Impulsionando a Inovação e Eficiência: O uso de Inteligências Artificiais Generativas na Colaboração com Engenheiros de Produção.

Resumo: Este artigo explora o potencial da utilização de Inteligências Artificiais Generativas (IA Generativa) na colaboração com engenheiros de produção, visando impulsionar a inovação e capacidade nos processos industriais. Apresenta-se a inserção da IA Generativa como uma ferramenta promissora para aprimorar a gestão de qualidade nas manufaturas, substituindo métodos tradicionais por técnicas avançadas de análise e controle. 

PALAVRAS-CHAVE: Eficiência; Engenheiros; IAs Generativas; Impulsionar; Inovação; 

 Inserindo IA Generativa no dia a dia de engenheiros.

A rotina moderna é impulsionada pela constante evolução das tecnologias e inovações, e na engenharia, essa realidade não é diferente. A utilização dessas ferramentas tecnológicas como Inteligências Artificiais auxiliam os profissionais na elaboração e execução de projetos, capacitando-os a aprimorar os processos produtivos.

Os engenheiros de produção são responsáveis por atingir objetivos de melhorias de sistemas de produção, ou seja, tornar o processo eficiente, utilizando recursos tecnológicos, financeiros e humanos. Tornam-se responsáveis por planejar, fazer a manutenção, administrar e projetar processos produtivos. 

 Primordialmente, a gestão de qualidade nas manufaturas propõe o uso de estratégias para controlar a produção, delimitando processos que estabeleçam especificações para garantir a maior qualidade e segurança dos produtos oferecidos. No entanto, os engenheiros de produção geralmente realizam a análise do processo de qualidade utilizando métodos tradicionais para coleta de dados: 

•Amostragem estatística. 

•Observações diretas. 

•Diagramas de Ishikawa.  

•Ferramentas de controle de qualidade, como gráficos de controle. 

 A inserção da inteligência artificial generativa (IA Generativa) auxilia os profissionais na elaboração e execução de projetos, capacitando-os a aprimorar os processos produtivos, otimizando-os. De acordo com o cientista da computação e empresário de tecnologia norte americano Andrew Ng, “A inteligência artificial é a nova eletricidade. Ela irá transformar todos os setores da sociedade e impulsionar o progresso humano de uma forma sem precedentes”. Desta forma, A IA Generativa ainda não é amplamente introduzida no contexto de Controle de Qualidade, mas pode ser uma grande aliada que, após o uso de técnicas de aprendizado de máquina, possibilitaria o reconhecimento de defeitos e a redução de custos.  

Introduzindo a IA Generativa no desempenho de qualidade.

 Além disso, para introduzir a IA Generativa no processo de qualidade, seria necessário coletar os dados disponíveis feitos por profissionais. Após a coleta, seria necessário realizar o pré-processamento de dados e treinar o modelo de IA com base nos dados disponíveis, como imagens, gráficos de controle e produtos de alta qualidade. 

Por conseguinte, depois de todos esses processos, seria necessário autenticar o modelo, realizando testes com o conjunto de dados de validação e métricas de desempenho específicas para o controle de qualidade. Em seguida, seria possível implementar o modelo na linha de produção, incluindo a integração com sistemas existentes ou a criação de novos processos específicos e monitorando o processo para garantir o desempenho correto e ajustando-o quando necessário. 

Aqui está um exemplo simples de como você poderia implementar uma IA generativa usando uma Rede Adversarial Generativa (GAN) em Python usando a biblioteca TensorFlow: 

import tensorflow as tf

from tensorflow.keras import layers, models

# Definir o gerador

def build_generator(latent_dim):

  model = models.Sequential()

  model.add(layers.Dense(128, input_dim=latent_dim))

  model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

  model.add(layers.Dense(256))

  model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

  model.add(layers.Dense(512))

  model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

  model.add(layers.Dense(784, activation='tanh'))

  model.add(layers.Reshape((28, 28, 1)))

  return model

# Definir o discriminador

def build_discriminator(input_shape):

  model = models.Sequential()

  model.add(layers.Flatten(input_shape=input_shape))

  model.add(layers.Dense(512))

  model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

  model.add(layers.Dense(256))

  model.add(layers.LeakyReLU(alpha=0.2))

  model.add(layers.Dense(1, activation='sigmoid'))

  return model

# Definir GAN

def build_gan(generator, discriminator):

  discriminator.trainable = False

  model = models.Sequential()

  model.add(generator)

  model.add(discriminator)

  return model

# Definir o tamanho do vetor de entrada

latent_dim = 100

# Construir e compilar o discriminador

discriminator = build_discriminator((28, 28, 1))

discriminator.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Construir o gerador

generator = build_generator(latent_dim)

# Construir e compilar GAN

gan = build_gan(generator, discriminator)

gan.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')

# Treinar GAN

def train_gan(gan, generator, discriminator, dataset, latent_dim, epochs=100, batch_size=128):

  for epoch in range(epochs):

    for batch in dataset:

      # Treinar o discriminador

      noise = tf.random.normal((batch_size, latent_dim))

      fake_images = generator.predict(noise)

      real_images = batch

      x = tf.concat([real_images, fake_images], axis=0)

      y = tf.constant([[1.]] * batch_size + [[0.]] * batch_size)

      discriminator.trainable = True

      discriminator.train_on_batch(x, y)

      # Treinar GAN (gerador)

      noise = tf.random.normal((batch_size, latent_dim))

      y = tf.constant([[1.]] * batch_size)

      discriminator.trainable = False

      gan.train_on_batch(noise, y)

    print(f"Epoch {epoch + 1}/{epochs}")

Ademais, vale ressaltar os impactos positivos na utilização desta ferramenta em industrias:

•Aumento da Eficiência: Pode acelerar o processo de controle de qualidade e reduzir o tempo com inspeção manual. 

•Redução de Custos: Reduzir recursos materiais utilizados na inspeção. 

•Melhoria da precisão: Com o treinamento adequado as IAs podem identificar defeitos com maior precisão do que por métodos tradicionais. 

•Flexibilidade e adaptação: As Inteligências Artificias podem ser reajustadas de maneira prática para atender diversos requisitos tornando-a flexível e adaptável a mudanças no mercado. 

•Prevenção de Falhas: Ao detectar defeitos em estágios iniciais do processo de produção, uma IA pode ajudar a prevenir a fabricação de produtos defeituosos, economizando tempo e recursos que seriam desperdiçados na produção.  

Portanto, a cooperação entre engenheiros de produção e Inteligências Artificiais Generativas representa um passo significativo rumo à evolução dos processos industriais. De modo que, ao adotar essa abordagem inovadora, é incorporado crescimento, desenvolvimento, eficiência e qualidade dos produtos A IA Generativa não é apenas uma ferramenta, mas sim um parceiro que nos acompanha, capacitando-nos a enfrentar os desafios do futuro com confiança e criatividade. À medida que continuamos a explorar e aprimorar essa colaboração, estamos construindo um caminho para uma indústria mais inteligente e ágil.