A indústria automobilística permanece cautelosa em relação à inteligência artificial aplicada aos seus processos de produção. Acima de tudo, por razões de eficiência e rentabilidade.
À primeira vista, o progresso da inteligência artificial na indústria automobilística pode parecer tímido. Esta é a observação de Capgemini que realizou um estudo sobre o tema(1). De acordo com os resultados desta pesquisa, o número de empresas do setor que estão implantando a IA em grande escala aumentou de 7% em 2017 para 10% hoje no mundo todo. No entanto, de acordo com a Capgemini, as grandes montadoras poderiam aumentar seus lucros operacionais em até 16% através da implantação da inteligência artificial em grande escala.
“Temos de fazer uma distinção”, relativiza Thomas Hoffmann, Diretor de Business Development da Actemium, “a indústria automobilística é provavelmente o setor mais robotizado. A grande maioria das tarefas já está automatizada”. Para o perito da marca da VINCI Energies especializado em processos industriais, “os obstáculos a uma implantação mais rápida da IA têm dois fatores principais: o nível de maturidade destas novas tecnologias, que ainda não é ótimo para uma industrialização sistemática, e a cultura específica desta indústria extremamente exigente em termos de desempenho e segurança do produto final”.
“A IA só faz sentido se representar um ganho potencial significativo no desempenho de fabricação e garantir um retorno aceitável sobre o investimento”
Em termos de processos de fabricação ou de montagem, é certo que o setor automobilístico pode encontrar muitas áreas nas quais podem ser implantadas aplicações relacionadas à IA. “Mas nunca devemos esquecer que a IA só faz sentido se representar um ganho potencial significativo no desempenho de fabricação e garantir um retorno aceitável sobre o investimento“, insiste Thomas Hoffmann, que ressalta que “o gerenciamento do ambiente de TI e da cibersegurança são essenciais para proteger a ferramenta de produção“.
Múltiplas aplicações
A contribuição da IA já é evidente no Lean Management. Esta tecnologia permite otimizar a produtividade integrando a noção de TRS (taxa de retorno sintética) ou EGE (eficácia global do equipamento, Overall Equipment Effectiveness). Em seu estudo, a Capgemini menciona o caso da Audi, que está testando um sistema baseado em IA usando câmeras inteligentes para identificar pequenos defeitos e rachaduras na chapa de metal.
A inteligência artificial também traz benefícios para tudo o que está relacionado com a gestão do inventário em tempo real, preparando, por exemplo, kits de peças a serem montadas em linhas de montagem. A gestão inteligente de recursos é baseada em grandes quantidades de dados. A IA oferece precisamente essa capacidade de análise em massa para melhorar o gerenciamento de ativos e recomendar planos e ações otimizados. Exemplo: A Cooper Standard Automotive rastreia todos os dados de suas fábricas em todo o mundo em tempo real.
Apoio à tomada de decisões
“Hoje, as fábricas podem monitorar a condição dos equipamentos de produção e as máquinas pesadas com sensores IoT. Estamos falando de manutenção preditiva“, enfatiza Thomas Hoffmann. Cada sensor é ligado a um equipamento e recolhe dados de vibração sempre que o equipamento é movido ou utilizado. Esta análise detalhada dos materiais ajuda a prevenir a falha do equipamento antes que ela ocorra e interrompa a linha de montagem.”
Por exemplo, a General Motors implantou uma ferramenta de classificação de imagens baseada na nuvem em quase 7.000 robôs. Este projeto-piloto, concebido para identificar problemas de componentes antes que eles ocorram, permitiu identificar 72 incidentes suscetíveis de provocar atrasos de produção.
A IA deve ser considerada, acima de tudo, como um instrumento de tomada de decisão. “Na maioria dos casos, o ser humano deve ser o decisor final“, adverte o Director de Business Development da Actemium, que, no entanto, acredita que “a IA, já presente no processo de fabricação de automóveis, o será ainda mais no desenvolvimento de novos carros elétricos“.
* A Capgemini entrevistou 500 executivos da indústria automobilística em oito países de dezembro de 2018 a janeiro de 2019. Além disso, foram realizadas entrevistas aprofundadas com vários especialistas da indústria e empresários.
20/02/2020
