O estudo da Accenture – referência de tecnologia em 120 países – sobre inteligência artificial (IA), demonstra o potencial de aumento das taxas de crescimento anuais na América do Sul até o ano de 2035. No caso do Brasil o impacto no VAB (valor agregado bruto) é da ordem de US$432 bilhões. A tecnologia impulsionará o PIB podendo incrementar 0,9 pontos percentuais do PIB até 2035, gerando uma nova onda de empregos, uma nova ordem econômica e viabilidade do mundo pós-industrial.
De um modo geral, a IA é a combinação de diversas tecnologias, que permitem às máquinas um elevado grau de interoperabilidade, e portanto têm a possibilidade de “aprender” e complementar as atividades humanas. Pelo ponto de vista econômico, ela é considerada um novo fator de produção potencializando novas fontes de crescimento.
Registre-se que a IA não é algo recente, podemos citar os cientistas computacionais Alan Turing, John Atkinson e John McCarthy (aliás ele cunhou o termo em 1955), com inúmeros trabalhos nos últimos 70 anos. O fato é que a IA se popularizou e se viabilizou nos últimos anos, sobretudo na onda da 4ª Revolução industrial. Precisamos entender os contextos e as oportunidades que envolvem a IA, de um lado, inicialmente, algo distante e circunscrito ao âmbito acadêmico, e de outro inserida nos sistemas de automação das empresas.
O uso intenso da IA no aumento da capacidade realizada e da capacidade preditiva tem alocado as produções industriais em outros patamares, com exponencial de crescimentos, acelerando payback´s e garantindo o ROI (Retorno sobre o investimento) de forma abrupta, e ainda com uma curva flexiva positiva de alto grau. A IA altera o modo com que os colaboradores realizam seus trabalhos. As novas gerações que chegam à indústria já possuem novo posicionamento tecnológico e com necessidade de novas capacitações.
Um exemplo prático em nosso PIM está na produção de televisores, a operação de parafusamento da tampa traseira, que contempla, às vezes, de 4 a 5 pontos nos quais o colaborador precisa atuar. Através da IA e visão computacional pode-se verificar se o operador cumpriu a instrução operacional (padrão pré-definido), no tempo previsto (tempo de ciclo) e na qualidade requisitada. E ainda, uma solução com inserção da robótica acelera o processo e garante o controle da produção, considerando os aspectos das atividades humanas mais repetitivas.
Temos os casos de uso da IA no uso das máquinas insersoras SMT (Surface Mount Technology) que montam componentes na superfície das placas, e de máquinas ASM (Automated Soldering Machine) que soldam partes e peças através de braço robótico. Em ambos os casos requerem precisão e performance e como as placas compõem, ao longo do processo, a montagem do produto acabado (ex: televisor, celular, carregadores e setup box) qualquer problema nessas linhas compromete a cadeia de valor, e neste aspecto a IA está presente monitorando o processo que detecta a possibilidade de um possível comportamento anormal, da operação dos motores, e sinaliza para o reparo ou substituição antes que uma falha aconteça.
Citando os resultados prévios do PIMM4.0 (modelo de maturidade e prontidão da Indústria 4.0 do PIM) , pode-se perceber algumas iniciativas, supramencionadas, no âmbito das indústrias, com aplicações de Machine Learning (aprendizado da máquina), as quais contribuíram para a sedimentação do momento de transição, em direção, à indústria 4.0, do PIM. Vale ressaltar que aplicações de IA, Machine Learning e Visão Computacional estão muito alinhadas com nossa indústria, e já podemos perceber soluções disponíveis nos institutos de pesquisas locais, apresentados na recente feira do Polo Digital de Manaus.
No agronegócio as aplicações são infindáveis. Já existem protótipos de tratores autônomos que podem mudar de rota por mudança climática, permitindo melhorias na produtividade ou evitando perdas. O mais interessante é que o controle é remoto. A IA está inserida na questão do reconhecimento dos padrões dos produtos e verificam se estão adequados para a colheita, identificação de pragas dentre inúmeras possibilidades. Malthus ficou para trás.
Minha visão é que tecnologias devem ser utilizadas com objetivo de equacionar o ciclo operacional, minimizando o ciclo econômico e alavancando o fluxo financeiro, já que atuariam na redução do tempo de ciclo, reduzindo custos e remodelando as relações sociais. Aqui, no PIM, temos um caminho pela frente, longo, profícuo, com um diferencial, estamos de drone.
Email: sbreval@gmail.com
(*) Professor da UFAM (Universidade Federal do Amazonas), Pós-doutoramento em Engenharia e Gestão Industrial pela Universidade do Porto e Doutor em Engenharia de Produção pela UFSC, Universidade Federal de Santa Catarina. Diretor Adjunto da FIEAM, Federação das Indústrias do Estado do Amazonas.
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