Lições do Passado
As lições trazidas pela automação fornecem um roteiro para o sucesso da IA.
A implementação de tecnologias de automação apresentou desafios e oportunidades semelhantes aos enfrentados pelas empresas que adotam a IA atualmente. Apesar dos desafios iniciais ao longo do processo, a automação acabou gerando ganhos claros em objetivos muito semelhantes aos que hoje orientam as iniciativas de inteligência artificial, como inovação, eficiência e geração de insights a partir de dados.
Refletindo sobre os pontos positivos e negativos dessa experiência, engenheiros e executivos concordam que os fatores que levaram à adoção bem-sucedida da automação também fornecem um bom roteiro para a inteligência artificial, como, por exemplo:
1. Estabelecer uma visão clara e alinhada sobre o ROI.
2. Utilizar programas-piloto para validar o valor de novos conceitos antes
de expandi-los.
3. Treinar funcionários para garantir a maximização do impacto de cada
iniciativa.
Seguindo essas lições, as empresas poderão obter um impacto ainda maior dos seus esforços de adoção da IA: Dois terços dos engenheiros (66%) e 58% dos executivos acreditam que a inteligência artificial tem o potencial de oferecer benefícios mais amplos do que a automação.
Perspectiva da TE
À medida que a produção se torna mais rápida e mais complexa, uma lição da automação tradicional se destaca: os sistemas que oferecem valor real são aqueles que não apenas inspecionam, mas medem, decidem e se ajustam continuamente em tempo real. Esse princípio de "circuito fechado", há muito tempo estabelecido na automação, agora informa diretamente como projetamos sistemas de visão habilitados pela inteligência artificial. Em vez de depender de inspeções reativas, a visão baseada em IA permite adotar o monitoramento em tempo real durante processos, identificando imediatamente problemas como pinos desalinhados e outras variações, além de possibilitar ajustes proativos nos parâmetros da máquina para preveni-los. Assim como os equipamentos automatizados dependem de parâmetros bem calibrados e módulos padronizados, a visão baseada em IA requer modelos robustos e gatilhos reutilizáveis, capazes de estabilizar a qualidade e escalar rapidamente entre diferentes linhas de produção. Para sustentar essa transformação, interfaces intuitivas e capacitação contínua permitem que chefes de linha e engenheiros treinem, aprimorem e implementem modelos de visão com o mesmo nível de confiança atribuído aos sistemas de automação.
Jim Tobojka
Vice-Presidente Sênior
Operações Globais