Além da automação: Como a IA Generativa está redefinindo a fabricação
No mundo da tecnologia em rápida evolução, ficar à frente da curva é uma dura realidade. Nos últimos dois anos, a inteligência artificial generativa (GenAI) passou de um conceito futurista para uma força transformadora tangível, moldando o cenário de fabricação de maneiras anteriormente consideradas impossíveis. À medida que os fabricantes globais navegam pelas complexidades da produção moderna, a GenAI oferece soluções poderosas para aumentar a eficiência, aumentar a transparência, reduzir custos e impulsionar a inovação.
No recente estudo Future of Manufacturing da Deloitteilit—, que reuniu respostas de quase 600 inquiridos em fabricantes—, 87% relataram que já tinham iniciado um piloto GenAI. Enquanto 24% dos entrevistados indicaram que adotaram o GenAI use case(s) em pelo menos uma de suas instalações, 10% o implementaram em suas redes mais amplas. Metade dos entrevistados classificou o GenAI entre as soluções de alta prioridade que planejavam implementar nos próximos 24 meses, consistentemente mais alto do que os gêmeos digitais, o omniverso e o metaverso.
A ascensão do GenAI na fabricação
À medida que o GenAI passa do hype para a realidade, os letilitis dão um passo para trás e entendem o que é o GenAI.
GenAI é um subconjunto de IA que utiliza modelos avançados—incluindo modelos de linguagem grandes (LLMs) e técnicas como processamento de linguagem natural (NLP)—para gerar novos conteúdos, designs e soluções. Esses LLMs permitem que o GenAI interaja com os usuários de maneira mais humana. O uso de gráficos de conhecimento pode melhorar a compreensão de GenAIilitis da linguagem, contexto e significado. No geral, o GenAI se destaca na geração de novos conteúdos multimodais, extraindo e simplificando dados, contextualizando informações e fornecendo uma interface de conversação.
As capacidades do GenAI são promissoras para os fabricantes
Top 3 Capacidades GenAI que são mais promissoras para os fabricantes
1. Extração e simplificação de dados, além da automação
Análise rápida de grandes volumes de dados para identificar padrões e insights-chave, geração automatizada de conteúdo e sumarização—along com entrega de conhecimento personalizado—capaz GenAI para transformar a gestão do conhecimento de sistemas estáticos em ecossistemas dinâmicos e inteligentes. Isso capacita a força de trabalho com o conhecimento certo no momento certo, aumentando a eficiência e a tomada de decisões.
- Os trabalhadores podem acessar rapidamente formatos digitalizados de procedimentos operacionais padrão, manuais, registros, registros em lote e outros documentos para ajudar a melhorar as operações, resolver consultas e tomar decisões mais rápidas.
- O conhecimento tácito e histórico dos técnicos pode ser capturado para personalizar treinamentos com base em necessidades e estilos específicos. Isso ajuda a melhorar a eficácia dos programas de treinamento existentes e facilita a integração mais rápida.
Além disso, os modelos GenAI podem complementar os modelos tradicionais de previsão de IA para aprimorar a análise de dados, fornecendo insights mais ricos e abrangentes. Isso pode ajudar os fabricantes a melhorar as operações, otimizar o planejamento da produção, minimizar os estoques, prever falhas de equipamentos e analisar defeitos do produto.
À medida que a tecnologia evolui, espera-se que o aumento da adoção de técnicas de geração intercalada de recuperação (RIG) e geração aumentada de recuperação híbrida (HybridRAG) aumente ainda mais o valor para os fabricantes—, permitindo saídas de maior qualidade e com reconhecimento de domínio baseadas em uma fonte de informações mais confiável e abrangente. Isso é especialmente benéfico para tarefas que exigem raciocínio complexo e controle preciso sobre a integração de informações.
2. Assistência conversacional consciente do contexto
Com sua capacidade de entender a linguagem humana, o GenAI pode fornecer assistência conversacional sensível ao contexto. Os sistemas inteligentes compreendem o significado das entradas do usuário e adaptam as respostas com base nas preferências do usuário, criando conversas naturais e significativas. Esta capacidade GenAI pode ajudar significativamente os fabricantes, fornecendo visibilidade para a realização de análise de causa raiz, permitindo-lhes tomar as ações de mitigação mais adequadas.
- Se um usuário perguntar sobre a otimização de uma linha de produção, os aplicativos com tecnologia GenAI podem considerar os cronogramas de produção atuais, as restrições de produção, a disponibilidade de recursos e as otimizações anteriores para fornecer recomendações perspicazes e acionáveis para melhoria.
- Operadores, supervisores e gerentes podem usar a interface de conversação para acompanhar a produção e o inventário em tempo real, ajudando a resolver situações baseadas em exceções. Os aplicativos com tecnologia GenAI podem ajudar a analisar rapidamente a causa raiz dos incidentes no chão de fábrica e sugerir medidas potencialmente preventivas e corretivas.
- A imagem abaixo ilustra como os assistentes baseados no GenAI podem ser usados para fornecer rapidamente uma abordagem passo a passo para resolver um código de erro específico de maneira conversacional. Os operadores podem fazer perguntas esclarecedoras que anteriormente exigiam a intervenção e assistência de um operador titular.
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3. Proficiência multimodal
Os modelos GenAI demonstram maior versatilidade no manuseio de diversos formatos de dados. Os usuários podem fornecer entrada em várias modalidades, incluindo texto, imagens, áudio, código, vídeo e modelos 3D. Da mesma forma, esses modelos também podem gerar saídas em uma faixa semelhante de modalidades.
- Os trabalhadores de manutenção podem inserir consultas usando vários métodos, como prompts de texto com código de erro e/ou mensagens de áudio com detalhes, até mesmo fazer upload de imagens de peças com defeito em um chatbot de manutenção baseado em GenAI. Isso usaria dados de diversas fontes, como leituras de sensores, registros de manutenção, relatórios técnicos e informações visuais para diagnosticar falhas no equipamento. O chatbot pode gerar saídas multimodais, como instruções de solução de problemas baseadas em texto, auxílios visuais que ilustram procedimentos de reparo e até sobreposições de áudio com orientação passo a passo para os técnicos.
- Ao integrar diversos dados, como leituras de sensores, inspeções visuais, registros de áudio e manutenção, a GenAI pode aprimorar a detecção de falhas de máquinas. Isso pode ajudar a detectar possíveis problemas perdidos pelos métodos tradicionais.
- A GenAI também pode ser fundamental no desenvolvimento de experiências de aprendizado imersivas para os trabalhadores, criando módulos de treinamento, documentação de processo e procedimentos operacionais padrão a partir de feeds de texto, imagem e vídeo brutos. Mesmo os módulos de aprendizagem podem ser uma combinação de guias textuais, trechos de vídeo e simulações em tempo real—utilizando questionários adaptativos e feedback personalizado para maximizar o impacto.
A GenAI pode ajudar a gerenciar desafios na indústria de manufatura
À medida que as empresas adotam o GenAI, abordar proativamente os desafios relacionados à privacidade, segurança, disponibilidade e qualidade dos dados é fundamental. Além disso, o potencial para “alucinações” do modelo GenAI e o cenário regulatório em constante mudança exigem atenção cuidadosa e contínua. A estrutura confiável do AI™ da Deloitte’ é uma dessas estruturas abrangentes que incorpora essas considerações e apoia a implantação responsável e sustentável do GenAI. Outras soluções potenciais para algumas dessas preocupações são:
- Minimize os riscos de privacidade de dados ao usar LLMs públicos, aplicando políticas de retenção zero com provedores de serviços e, simultaneamente, implementando controles de acesso rigorosos em seus próprios sistemas para restringir privilégios de acesso e modificação de dados relacionados a aplicativos GenAI. Essa abordagem dupla protege informações confidenciais tanto externa quanto internamente.
- Use técnicas de explicabilidade (XAI), gerenciamento de mudanças e outras formas de abordagens de construção de confiança.
- Use grades de proteção para garantir o uso ético, seguro, transparente e confiável dos modelos GenAI.
- Estabelecer uma equipe de garantia de qualidade GenAI e desenvolver uma plataforma de observabilidade abrangente, incorporando recursos de rastreamento e avaliação para aplicações LLM. Essa plataforma deve suportar benchmarks específicos de aplicativos e avaliações de desempenho em tempo real, facilitando relatórios robustos e melhoria contínua. As estruturas de avaliação de aplicativos devem comparar os resultados com viés, precisão, coerência e relevância.
- Use dados de alta qualidade, engenharia rápida eficaz, aterramento forte, modelos GenAI ajustados e avaliação contínua para minimizar a alucinação.
Comece pequeno, mas planeje grande
A GenAI é apenas um avanço tecnológico—it’s uma mudança de paradigma que está redefinindo o cenário de fabricação. Ele tem o potencial de gerar eficiências significativas, criar novas oportunidades e resolver muitos desafios antigos da indústria.
Embora os fabricantes tenham sido historicamente cautelosos em adotar a automação de processos, a indústria já está se movendo em direção à IA agêntica, em que agentes de IA inteligentes, detectáveis e confiáveis poderiam realizar tarefas e tomar decisões de forma independente. A adoção do GenAI agora é uma aposta de mesa.
A identificação e a adoção de casos de uso de alto valor serão críticas para a adoção bem-sucedida em larga escala. Começando com implementações pequenas e estratégicas, os fabricantes podem construir uma base sólida para transformações mais amplas. A jornada pode ser desafiadora, mas as recompensas podem ser transformadoras. O caminho para uma fabricação mais resiliente, ágil e inteligente aguarda com a GenAI.
