5 maneiras de impulsionar a produtividade com a inteligência artificial

Sabemos que a automação de máquinas produz produtos de qualidade de maneira mais rápida e eficiente, ao mesmo tempo em que fornece informações críticas para ajudar gestores a tomar decisões de negócios mais fundamentadas. No entanto, ainda existem alguns obstáculos: muitas empresas relutam em compartilhar dados sensíveis de produção e processo. Há também o desafio de integrar grandes quantidades de dados, do chão-de-fábrica ao back office, para criar insights em tempo real. Para fazer uma fábrica inteligente funcionar como um sistema unificado, algumas empresas usam uma plataforma de middleware.

Podemos listar cinco maneiras pelas quais os fabricantes podem aumentar seu nível de produtividade usando a inteligência artificial.

1. Previsão de demanda mais precisa
Com a inteligência artificial e aprendizagem automática, os sistemas podem testar centenas de modelos matemáticos de produção e possibilidades de resultados e podem ser mais precisos em suas análises enquanto se adaptam à novas informações, como lançamentos de novos produtos, interrupções na cadeia de fornecimento ou exigência de mudanças repentinas. De acordo com a consultoria McKinsey, com a aprendizagem automática é possível reduzir o estoque global de 20% a 50%. A inteligência artificial também pode aumentar a eficiência em coisas tão simples quanto fazer um inventário físico. Uma tarefa que os funcionários levam um mês para concluir, no Walmart, por exemplo, pode ser concluída em 24 horas usando drones sofisticados que voam pelo armazém, digitalizam itens e verificam itens faltantes.

2. Manutenção preditiva
As organizações estão começando a perceber que vale a pena investir em soluções de manutenção preditiva porque ela é uma maneira infalível de melhorar a eficiência operacional e, portanto, há um impacto quase imediato no resultado final. A manutenção preditiva usa sensores para rastrear as condições dos equipamentos e analisa os dados continuamente, permitindo que as organizações intervenham no equipamento quando for realmente necessário, em vez de fazer isso apenas nos horários de serviço programados, minimizando o tempo de inatividade.

As máquinas podem até ser configuradas para avaliar suas próprias condições, solicitar suas próprias peças de reposição e um técnico de campo quando necessário. Levando a manutenção preditiva ainda mais longe, algoritmos baseados em Big Data podem ser usados ??para prever falhas futuras em equipamentos. A McKinsey identificou que a manutenção preditiva de equipamentos industriais, aprimorada por inteligência artificial, pode gerar uma redução de 10% nos custos anuais de manutenção, de até 20% de redução no tempo de inatividade e uma redução de 25% nos custos de inspeção.

3. Fabricação hiper-personalizada
Os avanços em inteligência artificial e de software estão permitindo que as empresas levem a personalização para um nível mais elevado, criando produtos e serviços altamente relevantes para consumidores individuais. Isso é importante porque a personalização gera mais receitas.

Em uma pesquisa recente, 20% dos consumidores disseram que estariam dispostos a pagar até 20% mais por produtos ou serviços personalizados. E as marcas que estão dispostas a personalizar produtos também são capazes de construir uma maior confiança com seus clientes. De acordo com a Accenture, 83% dos consumidores nos EUA e no Reino Unido estão dispostos a ter varejistas confiáveis ??usando seus dados pessoais para receber produtos, recomendações e ofertas personalizadas e direcionadas.

4. Otimização de processos de fabricação
Até o final deste ano, espera-se que haja vários tipos de máquinas acionadas por motores de inteligência artificial executando algoritmos de aprendizagem automática capazes de melhorar de maneira autônoma a eficiência dos processos de fabricação.

Os sistemas de inteligência artificial monitorarão as quantidades usadas, os tempos de ciclo, as temperaturas, os tempos de espera, os erros e o tempo de inatividade para otimizar as execuções da produção. A primeira etapa da implantação da AI será um modo de “assistência do operador”, em que ela será executada em segundo plano e sugerirá respostas para o operador. Os sistemas de inteligência artificial usarão as decisões finais dos operadores para aprender como a mente humana funciona para que possam ser implantados em um modo de “substituição de operador”. No futuro, ela nos permitirá transformar dados em inteligência em um ambiente independente de fornecedor, onde todas as máquinas falam a mesma linguagem, aumentando a eficiência da produção de máquina para máquina em todo o chão de fábrica.

5. Análise de aquisição de material automatizada combinada com aprendizagem automática registrará e criticará tudo, incluindo os estágios iniciais de cotação e estabelecimento da cadeia de suprimento. A McKinsey prevê que a aprendizagem automática reduzirá os erros de previsão da cadeia de suprimentos em torno de 50% e reduzirá também os custos relacionados ao transporte e armazenagem e administração da cadeia de suprimentos de 5% a 10% e de 25% a 40%, respectivamente. A Honeywell já está integrando algoritmos de AI e aprendizagem automática em compras, suprimento estratégico e gerenciamento de custos.