Nas indústrias, IA generativa aumenta eficiência operacional e reduz custos

Com a IA, as indústrias podem identificar gargalos, apontar novos níveis de eficiência operacional e ainda reduzir seus custos;

A inteligência artificial já tem sido bastante utilizada nas empresas para turbinar seus negócios, seja com o aprimoramento das experiências do cliente, processamento de documentos, monitoramento de métricas, pesquisas corporativas, bots de bate-papo e muito mais. Mas se pensarmos além, também pode ser aplicada a favor da produção e dos profissionais em fábricas, otimizando a eficiência operacional.

Nas indústrias, esta tecnologia, que tem a capacidade de projetar, personalizar, combinar máquinas, processos e produtos, pode revolucionar a gestão e em grande escala, transformar a cadeia de suprimentos, o planejamento, oferecer condições mais favoráveis para as equipes e comunicação, extrair dados em tempo real e reduzir os custos.

Inteligência artificial nas indústrias

Com a abordagem do Azure Open AI Service, por exemplo, a Microsoft tem capacitado os fabricantes com sistemas inteligentes e interconectados que revolucionam a produtividade, trazem mais consistência aos processos, controle de qualidade, levando os negócios a níveis sem precedentes de sucesso e inovação.

Por meio de parcerias e de informações valiosas sobre pontos problemáticos e desafios emergentes da indústria, as soluções sob medida atendem às necessidades específicas em diversos setores. Abaixo, destacamos como os recursos do Azure OpenAI Service podem ajudar nesse processo. Confira:

1 – Coleta e aproveitamento de dados

Com base em análises avançadas e algoritmos, as indústrias podem fazer previsões mais precisas da demanda de produtos. Como exemplo temos a Strabag SE que atua no setor de construção, e em parceria com a Microsoft construiu um Data Science Hub para coletar dados descentralizados e aproveitá-los para obter insights. Isso permitiu que a organização desenvolvesse novos casos de uso, possibilitou a tomada de decisões mais embasadas, incluindo o projeto de gerenciamento de construção em risco, economizou tempo e reduziu perdas financeiras.

2 – Personalização de produtos

Ao identificar padrões de preferências e comportamentos dos clientes, os fabricantes podem usar algoritmos generativos de IA para criar a personalização de produtos ou até adaptar designs existentes para atender necessidades específicas, aumentando a satisfação do cliente e atendendo às demandas do mercado sem comprometer a eficiência.

3 – Otimização de processos

Ao identificar ineficiências e possíveis melhorias, a IA pode permitir maior eficiência operacional em toda a cadeia produtiva, redução de desperdícios e aumento da produtividade. Como a AI aprende continuamente com os dados em tempo real, pode adaptar e otimizar os sistemas de produção, minimizando custos.

4 – Prototipagem rápida

A IA também pode explorar um vasto espaço no design, identificar oportunidades e fornecer soluções inovadoras. A Modern Requirements construiu uma solução no Microsoft Azure DevOps integrada ao Azure OpenAI Service, com ferramentas essenciais para gerenciar efetivamente seus projetos ao longo do ciclo de vida. Fazer isso permitiu redução no tempo de comercialização e melhorias na qualidade dos projetos em uma infinidade de setores—os quais exigiam conformidade regulatória.

5 – Controle de qualidade

Quando falamos em controle de qualidade, as análises de grandes volumes de dados coletados pela AI durante a produção conseguem identificar padrões e correlações, detectar anomalias, prever possíveis defeitos e fornecer insights sobre problemas de qualidade. Os fabricantes podem usar essas informações para implementar medidas preventivas, reduzir defeitos do produto e melhorar de uma maneira geral.

6 – Otimização da cadeia de suprimentos

A IA pode ajudar na identificação de oportunidades e otimização do uso de matéria-prima, analisar dados históricos, previsões de demanda e outros fatores externos. Assim, gera cronogramas de produção otimizados e otimiza os níveis de estoque. Isso ajuda a minimizar a paralisação, evita a falta de produtos ou o excesso de inventário, reduz os prazos de entrega e melhora a eficiência geral da cadeia de suprimentos.

7 – Manutenção e análise preditiva

Nas indústrias, ao monitorar constantemente equipamentos e máquinas, dados e sensores em tempo real podem identificar possíveis falhas ou necessidades de manutenção. Com isso, fica mais fácil prever a falhas de equipamentos, agendar a manutenção e evitar paradas não planejadas. Essa abordagem ajuda a reduzir o tempo de inatividade, melhora a confiabilidade do equipamento e aumenta a eficiência operacional geral.

Otimize seus processos operacionais com o Azure OpenAI Service

O Azure OpenAI possui um sistema de segurança integrado que fornece proteção contra entradas e saídas indesejáveis e monitora o uso indevido da inteligência artificial, ao seguir uma rígida orientação e melhores práticas dentro da IA responsável ao ajudar a criar aplicativos que utilizam seus modelos.

Aproveite para obter vantagem competitiva em sua indústria neste cenário de rápida evolução. Para colocar em prática, tirar dúvidas sobre IA e testar o desempenho das soluções, entre em contato com a Maximiza Software agora mesmo. 

Fonte: Azure Microsoft