A Inteligência Artificial (IA) pode ajudar os fabricantes a superar choques na cadeia de suprimentos
O setor de manufatura global segue sendo atingido pelos desafios de abastecimento da cadeia de suprimentos. As cadeias de fornecimento de componentes como semicondutores ainda não se recuperaram e a guerra na Ucrânia está impactando uma série de outras cadeias de valor, principalmente os preços da energia, o que afeta os fabricantes.
Por conta desses eventos, os fabricantes precisam se reinventar para impulsionar a produtividade e descobrir a próxima onda de valor para os negócios, a força de trabalho e o meio ambiente.
Neste cenário, o relatório “Unlocking Value from Artificial Intelligence in Manufacturing”, do World Economic Forum, concluiu que a IA poderia desbloquear mais de US$ 13 trilhões na economia global e aumentar o PIB em 2% ao ano. No entanto, as empresas lutam para aproveitar o valor que a aplicação das tecnologias de IA podem criar.
Diferentemente do que se pensa, isso não acontece porque os fabricantes não conseguem ver o potencial de criação de valor da Inteligência Artificial. Em uma pesquisa global com 3 mil empresas, 70% entenderam como a IA pode gerar valor comercial, 59% têm uma estratégia de IA em vigor e 57% dos entrevistados disseram que sua organização já estava testando a IA. Apesar dessas descobertas, apenas 1 em cada 10 disse que a IA estava gerando benefícios financeiros significativos.
Seis barreiras para a adoção da IA na manufatura
Os autores do relatório baseiam-se em insights de líderes do setor, bem como de especialistas em tecnologia e acadêmicos, para identificar as principais barreiras à adoção e escalabilidade da IA na manufatura. Eles também desenvolveram processos passo a passo para superar esses obstáculos.
O relatório identifica seis grandes desafios enfrentados pelos fabricantes que estão impedindo a implantação da IA e a capacidade de escala.
- Incompatibilidade entre recursos de IA e necessidades operacionais
As organizações geralmente negligenciam o planejamento adequado na implantação da IA. Elas frequentemente falham em combinar os recursos das plataformas de IA e os pontos problemáticos de negócios que esperam resolver. Essa incompatibilidade dificulta a adoção ou o dimensionamento adicional da IA nos negócios.
Solução: criação de um planejamento de negócios robusto, com uma abordagem orientada para o problema. O objetivo é definir as necessidades do negócio e calcular o valor que a IA pode trazer ao contribuir para a solução.
- Ausência de uma abordagem estratégica e comunicação de liderança
As organizações não conseguem elaborar e implementar uma estratégia de IA e um plano de comunicação em toda a empresa. Isso deixa o projeto sem os líderes certos para apoiar o investimento em IA e obter suporte dos usuários finais.
Solução: adoção de uma abordagem estratégica e comunicação proativa para demonstrar os benefícios da IA e os novos processos que ela traz. Isso aumentará a disposição dos funcionários em adotá-lo em suas rotinas.
- Habilidades insuficientes na intersecção de IA e operações
A liderança de projetos de IA geralmente é entregue a consultores externos ou especialistas em TI tradicionais que têm um entendimento limitado de IA.
Solução: os aplicativos de IA devem ser desenvolvidos e implementados por equipes multifuncionais com conhecimento diversificado da convergência de TI, operações, dados e tecnologia de IA.
- Disponibilidade de dados e ausência de uma estrutura de governança de dados
As empresas de manufatura geralmente dependem de conjuntos de dados limitados e dados fragmentados ou isolados. Isso pode limitar severamente a precisão e o valor dos insights da IA.
Solução: criação de uma única fonte de informações que possa ser aplicada em toda a organização. Disposição em compartilhar dados entre os limites tradicionais da empresa para apoiar a adoção da IA no setor de manufatura mais amplo.
- Falta de modelos de IA explicáveis na manufatura
Há muitos mal-entendidos sobre os modelos de IA e uma percepção de que eles são excessivamente complexos. Os fabricantes exigem novas plataformas de IA que criem confiança por meio da transparência e forneçam previsões significativas, explicáveis e precisas.
Solução: garantir que os insights da IA sejam entregues em um formato que os fabricantes entendam e considerem relacionáveis. Isso pode acelerar a adoção da IA no setor.
- Esforços significativos de personalização em casos de uso de manufatura
Não existe um aplicativo único para IA no setor de manufatura. As fábricas são ecossistemas complexos com engenharia e tecnologia específicas relacionadas ao setor industrial e à produção de produtos. Não é possível implantar modelos de IA prontos para uso.
Solução: Desenvolver ainda mais o design, o treinamento e o teste de modelos de IA para permitir uma fácil personalização manual.
Cinco etapas para implementar com sucesso a IA na manufatura
Tendo identificado as principais barreiras à adoção da Inteligência Artificial, o relatório sugere uma abordagem estratégica passo a passo para sua implementação bem-sucedida.
Essa abordagem começa com uma fase de iniciação, na qual o projeto é endossado pela liderança sênior. Uma estrutura de governança de dados é implementada e equipes multifuncionais são estabelecidas para conduzir a implementação da IA.
Segue-se para a fase de identificação, que busca identificar e desenvolver um conjunto de casos de uso que agregarão valor significativo ao solucionar problemas de negócios específicos. A fase de avaliação determina se os casos de uso de IA identificados anteriormente podem ser incorporados às operações existentes, sistemas de TI e dados, e à cultura organizacional.
Segue-se para a fase de viabilidade, que inclui teste de dados, prospecção de tecnologia para identificar as melhores soluções de IA e análise de competências para identificar conjuntos de habilidades relevantes na força de trabalho e áreas para qualificação.
Por fim, a fase de implementação define um roteiro para implantação com teste, validação de modelos de IA e colaboração, de modo a garantir que as necessidades dos usuários finais sejam atendidas para eliminar os medos em torno do impacto da tecnologia de IA.
A pesquisa mostra o enorme potencial da IA para transformar o setor de manufatura e agregar valor exponencial. O relatório conclui que com uma abordagem holística, a IA pode resolver alguns dos problemas mais persistentes na fabricação e explorar novas oportunidades que permitam às empresas aumentar seu desempenho operacional, impulsionar a agenda de sustentabilidade e capacitar a força de trabalho.
