Cada vez mais a Inteligência Artificial tem ganhado espaço como um dos principais motores da transformação digital na indústria. Desde a otimização de processos produtivos até a previsão de falhas em máquinas, a IA vem aprimorando a eficiência operacional e reduzindo custos.
No entanto, apesar das oportunidades, existem diversos desafios da inteligência artificial que dificultam sua implementação e adoção em larga escala.
A seguir, você confere quais são esses desafios e quais as soluções para que indústrias possam superar barreiras e maximizar os benefícios da IA em seus processos produtivos.
1. Falta de integração e qualidade dos dados
A integração de dados é fundamental para o funcionamento eficaz da IA. Entretanto, muitas indústrias enfrentam dificuldades nesse aspecto.
Uma pesquisa realizada pela Dimensional Research revelou que 54% dos gestores apontam a aplicação e integração de fontes de dados como um desafio premente, devido a dificuldades relacionadas a aplicações on-premise (48%), sistemas legados (47%), conectividade (40%) e fontes de dados compartilhadas (37%).
Quando os dados estão fragmentados em sistemas legados ou armazenados em formatos incompatíveis, sua confiabilidade pode ser comprometida. E essa inconsistência pode resultar em decisões erradas, impactando negativamente a eficiência operacional e a capacidade de inovação.
2. Conectividade e comunicação entre sistemas
A Inteligência Artificial depende de uma comunicação eficiente entre diferentes equipamentos, sensores e softwares para operar com o máximo desempenho. No entanto, um dos desafios mais comuns enfrentados pela indústria é a falta de infraestrutura de conectividade robusta.
Muitas fábricas ainda operam com redes industriais desatualizadas e protocolos incompatíveis, o que dificulta a transmissão contínua de dados. Além disso, a falta de integração entre setores produtivos e administrativos compromete a fluidez das informações, tornando a automação menos eficiente.
Quando a comunicação entre sistemas é deficiente, os algoritmos de IA podem não receber dados em tempo real, o que afeta diretamente a precisão das análises preditivas e das otimizações de processos.
Para superar esse desafio, as empresas precisam investir em:
- redes Ethernet industriais de alta velocidade;
- módulos de I/O descentralizados;
- e soluções de Internet Industrial das Coisas (IIoT).
Além disso, a adoção de protocolos de comunicação padronizados, como OPC-UA e MQTT, facilita a interoperabilidade entre máquinas e sistemas, garantindo uma operação integrada e eficiente.
3. Escassez de profissionais qualificados
Atualmente, há uma demanda crescente por especialistas em machine learning, ciência de dados, engenharia de automação e análise preditiva. Com isso, muitas empresas do setor ainda contam com equipes técnicas sem o conhecimento necessário para operar sistemas de IA, o que gera uma dependência excessiva de consultorias externas e dificulta a internalização da tecnologia.
Para lidar com esse desafio, segue como uma alternativa investir em treinamentos internos e parcerias estratégicas com universidades e centros de inovação.
Criar programas de capacitação contínua para engenheiros e operadores de máquinas também é uma estratégia eficaz para garantir que os profissionais estejam preparados para essa nova realidade.
4. Cultura organizacional e resistência à mudança
Um dos desafios mais complexos é a resistência à mudança por parte dos colaboradores e gestores. Muitas vezes, os funcionários enxergam a IA como uma ameaça aos seus empregos, enquanto líderes podem hesitar em investir em tecnologias que exigem uma reestruturação operacional.
A falta de clareza sobre os benefícios da IA pode gerar um ambiente de desconfiança e dificultar sua adoção. Além disso, quando não há um plano de transição bem estruturado, a implementação de novos sistemas pode gerar conflitos e baixa adesão por parte das equipes.
Para superar essa barreira, é essencial desenvolver uma cultura de inovação dentro da empresa.
O primeiro passo é educar e engajar os colaboradores, demonstrando como a IA pode otimizar processos, reduzir erros operacionais e permitir que os profissionais se concentrem em tarefas estratégicas.
Além disso, a liderança deve estar envolvida ativamente nesse processo, promovendo uma comunicação clara sobre os objetivos da transformação digital.
5. Infraestrutura de TI e segurança cibernética
Outro grande desafio para a implementação da IA na indústria está relacionado à infraestrutura de TI e à segurança cibernética.
Uma vez que a IA depende de grandes volumes de dados para operar de maneira eficaz, é essencial contar com servidores robustos, armazenamento escalável e redes seguras para garantir o processamento contínuo das informações.
Muitas indústrias ainda utilizam infraestruturas locais desatualizadas, que não possuem a capacidade de suportar operações baseadas em big data e aprendizado de máquina. Além disso, à medida que a conectividade aumenta, elas se tornam mais vulneráveis a ataques cibernéticos, que podem comprometer a integridade dos dados e a confiabilidade das operações.
Como aprimorar a conectividade e a comunicação entre os sistemas?
Para que a Inteligência Artificial funcione de forma eficiente na indústria, é essencial garantir que todos os sistemas estejam conectados e se comuniquem de maneira fluida e confiável.
Desse modo, aprimorar a conectividade e a comunicação entre os sistemas se torna um dos passos mais importantes para a automação inteligente e para a Indústria 4.0.
- O primeiro fator a ser considerado é a implementação de uma infraestrutura robusta de redes industriais, capaz de suportar a transmissão contínua de dados em tempo real. Para isso, é fundamental adotar switches industriais Ethernet, que oferecem alta velocidade e confiabilidade para conectar equipamentos de automação e sistemas de IA.
- Além do mais, o uso de módulos de I/O descentralizados é indispensável para otimizar a coleta de dados diretamente do chão de fábrica, permitindo que os sinais de sensores e atuadores sejam processados de forma eficiente.
- Outro ponto essencial é a adoção de protocolos de comunicação padronizados, como OPC-UA e MQTT, que garantem uma interoperabilidade perfeita entre diferentes dispositivos e plataformas. Esses protocolos permitem que a IA processe dados de forma unificada, sem depender de sistemas proprietários que dificultam a integração.
Veja também: Cabos para sensores – soluções para IIoT
Onde encontrar essas soluções?
Para atender a essas necessidades, a Murrelektronik oferece um portfólio completo de soluções para conectividade e comunicação industrial, garantindo que as fábricas possam implementar IA com máxima eficiência.
Com fontes de alimentação confiáveis, módulos de I/O, switches Ethernet industriais e conectores de alta performance, a Murrelektronik simplifica a integração de sistemas e melhora a confiabilidade das operações industriais.
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