A IA está a expandir a definição de automação industrial
A inteligência artificial já não está confinada às linhas de montagem automóvel, às fábricas de semicondutores ou à produção aeroespacial altamente normalizada. Os desenvolvimentos mais recentes mostram uma mudança mais ampla: as tecnologias de automação estão a ser adaptadas a indústrias com escalas de produção, materiais, processos e limitações operacionais radicalmente diferentes.
Dois exemplos ilustram particularmente bem esta mudança. A Huntington Ingalls Industries está a explorar IA física e robótica para a produção de grandes componentes de navios de guerra, enquanto a Siemens está a aplicar IA agêntica a uma produção alimentar altamente flexível, incluindo bolachas recheadas e donuts.
Embora estas aplicações pareçam não ter relação entre si, partilham o mesmo objetivo de engenharia: tornar a automação mais adaptável quando a automação fixa convencional deixa de ser fácil de justificar.
A Huntington Ingalls visa a automação de componentes navais de grande escala
A Huntington Ingalls Industries, um importante construtor naval da Marinha dos EUA, celebrou um acordo com parceiros de robótica para melhorar o fabrico de grandes componentes navais.
A abordagem proposta centra-se na produção de grandes conjuntos fora do ambiente tradicional do estaleiro, antes de os transportar para a integração final. Isto poderá alterar a forma como as grandes estruturas navais são fabricadas, transferindo determinadas operações de fabrico para ambientes mais controlados e favoráveis à automação.
Do ponto de vista da engenharia de automação, isto é significativo, porque a construção naval apresenta desafios muito diferentes dos da produção automóvel. Os componentes são grandes, as geometrias variam consideravelmente, os volumes de produção são relativamente baixos e os processos exigem frequentemente discernimento humano.
Por isso, a IA física e a robótica têm de funcionar para além de movimentos simples e repetíveis. Os sistemas devem interpretar as condições físicas, adaptar-se às variações e coordenar-se com os trabalhadores humanos e os equipamentos de produção convencionais.
A IA física poderá transformar a produção de baixo volume
Os robôs industriais tradicionais têm o melhor desempenho quando o ambiente de produção é previsível. A construção naval põe essa premissa em causa.
As grandes estruturas podem apresentar variações dimensionais, superfícies irregulares, posições de trabalho variáveis e sequências de montagem complexas. Um sistema robótico concebido com base em coordenadas fixas e pressupostos rígidos sobre o processo pode tornar-se ineficiente quando estas variáveis mudam.
A IA física introduz uma camada adicional de inteligência. Em vez de executar simplesmente uma sequência predeterminada, um sistema de automação pode combinar potencialmente perceção automática, dados de sensores, modelos de processo e controlo adaptativo para responder a alterações nas condições físicas.
O valor prático dependerá menos da terminologia associada à IA e mais de melhorias mensuráveis na produção. A precisão do posicionamento, o tempo de ciclo, a taxa de retrabalho, a segurança dos operadores, a utilização dos equipamentos e a integração com os sistemas de fabrico existentes continuarão a ser os verdadeiros indicadores de desempenho.
A Siemens leva a IA para a produção alimentar de elevada variedade
No extremo oposto do espectro de fabrico, a Siemens está a aplicar IA agêntica ao processamento de alimentos.
A empresa colaborou com duas empresas de automação da indústria alimentar para desenvolver uma solução de automação flexível destinada a produtos como bolachas recheadas e donuts. O ambiente-alvo caracteriza-se por uma grande variedade de produtos e volumes de produção comparativamente baixos.
A produção alimentar apresenta um problema de automação diferente do da construção naval. Em vez de lidarem com estruturas maciças, os engenheiros têm de gerir receitas de produtos, mudanças frequentes, ingredientes variáveis, requisitos de embalagem, procedimentos de higienização e uma consistência rigorosa do processo.
Neste ambiente, a flexibilidade pode ser mais valiosa do que a velocidade máxima das máquinas.
A IA agêntica poderá reduzir o custo das mudanças de produção
A produção de elevada variedade e baixo volume tem tradicionalmente criado um desafio económico para a automação. As máquinas dedicadas podem proporcionar um excelente débito, mas a sua rentabilidade diminui quando os produtos mudam frequentemente.
A IA agêntica poderá proporcionar um modelo operacional diferente, ajudando os sistemas de automação a coordenar decisões de produção, definições dos equipamentos, receitas e sequências de processo de acordo com requisitos variáveis.
A distinção importante é que a IA não substitui a arquitetura de automação subjacente. Os PLC, controladores de movimento, variadores, sensores, sistemas de segurança, redes industriais e plataformas HMI continuam a fornecer a camada de controlo determinístico.
A IA funciona, pelo contrário, cada vez mais como uma camada de inteligência sobre esta infraestrutura.
Duas indústrias, uma estratégia de automação
A construção naval e a produção alimentar parecem não ter quase nada em comum, mas os seus desafios de automação revelam a mesma tendência da indústria.
Ambas as aplicações exigem que as máquinas lidem com a variabilidade. Ambas podem beneficiar da combinação da automação convencional com perceção, processamento de dados, robótica e IA. Mais importante ainda, nenhuma das aplicações pode depender inteiramente de uma programação rígida se os fabricantes quiserem aumentar a flexibilidade.
Isto sugere que a próxima fase da automação industrial não consistirá simplesmente em substituir mais operações manuais por robôs. A maior oportunidade está na criação de sistemas capazes de adaptar o seu comportamento às alterações nas condições de produção.
O verdadeiro teste é a integração, não a IA
Do ponto de vista da engenharia, a questão mais importante não é saber se um sistema utiliza IA física ou IA agêntica. A questão é saber se essa inteligência pode ser integrada de forma segura e previsível na arquitetura de controlo existente.
A IA industrial tem de coexistir com o controlo determinístico, a segurança funcional, os requisitos de cibersegurança, as bases de dados de produção, os sistemas de qualidade e os operadores humanos. Qualquer recomendação baseada em IA que alcance o processo físico deve também funcionar dentro de limites claramente definidos.
Isto é particularmente importante em aplicações como o fabrico naval, onde os erros de produção podem ter consequências significativas, e o processamento alimentar, onde a qualidade dos produtos e a conformidade do processo são rigorosamente controladas.
A automação está a tornar-se mais adaptável
Os exemplos da Huntington Ingalls Industries e da Siemens demonstram como a automação está a entrar em ambientes anteriormente considerados difíceis de automatizar de forma económica.
A direção comum é clara: a automação industrial está a evoluir de sequências fixas para sistemas de produção adaptáveis.
No entanto, a IA deve ser vista como uma capacidade adicional de engenharia, e não como um substituto dos fundamentos comprovados da automação. Os sensores continuam a precisar de sinais precisos, as redes continuam a precisar de comunicações previsíveis, os sistemas de controlo continuam a precisar de um comportamento determinístico e as máquinas continuam a exigir funções de segurança cuidadosamente concebidas.
As empresas que mais beneficiarão da IA industrial serão provavelmente as que combinarem estes fundamentos com software inteligente, em vez de tratarem a IA como uma tecnologia autónoma.
