Ferramentas de inteligência artificial (IA) estão sendo implementadas em todos os lugares, inclusive no setor de manutenção industrial.
As empresas industriais vêm buscando há muito tempo se afastar de processos de manutenção reativa ou preventiva. Com as tecnologias certas, elas podem adotar estratégias de manutenção preditiva (PdM) que maximizam o ciclo de vida dos ativos e reduzem o risco de paradas não planejadas. Mas como a IA pode apoiar e potencializar essa abordagem?
De modo geral, o futuro da IA na manutenção industrial é promissor. No entanto, ainda é necessária uma grande transformação para aproveitar todo o potencial das tecnologias de inteligência artificial na manutenção. Veja até onde essas ferramentas já chegaram, quais são os próximos passos e como sua empresa pode usar a inteligência artificial para conquistar uma vantagem competitiva.
A ascensão da IA na manutenção industrial
A inteligência artificial existe, de uma forma ou de outra, há décadas. No entanto, seu uso em larga escala acelerou drasticamente nos últimos anos. A pergunta é: por que agora?
A rápida adoção da IA na manutenção industrial e em outras áreas pode ser atribuída a três avanços principais:
- Poder computacional: a evolução das unidades de processamento permitiu que os modelos de IA processassem grandes volumes de dados com muito mais eficiência
- Disponibilidade de dados: a internet e os dispositivos de IoT provocaram uma explosão na quantidade de dados disponíveis
- Pesquisa e desenvolvimento: os investimentos contínuos em IA resultaram em uma série de avanços tecnológicos
A inteligência artificial ganha ainda mais força a cada novo avanço significativo. Hoje, a IA é uma ferramenta viável para melhorar as práticas de manutenção industrial. No entanto, as empresas industriais ainda estão apenas começando a explorar todo o potencial das ferramentas de IA preditiva.
Como a IA se tornou popular
Durante décadas, apenas pesquisadores e profissionais com alto nível de especialização tinham acesso a modelos de inteligência artificial. Esses primeiros modelos não eram especialmente úteis para aplicações no mundo real. A I-care e outros fornecedores de soluções ajudaram a mudar esse cenário ao desenvolver casos de uso personalizados e específicos para atender a desafios concretos dos negócios. Essa abordagem levou à implementação de soluções baseadas em IA, que passaram a ser acessíveis a um grupo limitado de usuários industriais considerados pioneiros na adoção dessas tecnologias. Essas soluções eram desenvolvidas principalmente em colaboração com especialistas dentro das próprias organizações. Embora ainda estivessem longe de ser amplamente utilizadas ou acessíveis a todos, já geravam valor.
A inteligência artificial generativa (GenAI), como o ChatGPT, mudou tudo. De repente, líderes empresariais puderam conhecer o potencial da IA na prática, sem precisar de treinamento prévio ou conhecimento especializado sobre o tema. Eles passaram a experimentar ferramentas de inteligência artificial e a utilizá-las para facilitar tarefas rotineiras do dia a dia.
Como a IA se integra à otimização de processos
A inteligência artificial já comprovou seu valor ao aprimorar diversos processos industriais essenciais. Ela se destaca nas seguintes áreas:
- Análise preditiva: analisa dados de sensores em tempo real para detectar padrões que indicam possíveis falhas
- Otimização da eficiência dos processos: ajusta parâmetros operacionais para reduzir o consumo de energia e aumentar a produção
- Otimização do planejamento da manutenção: garante que as intervenções de manutenção sejam realizadas com o menor impacto possível na produção
Embora a IA tradicional já tenha otimizado com sucesso esses e outros fluxos de trabalho, a GenAI acrescenta uma nova dimensão. Ela pode ajudar a elaborar procedimentos de manutenção, analisar históricos de registros e sugerir soluções para problemas mecânicos complexos. A GenAI também pode ser usada para escrever códigos de programação específicos para resolver casos de uso bem delimitados.
As possibilidades são realmente promissoras. No entanto, esses novos casos de uso também apresentam desafios específicos.
Os desafios da IA na manutenção
Usar inteligência artificial generativa na manutenção preditiva é uma possibilidade empolgante. No entanto, as empresas industriais ainda precisarão superar alguns desafios importantes.
Em uma entrevista recente, Tom Rombouts, Diretor de Reliability and Data-Driven Solutions da I-care, resumiu esses desafios da seguinte forma:
Confiabilidade
A IA analisa grandes volumes de dados para gerar resultados. Se os dados usados em seu treinamento forem tendenciosos ou pouco confiáveis, a qualidade dos resultados será comprometida. Por isso, todas as respostas geradas pela IA devem ser cuidadosamente revisadas para garantir precisão e confiabilidade.
Controle de qualidade
Garantir que o conteúdo gerado por IA, como instruções de manutenção, seja correto e seguro é essencial. Procedimentos incorretos criados devido a alucinações da GenAI podem gerar riscos graves à segurança e causar novas paradas não planejadas. Especialistas no assunto devem revisar todo o conteúdo para confirmar sua precisão e aplicabilidade, sem cair na armadilha de confiar em respostas da GenAI que parecem seguras, mas estão erradas.
Resistência à mudança
A equipe da I-care acredita firmemente que a transformação digital não pode ser apenas digital. Implementar novas tecnologias sem oferecer às equipes o treinamento e a confiança necessários para utilizá-las só levará a resultados abaixo do esperado.
Mas não cometa o erro de subestimar a IA. Ela representa, de fato, “a grande mudança” da nossa geração!
Os colaboradores que forem pegos de surpresa pelas mudanças trazidas pelas iniciativas de IA podem desenvolver uma forte resistência. O resultado provavelmente será um ROI menor e um prazo mais longo para gerar valor, dois fatores que vão na direção oposta aos objetivos de manutenção de uma organização industrial.
O que precisa acontecer agora
Depois de conhecer os benefícios da inteligência artificial para a eficiência, você pode se sentir tentado a dar total liberdade à IA e deixá-la resolver todos os seus problemas de manutenção. No entanto, essa é uma receita para o desastre. Sem as medidas adequadas de controle de qualidade, a IA generativa pode causar tantos problemas quanto benefícios, ou até mais.
IA na manutenção industrial: solução perfeita ou tio bêbado?
Durante uma entrevista recente, Rombouts identificou a capacidade da GenAI de gerar informações que parecem plausíveis, mas estão incorretas, como um dos maiores riscos da adoção da IA. Ele comparou esse fenômeno ao tio bêbado em uma reunião de família.
Imagine estar sentado à mesa enquanto todos conversam sobre investimentos. Entre eles está seu tio, que bebeu um pouco demais. Ele dá conselhos sobre o mercado de ações com total confiança. Como você está conversando com ele pessoalmente, consegue perceber facilmente que ele está sob o efeito do álcool. Por isso, você questiona a validade dos conselhos que ele está dando.
Agora imagine que você tivesse acesso apenas a uma transcrição do que ele disse. A escolha das palavras e a forma como ele se expressa poderiam transmitir conhecimento sobre o mercado e fazer com que suas recomendações parecessem confiáveis.
As empresas enfrentam um desafio semelhante com a IA generativa. Ela produz conteúdos que parecem corretos e convincentes. No entanto, usuários sem o conhecimento necessário podem ter dificuldade para distinguir informações realmente precisas de afirmações sem fundamento, mas bem formuladas.
Esse é um problema crítico na manutenção industrial. Orientações ou instruções incorretas geradas pela GenAI podem provocar falhas mecânicas ou até mesmo acidentes fatais.
Rombouts propõe testar a capacidade de um modelo de IA de “detectar informações sem fundamento”. O processo é bastante simples: ele sugere fornecer intencionalmente informações incorretas ao modelo para verificar se ele consegue diferenciar fatos de dados não confiáveis. Ele também recomenda treinar os profissionais de manutenção para identificar respostas pouco confiáveis geradas pela IA.
Pense nessas redundâncias como um sistema de verificações e controles. O modelo é treinado para identificar e sinalizar informações incorretas. Ao mesmo tempo, os profissionais de manutenção também são treinados para detectar informações não confiáveis, permitindo que identifiquem e corrijam eventuais erros que não tenham sido detectados pelo modelo.
IA como ferramenta, não como substituta
A inteligência artificial não é uma solução mágica capaz de resolver todos os desafios da manutenção industrial. É uma ferramenta poderosa que já proporcionou grandes avanços na manutenção preventiva. No entanto, todo o seu potencial só poderá ser aproveitado quando confiança, validação e supervisão humana forem priorizadas juntamente com sua adoção.
Este artigo foi escrito por Tom Rombouts, Diretor de Confiabilidade