A adoção em escala da Inteligência Artificial, certamente, vai impactar o setor industrial em 2025. Uma pesquisa conduzida pela Wakefield Research, encomendada pela Honeywell no ano passado, consultou líderes de IA em 12 mercados globais, incluindo o Brasil, e descobriu que 9 em cada 10 entrevistados estão descobrindo novos casos de utilização inesperados, nas fases de prototipagem, lançamento ou escalonamento da implementação da tecnologia. O estudo também revelou que os líderes estão muito entusiasmados com as aplicações industriais, com 94% deles planejando expandir a sua utilização.
O resultado é animador, provando que a IA avançou o suficiente para ajudar a enfrentar os três principais desafios do setor industrial: aumentar a produtividade, maximizar a disponibilidade e capacitar as pessoas., Sendo cada vez maior a preocupação em garantir que os processos funcionem de forma mais eficiente, com máquinas operando com maior desempenho e economia, além de os profissionais se tornem mais produtivos e capacitados para lidar com os desafios diários. Por isso, é fundamental que tenhamos uma evolução da automação para a autonomia.
Embora as palavras sejam semelhantes, elas descrevem estados bastante distintos. Em uma instalação automatizada, as máquinas seguem instruções predefinidas com resultados previsíveis. Já em uma instalação autônoma, os sistemas são capazes de fazer recomendações e tomar decisões, adaptando-se às novas condições, ambientes dinâmicos e desafios inesperados.
Para que a automação evolua para o modo autônomo e eficaz, a interação humana qualificada continua sendo essencial. Nesse modelo, as máquinas não apenas executam tarefas, mas assumem um papel ativo na gestão dos processos, funcionando como assistentes inteligentes que ampliam as capacidades da equipe. O grande diferencial entre operações automatizadas e autônomas está na inteligência artificial.
Um exemplo claro disso é a busca por maximizar a disponibilidade operacional — um dos benefícios mais impactantes da IA. Ao analisar décadas de dados históricos sobre desempenho e manutenção de equipamentos, a tecnologia pode fornecer recomendações estratégicas para estender a vida útil dos ativos e otimizar reparos. O resultado? Menos paradas não programadas, redução de custos e ganhos expressivos em produtividade.
Um exemplo é a Chevron, que está utilizando a Inteligência Artificial para ajudar os operadores na tomada decisões para aumentar a eficiência dos processos de refino e melhorar a segurança no espaço de automação industrial. A petrolífera está utilizando um aplicativo de Orientação de Alarme que fornece aos operadores ações guiadas e específicas para responder efetivamente a alarmes e eventos operacionais, ajudando a reduzir a perda de oportunidades de lucro e incidentes de segurança de processo. Usando a IA, o sistema minerará dados históricos sobre ações passadas para identificar padrões de alarmes e as ações correspondentes do operador que retornam com sucesso o processo à operação normal.
Mas essa transformação só é possível se os dados forem acessíveis em tempo real, com a ajuda da computação em nuvem, que permite armazenar e tornar os dados acessíveis aos usuários, e do 5G, que no Brasil já está disponível em todos os munícipios, viabilizando a transmissão de dados com baixa latência para essas operações. A IA, combinada a estas duas tecnologias, possibilita a análise e interpretação dos dados de forma acessível e eficaz.Sendo uma ferramenta prática e transformadora da indústria do futuro, alavancando a tecnologia de processo, softwares e soluções autônomas habilitadas por esta tecnologia para impulsionar a próxima geração de produtividade, sustentabilidade e segurança das empresas.
Imagine, por exemplo, uma plataforma de petróleo offshore que precisa de operadores especializados para resolver um problema ou otimizar a produção à distância. Ou uma empresa que possui múltiplos edifícios comerciais e precisa gerenciar dinamicamente suas instalações com base na ocupação, aumentar a vida útil dos ativos e atender aos novos padrões de sustentabilidade. Ambas as situações podem ser resolvidas com IA e dados históricos, com acesso rápido, permitindo melhorias operacionais e manutenção preditiva. Isso aumenta a produtividade nas refinarias, empresas de energia e mineração, e melhora o conforto, a segurança e a eficiência nos edifícios.
Portanto, é hora de utilizar a tecnologia para resolver problemas e desafios específicos dos clientes, afinal, empresas já desperdiçaram incontáveis recursos desenvolvendo soluções genéricas, em vez de criar ferramentas que resolvam estas dores. As soluções mais eficazes são aquelas moldadas para atender às necessidades reais do mercado, garantindo um retorno sobre o investimento e maior escala – tanto para quem desenvolve, quanto para quem adota.
Alexandre Groschitz, diretor e gerente geral da Honeywell Process Solutions.
