Membro de uma das maiores empresas de automação do mundo, Oliver Niese é presença confirmada no Congresso de Inovação. Em entrevista à Agência de Notícias da Indústria, falou sobre impactos dessa tecnologia

Quando se fala em inteligência artificial muitos já imaginam aqueles robôs que aparecem em filmes, habitantes de um futuro distante. Mas a verdade é que a inteligência artificial já faz parte das nossas vidas há muito tempo e promete crescer ainda mais. Desde o início da pandemia da Covid-19, a IA provocou mudanças de grande impacto na sociedade e na economia global.

Na visão de Oliver Niese, vice-presidente de Negócios Digitais da Festo, empresa líder em tecnologia de automação, as soluções baseadas em IA também foram impulsionadas para auxiliar processos na manufatura e promover a automação tecnológica do mundo digital. “As empresas precisam iniciar projetos piloto, experimentar como isso pode beneficiar e apoiar seu negócio, aprender a construir expertise, permitir que sua organização seja inovativa”, afirma.

Niese conversou com a Agência de Notícias da Indústria sobre essas tecnologias – uma prévia do que ele levará para discussão no 9º Congresso Brasileiro de Inovação da Indústria, em março. Confira!

AGÊNCIA DE NOTÍCIAS DA INDÚSTRIA - Como a inteligência artificial ajuda na melhoria dos serviços em geral? E em que segmentos ela pode ser aplicada?

OLIVER NIESE - A Inteligência Artificial ou IA pode auxiliar a apoiar muitos processos na manufatura, otimizando a administração de cadeias produtivas, melhorando operações e manutenção, aperfeiçoando processos de serviço, por chat bots por exemplo, ou esticando o alcance de vendas pela automação do marketing.

A IA ajuda a analisar grandes quantidades de dados e a identificar padrões. Também contribui para detectar anomalias em dados que podem indicar comportamentos defeituosos. Em operações ou processos de manutenção, pode ajudar a prevenir paralizações não planejadas, detectar problemas de qualidade durante a produção, ou otimizar o consumo de energia. Isso leva a uma melhoria generalizada na eficiência dos equipamentos.

AGÊNCIA DE NOTÍCIAS DA INDÚSTRIA - Como a pandemia impulsionou o uso da inteligência artificial?

OLIVER NIESE - A pandemia claramente ajudou a facilitar a digitalização de processos de produção. Todos percebemos que podíamos produzir de casa bem mais do que esperávamos, a exemplo das reuniões digitais via Zoom ou Teams e do acesso remoto. Daí, as soluções baseadas em IA também foram impulsionadas, ao passo da automação tecnológica do mundo digital.

Você pode encontrar aplicações de IA no Teams, com a ferramenta que reduz barulhos ao fundo, como na hora que seu cachorro late. Também em processos de manutenção para prever falha de ativos e limitar inatividade. Assim, somos capazes de melhor programar tarefas de manutenção e podemos nos adequar com regras locais de Covid.

Dito isso, para impulsionar IA em processos de produção, precisamos de machine data. Em muitos casos, nossos clientes tiveram dificuldade em chegar às suas fábricas e instalar recursos de conectividade, devido a restrições da Covid-19 que desaceleraram a inovação.

AGÊNCIA DE NOTÍCIAS DA INDÚSTRIA - É de conhecimento geral que a pandemia também acelerou a demanda por profissionais em inteligência artificial. O mundo estava preparado? Quais são os desafios para encontrar essa mão de obra?  

OLIVER NIESE - A resposta é simples: não. Estamos sofrendo pela falta de cientistas de dados há anos. Serviços financeiros e a indústria de varejo estão bem na frente em impulsionar seus processos de IA em comparação a indústria manufatureira. Eles enfrentaram a falta de qualificação ao introduzir infraestruturas mais simples e padronizadas (tecnologia), e a função do Citizen Data Scientist, a pessoa que entende muito bem os processos de negócio, tem algum conhecimento avançado em IA sem ser um “expert” e pode assumir algumas tarefas típicas do cientista de dados.

Estamos promovendo uma função chamada Citizen Data Scientist Industrial para lidar com o aumento da demanda - também para nós mesmos.

Um Citizen Data Scientist Industrial tipicamente tem uma bagagem em engenharia, entende de machine data, conectividade e do processo de produção. Adicionar habilidades a uma IA e prover ferramentas imediatas a esse grupo de pessoas nos ajuda a fechar um pouco a lacuna. Na Festo, oferecemos conceitos de treinamento (via Festo Didactic) e ferramentas de IA instantâneas (via Festo Digital).

AGÊNCIA DE NOTÍCIAS DA INDÚSTRIA - Um dos pontos que será debatido no Congresso de Inovação é a internet industrial das coisas. Na sua opinião, quais são as estratégias que o Brasil e o mundo precisam adotar para aprimorar o uso dessa ferramenta?

OLIVER NIESE - A Internet Industrial das Coisas (IIoT), a Internet das Coisas em Inteligência Artificial (AIIoT), ou Inteligência Industrial são tendências que vieram para ficar. Elas representam a próxima evolução de Tecnologia de Automação Industrial, assim como o CLP (Controlador Lógico Programável) anos atrás.

Essas novas tecnologias vão desempenhar um papel fundamental em estruturas industriais abandonadas, já que podem ser a ponte entre tecnologia operacional e tecnologia da informação.

Eu gostaria de incentivar a aquisição de experiência com essa nova tecnologia. Iniciar projetos piloto, experimentar como isso pode beneficiar a apoiar seu negócio, aprender e construir expertise, permitir sua organização a ser inovativa.

Começar pequeno e concentrado, explorando vitórias fáceis e rápidas onde se demonstra valor, ao implementar manutenção preditiva ou casos preditivos de qualidade. 

É importante identificar fornecedores que podem apoiar essa jornada. É uma tecnologia nova, então algum apoio pode ser necessário para chegar lá. A longo prazo, há muito a se desenvolver em padronização.

AGÊNCIA DE NOTÍCIAS DA INDÚSTRIA - Quais são os desafios da inovação no pós-pandemia?

OLIVER NIESE - Não deveria ser muito diferente da situação de hoje. Minha única preocupação são os problemas decorrentes do crescimento, como a escassez nas cadeias produtivas, que fez as empresas se concentrarem muito em problemas operacionais, impedindo que se empenhassem em inovação concomitantemente. Isso só poderia se resolver pela escalação de equipes diferentes que pudessem se dedicar exclusivamente à inovação.