A manufatura é um setor onde pequenos erros podem gerar falhas catastróficas. Por décadas, engenheiros monitoraram dados de máquinas e sistemas para identificar anomalias e oscilações inesperadas. Ao perceberem um possível problema, decidiam qual a melhor ação, seja um ajuste fino ou a paralisação completa de uma máquina.
Hoje, sensores inteligentes da Internet das Coisas (IoT) e modelos de Inteligência Artificial (IA) podem analisar esses mesmos dados e chegar a conclusões semelhantes às de um analista ou engenheiro qualificado. De fato, a IA processa grandes volumes de informação em velocidade incomparável à capacidade humana. Isso levanta um questionamento: os avanços tecnológicos estão excluindo os humanos do processo decisório na manufatura?
Como a IA pode ampliar a tomada de decisão humana
A resposta não é simples. Imagine um controle estatístico de temperatura com limites superior e inferior. Enquanto os valores estiverem dentro desses parâmetros, tudo parece bem. Mas e se um engenheiro perceber que a temperatura se aproxima frequentemente do limite inferior? Muitas indústrias prefeririam que a decisão sobre intervir ou não continuasse sendo feita por um humano, e não por um sistema automatizado.
Esse exemplo ilustra que a IA não deve substituir a tomada de decisão humana, mas sim aprimorá-la. Com a capacidade de consolidar e analisar dados com rapidez, a IA melhora a qualidade das informações disponíveis para analistas e engenheiros, tornando as decisões mais assertivas. Além disso, modelos de IA generativa podem sugerir soluções baseadas em dados, como “De acordo com este conjunto de dados, recomenda-se fazer X e Y”. A decisão final ainda será do analista ou engenheiro, mas agora com maior confiança e proatividade.
Caso prático: inspeção visual com IA
A colaboração entre IA e humanos pode ser extremamente eficiente. Um exemplo prático, e que já está sendo adotado por algumas indústrias brasileiras, é um sistema de inspeção visual baseado em IA que utiliza algoritmos avançados e técnicas de “deep learning” para examinar peças em linhas de produção automotiva. O sistema é treinado para identificar problemas como parafusos soltos ou trocados, riscos e outras não conformidades.
Quando o sistema detecta uma falha, ele gera automaticamente um alerta para o operador, fornecendo feedback visual instantâneo. Dessa forma, o profissional pode agir rapidamente para corrigir o problema, minimizando impactos na linha de produção. Em resumo, a IA agiliza a análise e otimiza a tomada de decisão do operador, mas não o substitui.
Colaboração, não substituição
A IA não veio para eliminar o papel humano na manufatura, mas para potencializar a tomada de decisões. Assim como outras revoluções tecnológicas, seu propósito é fornecer dados precisos e insights em tempo real, permitindo escolhas mais estratégicas e assertivas. Embora possa automatizar tarefas repetitivas e otimizar processos, a inteligência humana segue essencial para interpretar cenários complexos e inovar.
No futuro da manufatura, não se trata de escolher entre humanos ou máquinas, mas de promover uma colaboração estratégica entre ambos. As empresas que integrarem a IA como aliada, em vez de substituta, alcançarão novos patamares de eficiência, inovação e competitividade, tanto no mercado brasileiro quanto no cenário global.
