Enquanto Doritos, Walkers e Wotsits aceleram ao longo de uma esteira rolante na fábrica da PepsiCo em Coventry – onde são feitas algumas das batatas fritas mais populares do Reino Unido – o barulho do zumbido das máquinas é quase ensurdecedor.
Mas aqui, não são apenas os trabalhadores humanos que tentam ouvir sinais de falha da máquina acima da briga na fábrica.
Os sensores ligados aos equipamentos também estão atentos a indicações de falhas de hardware, tendo sido treinados para reconhecer sons de máquinas cansadas que correm o risco de paralisar as linhas de produção.
A PepsiCo está implantando esses sensores, criados pela empresa de tecnologia Augury e alimentados por inteligência artificial (IA), em suas fábricas, após um teste bem-sucedido nos EUA.
A empresa é uma das muitas que exploram como a IA pode aumentar a eficiência da fábrica, reduzir o desperdício e colocar os produtos nas prateleiras mais rapidamente.
Analisando os números
Desde o projeto inicial até a entrega, a IA é vista como tendo um papel fundamental em uma nova onda de fabricação. A sua capacidade de processar e analisar enormes volumes de dados já está a ajudar os fabricantes a prever e a preparar-se para potenciais perturbações.
Um minuto de inatividade da fábrica pode custar milhares de libras às empresas, e o aumento dos atrasos pode significar a perda da procura do consumidor em momentos críticos, como o período festivo ou a Black Friday.
Assim, ferramentas que podem verificar e analisar processos em tempo real, alertar sobre problemas futuros e aproveitar dados históricos para recomendar soluções estão se tornando imagens familiares no chão de fábrica.
Os sensores usados nas fábricas da PepsiCo foram treinados em grandes volumes de dados de áudio, para serem capazes de detectar falhas como desgaste em correias transportadoras e rolamentos, enquanto analisam vibrações de máquinas.
“Temos hoje mais de 300 milhões de horas de máquinas que analisamos e monitoramos, e podemos aproveitar todos esses dados para criar algoritmos que saibam como identificar padrões específicos de diferentes problemas de funcionamento”, diz o presidente-executivo da Augury, Saar Yoskovitz.
Ao também recolher informações e insights sobre o estado geral do equipamento, como identificar quando uma máquina pode falhar novamente no futuro, a tecnologia permite que os trabalhadores programem a manutenção com antecedência e evitem ter de reagir a erros da máquina à medida que estes ocorrem.
O uso de sensores alimentados por IA também pode oferecer à empresa uma maneira de reduzir o desperdício em suas operações.
“Se a máquina estiver funcionando da maneira ideal, você poderá reduzir o consumo de energia dessa máquina”, afirma Yoskovitz.
A visão computacional, que envolve treinar máquinas para reconhecer objetos em imagens e vídeos, é outro tipo de IA usada em algumas fábricas do mundo para detectar defeitos em produtos em grande escala. A enxurrada de itens que se movem ao longo das correias transportadoras e das máquinas de classificação nas fábricas significa que pequenos defeitos nos produtos podem ser facilmente ignorados.
Isto é particularmente verdadeiro para wafers de chips de computador e placas de circuito que possuem designs e componentes complexos. Erros que antes poderiam ter passado despercebidos ao olho humano agora podem ser captados pela câmera de uma máquina e capturados por algoritmos treinados para detectar anomalias específicas no nível da superfície.
Melhorando a visibilidade
Alexandra Brintrup, professora de manufatura digital no Instituto de Manufatura da Universidade de Cambridge, diz à BBC que o uso de IA para melhorar a eficiência na indústria, inclusive em áreas como manutenção preditiva e controle de qualidade, pode agora ser considerado aplicações convencionais da tecnologia .
“Sinto que as oportunidades mais interessantes da IA na produção virão de coisas que nem sequer podíamos tentar fazer antes, como a partilha de capacidade entre fabricantes, a melhoria da visibilidade nas cadeias de abastecimento, até mesmo a partilha de camiões numa cadeia logística, ” ela diz.
A natureza complexa e entrelaçada das redes da cadeia de abastecimento e a relutância de algumas partes interessadas em dizer quem as fornece, mantiveram anteriormente muitos aspectos da produção envoltos em mistério.
Mas a IA pode ser usada para analisar e prever quem e onde estão os fornecedores, dando às empresas uma visão sobre os gargalos e aos consumidores uma visão sobre a origem dos seus produtos e os materiais utilizados.
O professor Brintrup lidera o Laboratório de IA da cadeia de suprimentos do Institute for Manufacturing, que desenvolveu seu próprio mecanismo preditivo para identificar onde ingredientes como o óleo de palma podem ter sido usados em um produto, mas disfarçados sob um nome diferente em seu rótulo.
A pesquisa recente do laboratório sugeriu que o óleo de palma pode ter 200 nomes diferentes nos EUA – e estes podem não se destacar para os consumidores ecologicamente conscientes.
“Temos cada vez mais uma sociedade que está muito consciente do impacto ambiental e social da produção, por isso penso que aumentar a visibilidade da cadeia de abastecimento e fornecer essa informação ao consumidor vai tornar-se cada vez mais importante”, acrescenta o Prof Brintrup.
E os trabalhadores?
A questão de saber o que a crescente adoção de ferramentas de IA nas fábricas e na cadeia de abastecimento mais ampla significará para os trabalhadores paira sobre o cenário industrial.
Algumas empresas estão a explorar como a IA pode ser usada para manter os trabalhadores da linha de produção seguros em torno das máquinas – utilizando técnicas de aprendizagem automática e visão computacional para monitorizar as imagens das câmaras da fábrica para identificar possíveis ameaças ou acidentes.
Enquanto isso, wearables alimentados por IA, como exoesqueletos, foram implantados em armazéns do Reino Unido para garantir que as pessoas encarregadas de transportar cargas pesadas repetidamente não fiquem tensas ou feridas.
David Schwartz, vice-presidente global da PepsiCo Labs, diz que a empresa vê os sensores e a IA da Augury de forma mais ampla como uma forma de agregar mais valor aos trabalhadores e clientes, e não apenas para preparar as suas fábricas para o futuro.
“Está ajudando a melhorar a forma como as pessoas trabalham, para que possamos trazer melhor eficiência para atender às necessidades de nosso pessoal, de nossos clientes, e possamos estar preparados para nos inclinarmos para o futuro para atender às suas necessidades diariamente”, diz ele
Fonte: BBC