Já se foi o tempo das tabelas escritas à mão. Os planos de produção agora se tornaram digitais e estão sendo gerenciados por meio de aplicativos para PC e sistemas especializados. Por isso, há uma demanda por sistemas de controle de produção aprimorados por IA. Então, o que a IA trará para o gerenciamento da produção? Neste blog, saiba por que as organizações estão introduzindo a IA no gerenciamento da produção, os benefícios que ela traz e exemplos de seu uso.
Por que a introdução da IA no gerenciamento da produção está ganhando atenção?
Por que a tecnologia de IA está sendo mais usada no gerenciamento da produção? Vamos considerar a relação com a IA ao analisar a finalidade do controle de produção.
Objetivo do controle de produção
O controle de produção supervisiona as atividades de produção para obter eficiência de custos e garantia de qualidade. Ele também gerencia a otimização da “fabricação” e da “venda” de produtos, o que é crucial na indústria de manufatura.
Para saber mais, leia nosso blog sobre controle de produção, controle de manufatura e controle de qualidade.
Diferenças no gerenciamento de produção, gerenciamento de manufatura e controle de qualidade | Stratus
As organizações gerenciam uma variedade de operações de produção, incluindo aquisição de matérias-primas, gerenciamento de estoque, informações de entrega e métodos de transporte. O escopo desse gerenciamento é amplo e o trabalho é extremamente complexo.
Os sistemas de gerenciamento de produção estão ajudando as empresas a realizar essas operações complexas.
Leia mais sobre as funções e os benefícios dos sistemas de gerenciamento de produção em nosso blog abaixo.
Funções e benefícios do sistema de controle de produção | Stratus
Vantagens de usar a IA para o gerenciamento da produção
A IA agora está sendo usada em operações de gerenciamento de produção. Antes da IA, havia muitos problemas no gerenciamento da produção que eram difíceis de resolver, mesmo após a introdução de um sistema de gerenciamento da produção. Para equilibrar as pesadas cargas de trabalho de cada departamento, as organizações devem dividir o pessoal e coordenar de forma eficaz entre os departamentos.
Além disso, as matérias-primas, os submateriais, o trabalho em andamento e as peças terceirizadas também estão sujeitos ao gerenciamento pelo controle de produção. É importante observar que sempre há o risco de omissões nos arranjos e pedidos incorretos.
Dependendo do setor, não é incomum que as previsões de demanda e as suposições de taxas de defeitos sejam completamente imprevisíveis ou sejam feitas com base na experiência e na intuição.
As tarefas de gerenciamento da produção dependiam muito da habilidade da pessoa responsável. A personalização muitas vezes prejudicava o conteúdo do trabalho. O uso da IA no gerenciamento da produção atrai a atenção para resolver esses problemas. O melhor controle e a precisão das previsões aprimorarão as operações de gerenciamento da produção. Por esse motivo, a IA está sendo implementada para melhorar a precisão da produção.
Então, quais são os benefícios de usar a IA para o gerenciamento da produção? Vamos dar uma olhada nos detalhes.
Eliminação da escassez de recursos humanos e da dependência de habilidades individuais
As operações de controle de produção geralmente dependem das habilidades da pessoa responsável, o que pode aumentar as cargas de trabalho. A escassez de recursos humanos, da qual muitas empresas do setor de manufatura estão sofrendo, também está estimulando um aumento na carga de trabalho dos gerentes de produção.
Quando o sistema de gerenciamento de produção é alimentado por IA, ele pode reduzir a quantidade de trabalho manual necessário do gerente. O uso da IA ajuda a eliminar a dependência de habilidades individuais e a reduzir a carga de cada pessoa, eliminando a escassez de recursos humanos.
Previsão de demanda a partir do processamento de informações de grande porte
Produzir planos de produção a partir de previsões de demanda também é uma importante tarefa de gerenciamento de produção. É necessário um nível muito alto de habilidade para fazer previsões com base na experiência e na intuição da pessoa responsável e nas informações acumuladas até o momento.
Com a introdução da IA, é possível processar grandes quantidades de informações e dados em um curto período de tempo, e também será possível criar padrões para peças que antes dependiam da intuição sem fundamentos claros. Mais informações podem ser usadas para a previsão de demanda, e a IA pode ser treinada para melhorar ainda mais a precisão da previsão.
Responder às necessidades por meio de uma correção de curso flexível e rápida
A era da produção em massa de um número limitado de modelos acabou, e as necessidades do mercado estão se diversificando, de modo que somente a produção de alto mix e baixo volume pode atendê-las.
Entretanto, há limites para recursos como pessoal, localização e equipamentos nas fábricas que realizam a produção. Não é realista preparar linhas de produção individuais para uma ampla variedade de produtos. Por esse motivo, é necessário conduzir as atividades de produção e, ao mesmo tempo, alternar os tipos de produtos a serem fabricados por meio de um plano de produção detalhado e de um sistema de produção flexível. Em resposta às necessidades em constante mudança, as organizações devem revisar o plano de produção a cada vez.
Com a introdução da IA, o ônus de corrigir o curso do planejamento da produção pode ser reduzido e a precisão melhorada. Como as necessidades mudam em um ritmo acelerado, a importância da IA também está aumentando para manter o ritmo.
Compartilhamento de informações precisas e em tempo real
As informações que devem ser compartilhadas com outros departamentos mudam constantemente devido às mudanças nas necessidades e às correções contínuas de curso nas operações de gerenciamento da produção.
Como os fabricantes continuam a melhorar a eficiência da produção, os atrasos no compartilhamento de informações em processos que exigem o gerenciamento do ciclo de fabricação em unidades de 0,1 segundo levam ao risco de criar um desperdício significativo. Portanto, muitos sistemas de controle de produção são equipados com funções de compartilhamento de informações e dados.
A introdução da IA aumenta drasticamente a quantidade de informações e dados que podem ser processados. Junto com isso, a importância do compartilhamento de informações em tempo real aumentará.
Como usar a IA no gerenciamento da produção de sua empresa
Para utilizar a IA no gerenciamento da produção, é necessário introduzir um sistema de gerenciamento da produção que incorpore a IA.
Se você ainda não introduziu um sistema de controle da produção, é importante considerar a implementação de um. Além disso, se já tiver introduzido um sistema de gerenciamento de produção e não planeja usar a IA nesse sistema, deve considerar a troca de sistemas.
Há várias decisões que devem ser tomadas para implementar o novo sistema:
- Método de desenvolvimento
Compre um sistema empacotado ou desenvolva um novo - Postura de introdução
Ele é gerenciado em seu próprio computador ou servidor, ou é gerenciado na nuvem? - Como mudar
Como mudar do sistema existente
Você pode ler mais sobre essas opções e como implementá-las em nosso blog com link abaixo.
Funções e benefícios do sistema de controle de produção | Stratus
Ao introduzir um novo sistema de gerenciamento de produção de IA, é necessário desenvolver uma função para coletar dados para melhorar a eficiência. Para fazer bom uso da IA, a integridade e a precisão dos dados são essenciais.
Também é importante considerar os sensores necessários para coletar dados altamente precisos, os tipos de dados necessários e os mecanismos – como uma plataforma de computação Edge – que coleta e analisa dados em tempo real.
Exemplos de gerenciamento de produção usando IA
Há alguns casos em que as operações de gerenciamento de produção começaram com IA parcial. Por exemplo, o uso da IA está progredindo nas seguintes operações:
IA para planejamento de produção
A elaboração de um plano de produção pode ser uma das maiores cargas de trabalho no gerenciamento da produção. Embora os sistemas convencionais de gerenciamento de produção possam organizar, vincular, compartilhar e visualizar informações, o planejamento final da produção tinha de ser feito manualmente.
Por exemplo, uma grande empresa de alimentos introduziu um sistema de gerenciamento de produção com IA e utiliza a IA para formular planos de produção. Um mecanismo que permite que a IA aprenda o planejamento da produção por especialistas em gerenciamento de produção calcula um plano de produção otimizado para essa empresa.
Com o aprendizado da IA, agora é possível criar planos de produção com um alto grau de precisão que supera o planejamento humano.
Otimize a produção e o estoque com IA
Muitos gerentes de produção tendem a manter uma grande quantidade de estoque para evitar riscos, como escassez de produtos e de materiais. Essa mentalidade de aversão ao risco também é um fator que aumenta gradualmente os custos.
Uma empresa introduziu um sistema de gerenciamento de produção alimentado por IA que conseguiu reduzir o excesso de estoque causado pela psicologia humana. A IA encontra a quantidade ideal de estoque, possibilitando determinar a quantidade ideal de produção e o tempo de produção.
Previsões de demanda e mudanças no plano em resposta a mudanças no ambiente
As vendas de bebidas flutuam de acordo com o clima, o que dificulta a previsão da demanda. Este fabricante de bebidas usa IA para agilizar o gerenciamento da produção.
No passado, a previsão da demanda, que é complicada devido a fatores externos, inclusive o clima, não podia ser feita por máquinas e era realizada por julgamento humano. Entretanto, a introdução da IA tornou isso possível, permitindo que o sistema criasse planos de produção que refletissem fatores externos, inclusive o clima.
A inspeção de qualidade por IA melhora o nível de qualidade
No processo de inspeção, quase sempre há trabalho que precisa ser feito manualmente. O desafio é que é difícil para os inspetores realizarem inspeções exatamente com os mesmos padrões. Por exemplo, nas inspeções visuais, há espaço para a subjetividade e é impossível eliminar completamente as discrepâncias de julgamento. Além disso, produtos defeituosos podem fluir devido à supervisão.
Há um caso de uso bem-sucedido da introdução do controle de qualidade baseado em IA no processo de inspeção. A imagem capturada pelo dispositivo da câmera é comparada com os dados acumulados dos critérios de aceitação e a IA é usada para julgar automaticamente. Isso torna possível fazer julgamentos com uma precisão que excede em muito a da inspeção humana.
O progresso da IA no gerenciamento da produção
Neste blog, apresentamos que tipo de mudanças podem ser criadas com a incorporação da IA ao gerenciamento da produção e como as operações de gerenciamento da produção podem se tornar mais eficientes.
O gerenciamento da produção é muito complexo, pois gerencia tudo relacionado às atividades de produção. É preciso lidar com uma grande quantidade de informações, e há um limite para a capacidade dos trabalhadores de lidar com uma produção de alto mix e baixo volume. Portanto, a atenção está voltada para sistemas que combinam IA com sistemas de gerenciamento de produção para que as máquinas possam encontrar soluções ideais a partir de um grande volume de informações.
