Para Nikolopoulos (1997), a Inteligência Artificial (IA) é um campo de estudos multidisciplinar, originado da computação, da engenharia, da psicologia, da matemática e da cibernética, cujo principal objetivo é construir sistemas que apresentem comportamento inteligente e desempenhem tarefas com um grau de competência equivalente ou superior ao grau com que um especialista humano as desempenharia.

Importância da IA na Engenharia

Tecnologias como Inteligência Artificial (IA), Machine Learning e Internet das Coisas (IoT) estão estabelecendo um novo padrão para a eficiência e forçando as empresas a revisitar seus planos de negócios para encontrar maneiras de incorporá-las. Existem diversos custos na indústria que passam despercebidos por gestores, mas que podem ser evitados por sistemas de IA.

Essas tecnologias oferecem a oportunidade de otimizar processos de negócios, prever problemas futuros e aumentar a produtividade dos funcionários. Assim, quando a tecnologia é empregada corretamente, as fábricas tornam-se mais eficientes, o que significa lucros maiores e menores custos.

As aplicações de IA, em alguns nichos, ilustram um panorama otimista para o futuro da indústria. Permite que as organizações limitem o tempo que os trabalhadores humanos gastam em tarefas repetitivas e demoradas e otimiza todo o fluxo de trabalho do serviço em campo para maximizar a eficiência, cortar custos e manter uma vantagem competitiva.

Não é ficção científica e não é uma visão para o futuro. São soluções práticas baseadas em IA destinadas a solucionar problemas reais de gerenciamento da força de trabalho.

IA e o futuro do trabalho

Um fator que tem causado bastante insegurança quando o assunto é Inteligência Artificial é a previsão de que muitos dos cargos de trabalho que conhecemos hoje vá mudar consideravelmente de natureza ou até mesmo sejam eliminados. Afinal, vamos mesmo perder nossos empregos para os robôs?

Com o crescimento exponencial do mercado de tecnologias envolvendo automação e IA, é normal que esse tema cause certa ansiedade. A ideia é que, à medida que as máquinas assumam tarefas repetitivas e o trabalho das pessoas se torne menos rotineiro, melhor podemos aproveitar nossas capacidades mais essenciais, como a criatividade, a empatia e o julgamento crítico – características que nos distinguem das máquinas.

De fato, muitas funções exercidas por pessoas são muito mais produtivas quando realizadas por máquinas. No entanto, a Inteligência Artificial mostra-se como um complemento para aperfeiçoar – e não substituir – o ser humano. O que ocorrerá, na verdade, é uma transformação das profissões.

Uma vez que as máquinas realizam os trabalhos mais burocráticos, as novas profissões serão voltadas para a criação de novos itens e serviços, e aperfeiçoamento dos já existentes. A indústria 5.0 reconhece que o homem e máquina devem estar interconectados para atender à complexidade de fabricação do futuro.

Aplicações de IA na Engenharia:

Machine Learning

Utiliza algoritmos para fazer com que a Inteligência Artificial desenvolva modelos analíticos. A partir desses modelos a máquina cria, de forma interativa, um aprendizado independente de sua programação inicial, ajudando a encontrar insights e apoiando todo o processo de tomada de decisões.

Deep learning

São redes neurais que permitem a realização de mineração de dados e reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, não seriam quantificados ou classificados prontamente. Permitindo que algoritmos preditivos trabalhem diretamente com informações que anteriormente exigiam a atuação de seres humanos para separar e classificar.

Previsão e gestão do risco

Com a Inteligência Artificial, testes podem ser realizados sobre a viabilidade das soluções e a eficácia dos materiais. Por exemplo, a Autodesk lançou o BIM 360 Project IQ, um software que usa dados conectados e aprendizagem automatizada para prever e priorizar problemas de alto risco e fornecer informações sobre os principais desafios enfrentados pelos gerentes de construção.

Construção modular ou pré-fabricada e impressão em 3D

Programar impressoras 3D para montar estruturas pré-moldadas e pré-fabricadas. Assim, com grande parte da estrutura realizada por robôs, a mão de obra humana será utilizada principalmente para as fundações e a execução dos projetos hidráulicos e elétricos, além da etapa do acabamento.

Manutenção Preditiva

Visa o acompanhamento periódico do funcionamento das máquinas, equipamentos e peças de uma fábrica, no intuito de detectar as falhas antes que elas ocorram e prevenir interrupções na linha de produção. Por exemplo, eles podem ser capazes de cruzar os dados recebidos dos sensores das máquinas da fábrica com outras informações presentes na nuvem, oferecendo soluções fundamentadas aos gestores, calcular as perdas de recursos e produtos que uma peça defeituosa está causando na produção e comparar esta perda ao custo que a empresa teria em substituí-la por uma nova, sugerindo a opção mais rentável para a empresa.

Tomada de decisões estratégicas

Interpretação de dados extraídos de sistemas como Enterprise Resource Planning (ERP) e Business Intelligence (BI), por exemplo, buscando por insights e informações relevantes que colaborem para tomadas de decisões rápidas e muito mais seguras. Assim, gerando maior precisão de relacionamento cognitivo entre eventos, criando alertas e prevendo problemas que possam impedir o perfeito desempenho do processo produtivo.

Monitoramento de projetos

Gestores podem usar redes neurais, usando imagens geradas por drone e dados gerados por laser, capturando o progresso do projeto, para ensinar à IA como criar “modelos gêmeos” em 3D para corresponder aos modelos gerados por BIM.  Podem, por exemplo, avaliar imagens coletadas por drones para comparar defeitos de construção com desenhos existentes.  Também é possível identificar riscos de segurança nos locais do projeto.

Logística

Com previsões e orientações comportamentais em tempo real. Além de poder otimizar rotas de tráfego de entregas, melhorando a navegação, racionalizando o uso de combustível e encurtando prazos, pode reduzir o tempo de inatividade da fabricação, o excesso de oferta e aumentar a previsibilidade das remessas – tudo resultando em reduções de custos, encargos logísticos e variabilidade.

Avaliação de projetos

Ao avaliar lances de projetos anteriores e replicar elementos dos sucessos, evitando elementos de falhas, os algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado podem aumentar a taxa de vitória de projetos, aumentar as margens e garantir o valor do projeto. Algoritmos discriminantes lineares/quadráticos, por exemplo, podem melhorar a capacidade de previsão de uma empresa para estimar a probabilidade de aceitação de um lead e a probabilidade de fechamento.

Gestão do seu fluxo de trabalho

Oferece previsão de entrega de tarefas e projetos, organiza o fluxo de demandas e te dá uma visão do todo. Gerando relatórios automatizados, otimizando a forma de ver o andamento das entregas e desempenho da sua equipe. Além disso, pode avaliar os dados coletados nos locais de trabalho para identificar o comportamento inseguro do trabalhador e agregar esses dados para informar futuras prioridades de treinamento e educação.

Retenção e o desenvolvimento de talentos

Um grande desafio que a Engenharia enfrentará nos próximos anos é atrair e reter os melhores talentos . Os líderes podem resolver esse problema aplicando algoritmos não-supervisionados de aprendizado de máquina, como modelos de mistura gaussiana, que podem segmentar funcionários com base na probabilidade de atrito e desenvolvendo planos direcionados para retê-los. O agrupamento K-means pode identificar potenciais pools de candidatos e adaptar estratégias de recrutamento para atrair o talento certo.

As possibilidades de aplicações com Inteligência Artificial são, assim como a geração de dados, infinitas. Saber identificar como processos que dependem de dados e métricas podem ser otimizados pode ser decisivo para empresa se diferenciar.

Fonte: Engenharia360