Oportunidades para aplicação de IA em software industrial
Por mais de uma década, a PTC lançou recursos de software com tecnologia de IA: seja aplicando machine learning ou a mais recente tecnologia como IA generativa aos nossos produtos. Com isso, os fabricantes podem obter imensos benefícios com a inovação da IA, sendo eles voltados para a economia global, mas também para as empresas que gradativamente vem priorizando os investimentos em IA.
Contudo, existem desafios no cenário empresarial: os fabricantes trabalham com dados díspares em vários sistemas de software que são gerenciados dentro de processos complexos de desenvolvimento de produtos. Além disso, essas soluções precisam atender aos requisitos de conformidade e abordar objetivos comerciais críticos, como custo e produtividade. Esses desafios são amplificados ao implementar novas tecnologias de IA, como modelos de linguagem grande (LLMs). Dada a novidade dos LLMs e a complexidade do software empresarial, não é surpresa que o estado atual da IA generativa seja caracterizado como tendo expectativas hiperinflacionadas, com menos de 10% das empresas lançando soluções de produção.
Vantagem da IA da PTC
Além de estarem cientes dos problemas que os fabricantes querem resolver, eles estão constantemente lançando recursos e buscando oportunidades de investimento em IA. Um exemplo seria o desenvolvimento de uma solução no Windchill utilizando recursos do Vuforia para pesquisas de formas 3D permitindo casos de uso como detecção de peças duplicadas ou assistência na classificação de IDs de peças.
IA na engenharia
Acelerar o desenvolvimento de produtos, reduzir o custo dos produtos vendidos e gerenciar a qualidade e a conformidade subiram ao topo como impulsionadores de valor de engenharia que se beneficiam da IA. As principais tendências desta avaliação incluem:
- Inovação orientada por software com IA generativa: Recursos de IA como analisar rapidamente requisitos em relação aos padrões INCOSE ou automatizar a criação de requisitos por meio da ingestão de documentos externos, são cruciais para fabricantes que abordam temas como engenharia orientada por software ou demandas complexas da cadeia de suprimentos , pois devem agilizar a produção em um mercado competitivo e com recursos limitados sem comprometer a qualidade;
- Estratégia de IA multifacetada em PLM: O software PLM gerencia dados de produtos que beneficiam vários casos de uso no segmento digital. Dada essa variedade e alcance, os fabricantes devem adotar uma abordagem multifacetada ao implementar a IA. Por exemplo, o ML pode ser aplicado para alterar dados de gerenciamento para detectar gargalos ou prever datas de entrega de projetos. Além disso, a tecnologia de visão computacional pode pesquisar peças 3D e permitir a reutilização de peças, abordando um problema de custo de transporte que pode chegar a milhões de dólares por ano para um único fabricante;
- Automação inteligente em CAD: A inovação de IA em CAD se concentra na automação inteligente, e há um modelo de maturidade para concretizar esse valor. Este modelo começa auxiliando designers com dicas de ferramentas orientadas por IA, bem como copilotos de IA que dão suporte ao treinamento e à solução de problemas. O próximo nível é aumentar o trabalho de um designer com ferramentas como o Creo Generative Design, onde recursos alimentados por IA recebem entradas de usuários e, em seguida, implementam tarefas de forma independente, como gerar novos modelos 3D com base em parâmetros de otimização de material.
IA na fabricação
Projetar para fabricação, melhorar eficiências operacionais e qualificar a força de trabalho chegou ao topo em nossa avaliação dos principais drivers de valor de fabricação. Os destaques deste domínio incluem:
- Criticidade da integração de sistemas empresariais: Dados derivados da integração de software PLM, ERP e MES podem desbloquear oportunidades de IA de alto valor. Por exemplo, com casos de uso de design para manufatura , o PLM gerencia dados de qualidade do produto e plano de processo, o ERP fornece dados de ordem de produção e inventário, e os sistemas MES rastreiam dados de desempenho e execução de instruções de trabalho. Com esses dados, a IA pode comparar a qualidade da produção com requisitos de tolerância ou fornecer análises sobre níveis de estoque de material;
- RA e IoT como tecnologias facilitadoras: Tecnologias habilitadoras como realidade aumentada (RA) e IoT são vitais para fornecer recursos alimentados por IA na fábrica. Considere o software de IoT como o ThingWorx, que se conecta a ativos de fábrica e software industrial para fornecer soluções de melhoria contínua. Da mesma forma, usando tecnologia de visão computacional, a Vuforia processa fluxos de dados espaciais e aumenta esse mapeamento físico com ativos digitais. Isso permite que os operadores visualizem representações digitais de ferramentas, produtos, máquinas e outros conteúdos em tempo real e em seu espaço físico, auxiliando os procedimentos de treinamento e instrução de trabalho.
IA em serviço
Otimizar o gerenciamento de peças de reposição, fornecer serviço proativo e reduzir os custos de entrega de serviço foram os principais impulsionadores de valor em nossa avaliação estratégica do domínio de serviço. Os principais destaques neste espaço incluem:
- Sustentabilidade como tema estratégico para gestão de peças de reposição: Usar IA para fornecer insights sobre todo o ciclo de vida do serviço, a pegada de carbono de peças de serviço ou executar falhas preditivas para gerenciar a reutilização e substituir casos de uso. Recursos como esse dão às empresas uma vantagem no gerenciamento de custos, bem como atendem à crescente conformidade regulatória;
- Vantagens de ser pioneiro no espaço de serviços de campo: Os técnicos de serviço trabalham intensamente com dispositivos móveis onde interações de texto e bate-papo são comuns, um veículo primário para interagir com copilotos. Como resultado dessas sinergias, as organizações de serviço estão preparadas para se beneficiar de casos de uso de LLM, como pedir aos copilotos que resumam ordens de serviço anteriores ou obtenham suporte em otimizações de agendamento. Recursos como esse dimensionam o conhecimento na organização e agilizam as consultas, dada a capacidade dos LLMs de escanear rapidamente vastos conjuntos de dados em escala.
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