A abordagem tradicional, com uma programação baseada em estruturas "se-então-senão", entrega inúmeros benefícios, mas agora é hora de ir além.

As tecnologias que compõem o conceito de Indústria 4.0 têm como objetivo automatizar os processos envolvidos na produção para maximizar a eficiência, aumentar a sustentabilidade, a gestão da cadeia de abastecimento e identificar possíveis falhas antes mesmo que ocorram, gerando, otimizando e implementando enormes volumes de dados.

A mudança para os chamados sistemas de automação adaptativos, alimentados por IA e ML, traz ainda maior flexibilidade, capacidades preditivas e insights para lidar com tomadas de decisões complexas, impulsionando processos industriais mais eficientes e responsivos.

Automação tradicional vs. automação adaptativa

Os sistemas de automação tradicionais dependem de programação baseada em regras, e engenheiros e desenvolvedores definem explicitamente regras e instruções a serem seguidas pelas máquinas e pela tecnologia.

Os sistemas de automação adaptativos, especificamente aqueles que utilizam IA e ML, podem aprender com os dados e se adaptar a condições em rápida mudança, tomando decisões com base em padrões e tendências dos dados sem serem explicitamente programados para todos os cenários possíveis.

Habilitados pelos mais recentes avanços tecnológicos, gestores estão aproveitando a IA/ML para resolver seus complexos desafios de produção e estabelecer capacidades autônomas. Embora um sistema de automação industrial seja explicitamente programado para executar tarefas na ausência de intervenção humana, um sistema autônomo pode aprender a executar tarefas por conta própria e até mesmo se adaptar às mudanças em um processo ou ambiente, replicando a capacidade cognitiva dos humanos.

Sistemas de automação adaptativos alimentados por IA e ML podem transmitir mais inteligência aos sistemas e dispositivos, fazendo uso de dados coletados ao longo do tempo. Enquanto os sistemas tradicionais são reativos e seguem uma lógica predefinida, os sistemas adaptativos podem refinar e otimizar processos e reagir a cenários imprevistos. Ao analisar os dados e os padrões de aprendizagem, esses novos modelos podem lidar com tomadas de decisões complexas.

Por exemplo, em uma linha de produção, o modelo pode detectar que um parâmetro crítico do processo está oscilando acima ou abaixo de um ponto de ajuste ideal. Com base nos aprendizados sobre o que causa essa variação e quais ações podem resolvê-la, o sistema pode avaliar uma grande variedade de ações possíveis a serem tomadas e recomendar a ação que irá gerar o melhor resultado.

A adoção de ferramentas de IA e ML aos sistemas e soluções de automação industrial oferece uma compreensão integrada do contexto, do funcionamento interno e das interdependências de processos e de ativos industriais altamente complexos, e leva em consideração as características de design, limites de capacidade e diretrizes regulatórias e de segurança, fundamentais para as operações industriais.

Essa é a evolução lógica da automação industrial, com a integração de inovadoras capacidades que, certamente, vão levar o setor de manufatura a um novo patamar.

* Fabio Cardoso de Moraes, Especialista de Produtos da Mitsubishi Electric Brasil.

Foto: Divulgação/Freepik

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