Serviço
A sua fábrica está preparada para a IA?
Uma avaliação que lhe diz o que já tem, o que lhe falta e onde a inteligência artificial compensaria de facto — antes de lhe comprometer orçamento.
Porque existe esta avaliação
A maioria dos projetos industriais de IA falha antes de o modelo estar escrito.
Falham porque o conjunto de dados nunca foi normalizado e porque cada departamento interpreta os mesmos dados de maneira diferente — a mesma paragem é tempo perdido para a produção, uma reparação para a manutenção e uma linha de texto livre para quem a escreveu.
A tecnologia raramente é a parte difícil. A parte difícil é que um modelo útil precisa de dados consistentes, detalhados e fiáveis sobre o que aconteceu de facto no chão de fábrica — e a maioria das fábricas nunca foi construída para os produzir. Não por negligência: os sistemas de produção são feitos para produzir, não para alimentar análises.
Por isso a primeira pergunta honesta não é «que IA devemos usar». É «o que teria de existir para que a IA nos dissesse alguma coisa que ainda não sabemos». É a esta pergunta que a avaliação responde, na sua fábrica, com os seus sistemas.
O que analisamos
Sete dimensões, avaliadas no terreno.
Não enviamos um questionário. Percorremos a fábrica, sentamo-nos com quem usa os sistemas e olhamos para os dados reais.
Disponibilidade dos dados
O que é registado hoje, com que frequência e com que grau de detalhe. Um total diário de produção e um registo por ciclo são mundos diferentes.
Qualidade dos dados
Se o mesmo acontecimento é registado da mesma maneira duas vezes. Campos de texto livre, códigos de motivo inconsistentes e correções feitas a posteriori limitam todos aquilo que se pode construir depois.
Sistemas existentes
O que os sistemas de ERP, MES, qualidade e manutenção contêm — e, mais importante, se esses dados conseguem sair de lá.
Integração
Onde é que a informação é redigitada de um sistema para outro. Cada passagem manual é ao mesmo tempo um atraso e um sítio onde o significado se altera.
Recolha no chão de fábrica
O que é medido automaticamente pelos equipamentos e o que é escrito em papel e introduzido mais tarde. É normalmente a maior limitação de todas.
Rastreabilidade
Se uma unidade acabada pode ser ligada aos seus materiais, à máquina, ao operador, aos parâmetros e à janela temporal em que foi produzida.
Infraestrutura
Cobertura de rede na fábrica, conectividade dos equipamentos e o que é realisticamente possível ler de máquinas mais antigas.
Como decorre
Um trabalho estruturado, não um estudo em aberto.
Conversa de enquadramento
Acordamos o que quer passar a decidir melhor. Sem isso, uma avaliação produz um documento que ninguém usa.
Observação no terreno
Seguimos o fluxo de produção e vemos como a informação é criada, registada e passada adiante.
Revisão dos sistemas e dos dados
Olhamos para extrações reais dos seus sistemas, não para a documentação do modelo de dados. O que está dentro dos campos importa mais do que o nome dos campos.
Entrevistas
Planeamento, produção, qualidade, manutenção e sistemas de informação. Cada um vê uma parte diferente do mesmo quadro.
Análise e classificação
Mapeamos a maturidade em cada dimensão e identificamos o que bloqueia cada caso de utilização candidato.
Revisão das conclusões
Apresentamos as conclusões e trabalhamos as prioridades consigo antes de escrever o relatório final.
O que recebe
Um relatório sobre o qual se pode agir — e discutir.
Mapa de maturidade
Onde está em cada uma das sete dimensões, com a evidência que sustenta cada conclusão.
Casos de utilização candidatos
Aplicações concretas e relevantes para a sua operação, cada uma com o que exigiria e o que plausivelmente daria em troca.
Bloqueios
O que tem de ser verdade antes de valer a pena tentar cada caso de utilização — normalmente uma mudança de dados ou de processo, não uma compra de tecnologia.
Plano faseado e priorizado
Uma sequência, com o trabalho barato e de alto valor à cabeça. Muitas vezes os primeiros passos não envolvem IA nenhuma.
Riscos e limites
Onde a IA não ajudaria, onde seria difícil de validar e onde o custo de errar é demasiado alto.
Conclusões possíveis
Três desfechos honestos.
Não somos pagos para concluir que precisa de inteligência artificial. Estas são as três respostas que damos de facto.
Preparada em áreas específicas
Tem os dados e a disciplina de processo para uma ou duas aplicações bem definidas. Mostramos-lhe quais e o que envolveria a primeira.
Ainda não — e a falha é esta
A oportunidade é real, mas faltam as fundações. Dizemos-lhe exatamente o que corrigir primeiro, e esse trabalho costuma pagar-se a si próprio.
O problema não é um problema de IA
Às vezes o estrangulamento é falta de visibilidade, ou um processo que não tem dono, ou dois sistemas que não falam um com o outro. Dizê-lo é mais útil do que vender-lhe um modelo.
Comece pela avaliação, não pelo software.
Diga-nos o que gostaria de passar a decidir melhor e nós dizemos-lhe se a sua fábrica está em condições de o suportar.
Mostre-nos como funciona a sua fábrica.
Deixe-nos olhar para os seus processos, identificar onde se está a perder valor e determinar onde a tecnologia pode realmente ajudar.