Imagine uma fábrica capaz de perceber que uma máquina está prestes a avariar, reorganizar automaticamente o trabalho e antecipar um atraso numa encomenda, antes de o problema chegar ao cliente. Esta realidade está a aproximar-se, e a inteligência artificial (IA) irá ter um papel decisivo.
Durante décadas, as fábricas têm sido digitalizadas. Sistemas de gestão passaram a controlar encomendas, stocks, compras e produção. Hoje, a IA acrescenta uma nova capacidade, não se limita a registar o que aconteceu, pode analisar grandes quantidades de informação, reconhecer padrões e ajudar a decidir o que fazer a seguir.
Mas será que estamos a caminhar para fábricas totalmente autónomas, onde as máquinas e os algoritmos tomam todas as decisões? Provavelmente não, pelo menos num futuro próximo. O cenário mais realista é uma colaboração cada vez mais estreita entre pessoas, máquinas e sistemas inteligentes.
Para perceber onde a IA pode fazer a diferença, vale a pena olhar para uma das tarefas mais importantes de qualquer fábrica: decidir o que produzir, quando produzir e com que recursos.
O difícil desafio de planear uma fábrica
Uma fábrica pode ter centenas ou milhares de operações para executar. Cada encomenda pode exigir materiais diferentes, máquinas específicas, trabalhadores com determinadas competências e tempos de produção distintos. Tudo isto tem ainda de ser conciliado com as datas prometidas aos clientes.
É aqui que entra o plano de produção. Em termos simples, é a sequência de tarefas que indica o que deve ser feito, quando deve ser feito e em que máquinas ou recursos. O objetivo é produzir o necessário, evitar desperdícios e cumprir os prazos.
Os sistemas de gestão já fazem grande parte deste trabalho. Calculam, por exemplo, que materiais são necessários, verificam o que existe em stock e ajudam a determinar quais os trabalhos que devem ser realizados. Depois, os responsáveis pela produção definem a melhor sequência das operações.
Parece simples, mas não é. Uma pequena alteração pode provocar um efeito dominó. Uma encomenda urgente pode obrigar a mudar a sequência de produção, uma máquina pode ficar indisponível, uma matéria-prima pode chegar atrasada, ou uma operação pode demorar mais do que o previsto.
É aqui que a IA pode mudar o jogo
Tradicionalmente, os sistemas de planeamento recorrem a regras para decidir a ordem das operações. Por exemplo: produzir primeiro a encomenda que chegou primeiro, dar prioridade à operação mais rápida ou começar pelo trabalho cuja data de entrega está mais próxima.
Estas regras são úteis, mas têm uma limitação: a realidade de uma fábrica muda constantemente. A IA pode analisar simultaneamente muito mais informação e procurar, com base nos dados históricos, quais as decisões que tendem a produzir melhores resultados.
Em vez de existir apenas um plano de produção definido no início do dia, poderemos ter um plano que se adapta continuamente à realidade.
Uma fábrica que aprende com o que acontece
Suponha que uma máquina avaria. Num modelo tradicional, alguém terá de avaliar o impacto da avaria e reorganizar as tarefas. Com sistemas de IA ligados aos restantes sistemas da empresa, será possível analisar rapidamente quais as encomendas afetadas, que outras máquinas estão disponíveis, que trabalhos podem ser antecipados e quais os prazos que correm risco.
Outro exemplo, se uma determinada máquina costuma demorar mais tempo a executar uma operação do que o previsto, a IA pode identificar esse padrão a partir do histórico e ajudar a ajustar futuros planos.
O mesmo pode acontecer com atrasos de fornecedores, alterações de prioridades ou variações na procura. Quanto melhor for a informação disponível, maior será a capacidade de o sistema encontrar alternativas.
Os dados são o coração da IA
Há, no entanto, uma condição essencial para que tudo isto funcione: a IA precisa de informação de qualidade.
Uma fábrica pode ter excelentes sistemas para gerir vendas, stocks, compras, produção e qualidade. O problema surge quando estes sistemas funcionam como ilhas, sem comunicarem adequadamente entre si.
Para tomar boas decisões, a IA precisa de relacionar aquilo que acontece em diferentes áreas da empresa. Uma encomenda de cliente pode estar ligada ao stock disponível, à chegada de uma matéria-prima, à disponibilidade de uma máquina e ao histórico de produção. É a combinação destas informações que permite perceber o problema como um todo.
Por isso, a transformação digital de uma fábrica não passa apenas por instalar uma ferramenta de IA. Passa, sobretudo, por integrar os sistemas e organizar os dados que já existem.
Qual o impacto da IA nas pessoas da empresa?
A evolução da IA não significa necessariamente substituir quem trabalha na fábrica. Pelo contrário, uma das utilizações mais interessantes será dar às pessoas melhores ferramentas para tomar decisões.
Um responsável de produção pode receber uma recomendação de alteração do plano, acompanhada da explicação dos principais motivos: uma máquina indisponível, uma encomenda urgente, uma alteração de stock ou um atraso previsto de um fornecedor.
A decisão final pode continuar a ser humana. A diferença é que será tomada com muito mais informação e num espaço de tempo muito menor.
A fábrica do futuro será mais flexível
A grande mudança trazida pela IA não está numa fábrica completamente autónoma, mas numa fábrica capaz de reagir muito mais depressa.
Hoje, muitas decisões dependem da experiência acumulada de algumas pessoas. No futuro, parte desse conhecimento será transformada em dados e modelos capazes de apoiar toda a organização.
Uma fábrica assim, passa de uma lógica em que o plano é definido e depois corrigido quando surgem problemas para outra em que o plano é continuamente ajustado à realidade.
Isso poderá significar menos tempos mortos, menor desperdício, melhor utilização das máquinas, stocks mais equilibrados e maior capacidade para cumprir as entregas.
Conclusão
A resposta ainda está a ser construída. A tecnologia já consegue apoiar tarefas concretas, mas estamos provavelmente apenas no início do que virá a acontecer.
O mais provável é que a fábrica do futuro não seja uma fábrica sem pessoas. Será uma fábrica onde as pessoas trabalham lado a lado com sistemas inteligentes que observam, analisam, aprendem e sugerem.
A questão decisiva não será apenas saber se a IA consegue gerir uma fábrica. Será saber até onde queremos que ela participe nas decisões e, sobretudo, se temos os dados e os sistemas necessários para lhe permitir fazê-lo de forma fiável.
A inteligência artificial irá tornar as fábricas mais rápidas, eficientes e flexíveis. Mas a verdadeira transformação acontecerá quando a tecnologia deixar de ser apenas uma ferramenta isolada e passar a compreender, em conjunto, aquilo que acontece em toda a empresa.
Glossário de nomenclaturas usadas na indústria
MRP — sistema que ajuda a calcular os materiais necessários para produzir as encomendas, tendo em conta pedidos, stocks e necessidades de fabrico.
MRP II — evolução do MRP que acrescenta ao cálculo de materiais a capacidade de produção e a organização dos recursos necessários.
BOM — lista de materiais e componentes necessários para fabricar um produto.
OEE — indicador que permite avaliar a eficiência de um equipamento, considerando disponibilidade, desempenho e qualidade.
Gantt — gráfico utilizado para visualizar as tarefas de produção ao longo do tempo e perceber a ocupação dos diferentes recursos.
