A integração de recursos digitais no setor de usinagem é hoje um requisito de competitividade, envolvendo o gerenciamento da manufatura alimentado por dados em tempo real provenientes de sistemas de monitoramento integrados ao controle da qualidade.

 

Tecnologias como o uso de Mínima Quantidade de Lubrificante (MQL) contam hoje com o apoio de ferramentas digitais que promovem a produtividade, a redução de custos operacionais, do consumo energético e do impacto ambiental das atividades produtivas.

 

João Alfredo Delgado (foto), diretor executivo de Tecnologia da Associação Brasileira da Indústria de Máquinas e Equipamentos (Abimaq), enfatizou o avanço do uso da inteligência artificial (IA) pela indústria nos últimos dois anos, durante a realização da última Feimec, em São Paulo (SP), quando a instituição apresentou o seu Demonstrador de Soluções Tecnológicas da indústria 4.0, com o tema “Adaptabilidade – O Ápice da Manufatura 4.0”, um espaço que reuniu empresas, universidades e centros de pesquisa para expor a aplicação prática das tecnologias digitais e de automação hoje disponíveis.

 

A iniciativa foi levada anteriormente à Feira de Hannover, na Alemanha, no final de abril. Participante ativo de ambos os eventos, João concluiu que, em termos de maturidade tecnológica, “o Brasil não deve nada ao que está sendo feito e mostrado em países como a Alemanha, muito pelo contrário”, ressaltando o fato de a sociedade brasileira ser muito adaptável a novidades e ao uso de novos recursos digitais.

 

De acordo com João, a democratização do acesso a sensores tem sido determinante nesta transição, e a combinação com os recursos de inteligência artificial (IA) está proporcionando um salto qualitativo nunca visto antes. “Enquanto os sensores captam e disponibilizam um imenso volume de dados de máquina, a IA industrial passou a atuar na triagem e na busca seletiva dos dados relevantes para processos, acelerando o ritmo da tomada de decisões”, explicou.

 

A IA industrial já era utilizada há muitos anos, diretamente à aprendizagem de máquina (machine learning). Porém o advento da IA generativa, capaz de criar a partir de padrões aprendidos em bases de dados existentes, permite selecionar melhor os dados, sem a necessidade de grandes volumes de investimento.

 

Os primeiros passos para a adoção desse tipo de tecnologia consistem em sensoriar e tratar dados de máquina. Apenas essas duas atitudes podem representar um ganho de 20% de produtividade, de acordo com João. Já a digitalização de outras atividades e decisões pode representar ganhos de até 40%, além de permitir o gerenciamento de processos com uso menos intensivo de mão de obra humana. “Programar, por exemplo, deixou de ser um gargalo, pois os agentes de IA são capazes de fazê-lo”, comentou.

 

O entrevistado destacou que para fins mais gerais podem ser usadas ferramentas de IA conhecidas como Gemini, Claude e Chat GPT. Porém, é recomendável criar um agente para tarefas específicas, o que permite aumentar a capacidade cognitiva do sistema, ou ainda, optar por IAs específicas para uso industrial, que permitem parametrizar procedimentos de maneira mais eficiente e customizada.

 

A grande vantagem do uso de IAs no ambiente industrial é o fato de elas se basearem em bancos de dados das próprias empresas, o que reduz muito a possibilidade de “alucinação”, fenômeno em que o modelo gera informações incorretas ou sem fundamento lógico, mas de maneira convincente.

 

Onde encontrar orientação

 

João explicou que há muitas startups brasileiras especializadas no desenvolvimento e aplicação da IA no meio industrial, algumas delas associadas à Câmara Setorial Digital da Abimaq, a CSDigital. O Senai, operador do programa Brasil Mais Produtivo do Governo Federal, é outra vertente importante de apoio ao processo de digitalização das indústrias, orientando sobre ajustes necessários para otimizar processos antes da digitalização.

 

É possível inclusive obter subsídios por mecanismos de fomento de instituições como a Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) e a Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (Embrapii), a taxas de juros mais acessíveis do que as praticadas no mercado. Financiamentos de projetos de inovação estão disponíveis tanto para fabricantes de máquinas quanto para empresas de manufatura que desejam implementar avanços tecnológicos com base em recursos digitais.

 

As políticas que visam metas ambientais, sociais e de governança (ESG) das empresas também podem ser favorecidas pelo uso das IAs. A definição de quantidade mínima de lubrificante (MQL), o sensoriamento completo dos processos para identificar pontos de perda de energia são ações possíveis. “Temos um caso de um sistema de refrigeração de moldes em uma máquina, por exemplo, em que foi possível obter 30% de economia de energia apenas racionalizando o processo, acionando motores e dispositivos no momento certo”, enfatizou João.

 

 

Imagem: Abimaq

 

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