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Inteligência Artificial e sua Aplicação Prática no Ambiente de Manufatura

À medida que a indústria de manufatura se torna cada vez mais competitiva, os fabricantes precisam implementar tecnologia sofisticada para melhorar a produtividade. A inteligência artificial, ou IA, pode ser aplicada a uma variedade de sistemas na manufatura. Ele pode reconhecer padrões, além de executar tarefas demoradas e mentalmente desafiadoras ou humanamente impossíveis. Na fabricação, é frequentemente aplicado na área de programação de produção baseada em restrições e processamento de circuito fechado.

O software de IA usa algoritmos genéticos para organizar programaticamente os cronogramas de produção para obter o melhor resultado possível com base em várias restrições predefinidas pelo usuário. Esses programas baseados em regras circulam por milhares de possibilidades, até chegar ao cronograma ideal que melhor atenda a todos os critérios.

Outra aplicação emergente para IA em um ambiente de manufatura é o controle de processo ou processamento de circuito fechado. Nessa configuração, o software usa algoritmos que analisam quais execuções de produção anteriores chegaram mais perto de atingir as metas do fabricante para a atual execução de produção pendente. O software então calcula as melhores configurações de processo para o trabalho atual e ajusta automaticamente as configurações de produção ou apresenta uma receita de configuração da máquina para a equipe, que pode ser usada para criar a melhor execução possível.

Isso permite a execução de execuções progressivamente mais eficientes, aproveitando as informações coletadas de execuções de produção anteriores. Esses avanços recentes na modelagem de restrições, lógica de programação e usabilidade permitiram aos fabricantes obter economia de custos, reduzir o estoque e aumentar os lucros finais.

IA – Uma breve história

O conceito de inteligência artificial existe desde a década de 1970. Originalmente, o objetivo principal era que os computadores tomassem decisões sem nenhuma intervenção humana. Mas nunca pegou, em parte porque os administradores do sistema não conseguiam descobrir como usar todos os dados. Mesmo que alguns pudessem compreender o valor dos dados, era muito difícil de usar, mesmo para engenheiros.

Além disso, o desafio de extrair dados dos bancos de dados rudimentares de três décadas atrás era significativo. As primeiras implementações de IA produziriam uma grande quantidade de dados, a maioria dos quais não era compartilhável ou adaptável a diferentes necessidades de negócios.

o ressurgimento

A IA está ressurgindo, graças a uma abordagem de dez anos chamada redes neurais. As redes neurais são modeladas nas associações lógicas feitas pelo cérebro humano. Na linguagem do computador, eles são baseados em modelos matemáticos que acumulam dados com base em parâmetros definidos pelos administradores.

Uma vez que a rede esteja treinada para reconhecer esses parâmetros, ela pode fazer uma avaliação, chegar a uma conclusão e agir. Uma rede neural pode reconhecer relacionamentos e detectar tendências em grandes quantidades de dados que não seriam aparentes para humanos. Essa tecnologia agora está sendo usada em sistemas especialistas para tecnologia de fabricação.

Aplicação prática no mundo real

Algumas empresas automotivas estão usando esses sistemas especializados para gerenciamento de processos de trabalho, como roteamento de ordens de serviço e sequenciamento de produção. A Nissan e a Toyota, por exemplo, estão modelando o fluxo de material em todo o chão de fábrica ao qual um sistema de execução de manufatura aplica regras ao sequenciar e coordenar as operações de manufatura. Muitas fábricas automotivas usam tecnologias baseadas em regras para otimizar o fluxo de peças através de uma célula de pintura com base em cores e sequenciamento, minimizando assim as trocas de tinta spray. Esses sistemas baseados em regras são capazes de gerar cronogramas de produção realistas que levam em consideração os caprichos da fabricação, pedidos de clientes, matérias-primas, logística e estratégias de negócios.

Os fornecedores normalmente não gostam de se referir a seus aplicativos de agendamento baseados em IA como IA devido ao fato de que a frase tem algum estigma associado a ela. Os compradores talvez relutem em gastar dinheiro em algo tão etéreo quanto a IA, mas se sentem mais confortáveis ​​com o termo “programação baseada em restrições”.

O agendamento baseado em restrições precisa de dados precisos

Um bom sistema de agendamento baseado em restrições requer roteamentos corretos que reflitam as etapas na ordem correta e bons dados sobre se as etapas podem ser paralelas ou se precisam ser sequenciais. A quantidade de planejamento minucioso que é necessário para um sistema bem-sucedido ser lançado é uma das maiores desvantagens.

Se uma equipe de gerenciamento não definiu e bloqueou rotas precisas em termos de sequência de operação e sobreposição de operação, e se não identificou corretamente as restrições de recursos com execução precisa e tempos de configuração com uma matriz de configuração correta, o que acontece com é apenas um cronograma finito muito ruim que a oficina não pode produzir. Ferramentas como IA não devem ser pensadas como uma solução de caixa preta, mas sim como uma ferramenta que precisa de entradas precisas para produzir um cronograma viável que possa ser entendido pelos usuários.

Programação baseada em restrições dentro de um sistema ERP (planejamento de recursos empresariais)

Ao selecionar uma solução, há uma série de pré-requisitos do sistema que você precisa procurar. Quanto melhor um aplicativo corporativo integrar várias disciplinas de negócios, mais poderoso ele será em termos de entrega de programação baseada em restrições. Isso significa que, se um conjunto de aplicativos oferece funcionalidade remendada de diferentes produtos adquiridos pelo fabricante, pode ser mais difícil usar esse conjunto para fornecer uma boa funcionalidade de agendamento. Isso ocorre porque várias variáveis ​​de negócios que residem na funcionalidade de não manufatura podem afetar a capacidade.

Quando um pacote de ERP é configurado para agendamento baseado em restrições ou finito, geralmente é roteado para um servidor de agendamento que calcula os horários de início e término das operações levando em consideração os pedidos e a capacidade existentes. Quando o pedido da loja é executado, o sistema de agendamento atualiza as informações sobre as operações e envia os resultados de volta para o servidor da empresa.

A funcionalidade de agendamento em uma solução de ERP deve funcionar em um ambiente de vários locais. Digamos que você precise calcular uma data de entrega com base em uma análise de material em vários locais e vários níveis, bem como na capacidade em toda a sua cadeia de suprimentos. O sistema deve permitir que você planeje considerando todos os locais em sua cadeia de suprimentos e o trabalho real agendado para cada um desses centros de trabalho. Manual ou automaticamente, você deve ser capaz de agendar o trabalho e fornecer imediatamente ao cliente uma ideia realista de quando o pedido será concluído.

Mais benefícios da IA, aplicativos baseados em restrições

Além dos benefícios de gerenciamento de capacidade imediatamente aparentes do agendamento baseado em restrições, há vários recursos analíticos menos óbvios. A funcionalidade de agendamento normalmente permite que você conduza análises preditivas do que aconteceria se certas alterações fossem feitas em um cronograma otimizado. Portanto, se um gerente de fábrica for pressionado por um determinado executivo de contas a priorizar um pedido em nome de um cliente, esse gerente de fábrica poderá produzir dados excelentes sobre quantos outros pedidos atrasariam como resultado. Além disso, essa funcionalidade pode fornecer análises preditivas sobre o efeito da capacidade adicionada na planta. Isso permite que os fabricantes vejam se a compra de equipamentos realmente proporcionará um aumento na capacidade ou se simplesmente resultará em um gargalo mais adiante no processo de fabricação.