes pensam suas operações inteiras. Mas, à medida que essa tecnologia revolucionária avança e se torna mais fácil de usar, muitos fabricantes ainda lutam para tirar o máximo proveito dela, em grande parte devido a desafios percebidos que envolvem custo, tempo de inicialização, conhecimento necessário e confiabilidade dos resultados.

Redefinindo suas expectativas de desempenho, sejam defeitos detectados, rejeições falsas evitadas ou economia de tempo, os fabricantes que adotam a IA e aplicações especificamente baseadas em aprendizado profundo, como parte de sua estratégia de automação de inspeção, podem obter grandes ganhos econômicos e materiais.

 

Um projeto de deep learning bem-sucedido pode gerar economia de custos, além de um melhor rendimento e uma melhor compreensão do seu próprio processo de fabricação. Embora haja custos diretos iniciais associados à implementação de uma solução de deep learning - incluindo despesas de software e hardware, custos de desenvolvimento para o pessoal de engenharia e o tempo necessário para coletar dados - os benefícios diretos e indiretos são substanciais.

Aqui, exploramos três dos benefícios esperados e inesperados da IA além do cálculo do ROI financeiro direto.

Cortar Custos e Reduzir Despesas Gerais

Os fabricantes dispostos a correr o risco de substituir práticas de trabalho desatualizadas - inspeção especificamente manual, onde o sistema de visão é muito difícil de ser implementada - serão recompensados com menos despesas gerais. A inspeção manual é dominada pelos custos de mão de obra, incorridos anualmente, e inclui rotatividade de pessoal e despesas de retreinamento. Os inspetores humanos geralmente são superiores às soluções automatizadas quando prestam atenção total. Mas a maioria dos operadores pode focar apenas de 15 a 20 minutos, resultando em inconsistências durante um turno ou entre linhas de produção. Ao calcular o retorno do investimento em um projeto de IA, muitos fabricantes ficam surpresos ao saber com que rapidez seu rendimento e produtividade melhoram.

Implementação Mais Rápida

Isso pode parecer surpreendente, pois muitas pessoas supõem que o tempo de inicialização envolvido no escopo de uma aplicação de IA é significativo. Mas o novo software de IA fácil de usar projetado para automação de fábrica pode, na verdade, acelerar o tempo de lançamento no mercado. Considere o tempo e o esforço envolvidos para programar e manter com precisão aplicações de visão complicadas que apresentam um elemento de julgamento humano: as bibliotecas de defeitos, as exceções a serem consideradas e os filtros podem se tornar imensos com o tempo. Em vez de escrever algoritmos ou programar regras complicadas para um computador, a IA ensina o mesmo sistema a aprender com os conjuntos de dados e a tomar decisões com base nesses exemplos. Com a ajuda de alguns engenheiros de qualidade e algumas centenas a milhares de imagens de treinamento, uma aplicação de IA pode ser implementada, testada e refinada em questão de semanas.

Melhore a Análise e o Controle de Processos A Montante

Uma solução de IA que documenta os resultados da inspeção fornece segurança ao usuário, bem como a capacidade de verificar retroativamente imagens e decisões de inspeção no caso de falhas futuras. Depois que uma estação de inspeção final é automatizada com sucesso, muitas vezes é possível migrar as etapas de inspeção a montante para a inspeção em linha. Isso reduz os custos, identificando defeitos mais cedo, antes de gastar tempo ou agregar valor adicional às peças defeituosas. Por fim, a visão industrial baseada em deep learning pode estar ligada às suas iniciativas gerais de melhoria de processos, como correlacionar dados de visão concretos com outras métricas, como receitas de processos, fornecedores de componentes, diferenças de equipamentos, localização da fábrica e muito mais.

A IA é a nova tecnologia de automação que economiza mão de obra para ajudar os fabricantes a obter margens adicionais e desfrutar de benefícios indiretos em toda a cadeia de suprimentos. Ao tratar a IA como parte do plano e operações estratégicas gerais de automação de uma empresa, essa tecnologia pode ajudar as empresas de produção a alcançar novos patamares de desempenho, aumentar o valor para os acionistas e superar os concorrentes.

Para saber mais, faça o download dos documentos técnicos gratuitos da Cognex, Deep Learning para Automação de Fábrica.

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