A indústria 4.0 é a nova era da produção industrial, caracterizada pela integração de tecnologias avançadas, como Internet das Coisas (IoT), computação em nuvem e Inteligência Artificial (IA). 

Nela, a IA é uma das principais tecnologias, pois permite que as máquinas se comuniquem entre si, aprendam com dados em tempo real e até tomem decisões autônomas. Com isso, as empresas podem melhorar a eficiência, a produtividade e a qualidade, bem como reduzir custos e aumentar a segurança no local de trabalho. 

Desde a análise preditiva até a automação de processos, a IA está transformando como as empresas operam e produzem bens e serviços, e espera-se que seu uso continue a crescer à medida que a tecnologia evolui ainda mais.

Quer saber mais sobre o assunto? Então, continue lendo para conhecer 11 usos de Inteligência Artificial na indústria 4.0, além dos seus principais benefícios.

Usos de Inteligência Artificial na indústria 4.0

Ainda que esteja em constante crescimento, são muitas as possibilidades de aplicar uma IA de forma comercial e que traga benefícios reais para a empresa. No entanto, muitos negócios já utilizam essa tecnologia para elevar sua produtividade e, principalmente, seus resultados.

Abaixo, listamos 13 usos de Inteligência Artificial na Indústria 4.0. É verdade que não são os únicos, mas, com eles, você já conseguirá ter uma ideia do potencial que essa tecnologia pode causar.

1. Aprendizado de máquina (Machine Learning)

O aprendizado de máquina pode ser usado para otimizar a produção, reduzir custos e prever falhas de equipamentos. É um dos conceitos de IA mais básicos, mas, ainda assim, extremamente poderoso.

Por exemplo, a fabricante de elevadores Schindler usa o aprendizado de máquina para monitorar sensores em seus elevadores e prever quando os componentes precisam ser substituídos antes que falhem.

Uma aplicação simples, mas extremamente poderosa para o negócio.

Leia também: Mitos sobre Machine Learning: 12 itens para conhecer e entender mais sobre o conceito

2. Redes neurais artificiais (ANNs)

Já as redes neurais artificiais podem ser usadas para resolver problemas complexos de classificação e reconhecimento de padrões. 

A BMW, por exemplo, usa as redes neurais artificiais para melhorar a qualidade dos produtos, analisando imagens de componentes automotivos em busca de defeitos de qualquer tipo, sejam simples ou graves.

3. Processamento de linguagem natural (NLP)

O processamento de linguagem natural é uma das principais vertentes de IA utilizada nos dias atuais e com a indústria 4.0 não é diferente. Na prática, ela pode ser usada para automatizar o atendimento ao cliente e o processamento de documentos. 

Como exemplo, temos a empresa de seguros Allstate que usa o processamento de linguagem natural para automatizar a avaliação de sinistros, reduzindo o tempo necessário para processar reivindicações dos segurados.

4. Visão computacional

A visão computacional também é uma das vertentes de IA que permitem o processamento de imagens por meio dos computadores. Assim, ela pode funcionar em empresas fabricantes de produtos em etapas de controle de qualidade.

Como exemplo, temos a fabricante de chips Intel que atuou em conjunto com a Ambev para melhorar o processo de inspeção dos veículos de entrega. Isso permitiu um processo mais rápido, assertivo e com altíssima qualidade.

5. Sistemas de recomendação

Os famosos sistemas de recomendação podem ser usados para personalizar a experiência do usuário e melhorar a eficiência de vendas. 

Como exemplo, temos a Amazon usando a tecnologia para oferecer produtos relevantes aos clientes com base em suas compras anteriores e histórico de navegação. Isso pode ser feito por meio do site ou de dispositivos inteligentes, como é o caso da Alexa.

6. Automação de processos robóticos

O Robotic Process Automation pode ser usado para automatizar tarefas manuais, como processamento de dados, coleta de informações e registro de dados.

No entanto, é importante reforçar que o RPA não é uma Inteligência Artificial, mas que pode, sim, trabalhar perfeitamente em conjunto com ela. Isso acontece pelo RPA operar baseado em regras bem definidas — e não aprender, como acontece com a IA, durante o processo.

Ainda assim, essa tecnologia pode ser um “braço direito” das inteligências artificiais, realizando tarefas baseada em padrões de imagem em uma cadeia de processos complexa. É a união do dinamismo da IA com a produtividade do RPA.

7. Inteligência Artificial Conversacional

Outra tecnologia muito utilizada nos dias atuais são as IAs conversacionais. Elas são usadas para melhorar a interação do usuário com chatbots e assistentes virtuais, sejam em chats ou dispositivos inteligentes residenciais.

Como exemplo de uso na indústria 4.0, temos o Banco do Brasil usando chatbots alimentados por Inteligência Artificial para fornecer suporte aos clientes e ajudá-los a resolver problemas financeiros mais simples e que dispensam atendimento humano.

8. Análise preditiva

Pode ser usada para prever problemas de manutenção, falhas em equipamentos e identificar oportunidades de melhoria. Tudo isso de forma proativa, como o próprio nome sugere. 

A Rolls-Royce, por exemplo, usa a análise preditiva para monitorar a saúde dos motores de aeronaves em tempo real, reduzindo os custos de manutenção e aumentando a segurança. Para ler mais sobre o tema, em inglês, basta acessar o artigo aqui.

9. Realidade aumentada

A realidade aumentada é um recurso muito poderoso, podendo ser usada para melhorar a experiência do usuário, treinamento e até serviços de manutenção.

Mas ela, sozinha, também não é classificada como uma Inteligência Artificial. Porém, pode ser combinada com uma IA para realizar feitos incríveis, como é o caso do recém lançado Vision Pro, o óculos de realidade da Apple.

Abaixo, deixamos um vídeo explicando como a IA é aplicada (legendas em português), vale muito a pena ver:

The Hidden AI in Apple’s new VISION PRO – Spatial Computing

10. Detecção de anomalias

A detecção de padrões incomuns nos dados são importantes para alertar os usuários sobre problemas potenciais de um produto. Assim, medidas podem ser tomadas para evitar acidentes ou prejuízos aos usuários como um todo.

Como exemplo, temos a empresa alemã Osram que usa a detecção de anomalias para monitorar seus equipamentos de produção e detectar problemas de desempenho, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a eficiência das máquinas.

11. Reconhecimento de voz

O reconhecimento de voz também é um recurso bem desenvolvido que está presente nos dispositivos pessoais e, cada vez mais, avança para usos no ambiente de trabalho.

A empresa de tecnologia Vocollect, por exemplo, usa o reconhecimento de voz para ajudar os trabalhadores a cumprir tarefas de forma mais eficiente, como pegar e embalar itens em um armazém. Tudo isso sem precisar olhar para uma tela ou dispositivo.

Conclusão

Como pudemos ver, o impacto da Inteligência Artificial na indústria 4.0 são bem significativos, se considerarmos que é uma tecnologia relativamente nova e que está em processo de descoberta.

Ainda assim, grandes companhias já aproveitam seus benefícios para conquistar resultados surpreendentes nas suas áreas de atuação. E isso, com o tempo, só deve aumentar cada vez mais.

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