De 17 a 21 de abril de 2023, a Hannover Messe, realizada na Alemanha, destacará o tema “IA na manufatura”.
Juntamente com o assunto de otimização de processos, os expositores se concentrarão no papel da IA na simulação, teste e desenvolvimento de produtos. A IA generativa também está fazendo grandes incursões na indústria.
É por isso que a próxima feira oferecerá visitas guiadas especiais, um formato de discussão dedicado e inúmeras exposições de empresas com ferramentas de IA e casos de uso – da robótica às células de produção.
A única maneira de as empresas industriais permanecerem competitivas nos próximos anos é vincular a IA à automação de seus processos, alerta o professor Dr. Sepp Hochreiter, da universidade JKU Linz, na Áustria.
Sua mensagem para a indústria: “Não estrague tudo”. Mas a IA na indústria ou manufatura difere de muitos outros setores. E isso vai além da mera aquisição e processamento de dados.
Hoje, os protótipos podem ser desenvolvidos rapidamente, mas o desafio em projetos de IA industrial – além da aquisição e processamento de dados – geralmente reside na integração do aplicativo em uma planta, célula, sistema de transporte ou linha de produção.
Em outras palavras, AI plug and play é raro. Hannover Messe 2023 apresenta o hub de rede ideal. É aqui que desenvolvedores de IA e engenheiros de software se reúnem com usuários para desenvolver produtos ou processos de IA de nível industrial.
Enquanto no passado o foco estava nos casos de uso em que erros ou anomalias eram detectados ou feitos prognósticos, a indústria em 2023 está focada na otimização de processos e no uso de métodos de IA para simulação, teste e desenvolvimento de produtos.
No segundo dia do show, a empresa Monolith AI apresentará sua solução para simulação em engenharia mecânica como parte do evento Industrial AI no Palco de Transformação Industrial no Hall 3.
A abordagem da Monolith AI vai ainda mais longe do que a indústria de simulação em expansão. Cada simulação realizada desenvolve um modelo, pois os criadores contam com dados em tempo real. Isso significa que a engenharia mecânica pode economizar em vários procedimentos de teste.
Além disso, a IA faz sugestões aos desenvolvedores sobre seus produtos, com base nos dados em tempo real. Esta empresa sediada na Inglaterra tem algumas metas muito ambiciosas: até 2026, eles pretendem reduzir o tempo de desenvolvimento de produtos de 100.000 engenheiros em 50%.
No mesmo evento, a fabricante de máquinas Hawe Hydraulik relatará como está usando o aprendizado por reforço e implementando a tecnologia em seus processos.
A IA generativa, por exemplo na forma da ferramenta DALL-E, também mudará a face do desenvolvimento de produtos industriais, com o designer recebendo suporte de um agente inteligente.
A Festo, a empresa expositora, trabalha há vários anos na área de aprendizado por reforço para processos de fabricação. A próxima etapa envolve o uso de algoritmos generativos para o desenvolvimento do produto.
OpenAI publicou recentemente modelos 3D para DALL-E. O desafio da indústria, além do desafio 3D, é que os produtos também devem ser móveis. Além da Festo, que também está trazendo seu novo Cobot, a Autodesk também está abordando esta questão.
O desafio de integrar o aprendizado de máquina aos processos também está sendo abordado pelos fornecedores de controle de processo – a Siemens também está se concentrando no fornecimento de ML Ops, nos quais os engenheiros fornecem modelos confiáveis de aprendizado de máquina para produção eficiente e os mantêm continuamente.
A Siemens também fornecerá informações sobre um projeto de IA no local de um cliente no evento Industrial AI no segundo dia da feira.
Além disso, os visitantes encontrarão ferramentas de IA e casos de uso para se inspirar no salão da feira. A Omron apresentará um Sistema de Controle de Linha Celular, enquanto a Beckhoff apresentará soluções de visão e a Dürr apresentará sua família de produtos DXQanalyze.
A promessa: Isso permite o registro abrangente de todos os dados de processo disponíveis para detectar possíveis defeitos de qualidade do produto ou desgaste emergente do equipamento em tempo real.
O sistema usa dados condensados em um nível superior para tirar conclusões sobre a funcionalidade de etapas individuais ao longo da cadeia de valor, com base na qualidade documentada do produto.
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