Lenovo: como a IA está a impulsionar a indústria automóvel, desde o concessionário até ao circuito de corridas
Este artigo é da responsabilidade de Felix Marquez, AI Marketing Program Analyst na Lenovo
A forma como o mundo constrói carros foi sempre impulsionada por avanços tecnológicos. Desde as linhas de produção com tapetes rolantes de há um século atrás até à revolução da robótica, cada avanço transformou o fabrico de automóveis.
Hoje, a IA está a mudar mais uma vez este processo, mas desta vez os avanços tecnológicos não se limitam à fábrica. Enquanto câmaras assistidas por IA nas linhas de produção detetam defeitos com mais rapidez e precisão, câmaras inteligentes são usadas para manter os funcionários seguros.
Já nos circuitos de corridas, os algoritmos de aprendizagem de máquina estão a capacitar as equipas de competição com os dados de que precisam para vencer, em frações de segundo.
Por sua vez, os concessionários estão a usar a IA para oferecerem serviços convenientes e mais personalizados aos seus clientes.
Para os líderes do setor, os benefícios da IA são reais e mensuráveis. Mais frequentemente do que nunca, vemos soluções como câmaras “inteligentes” assistidas por IA, que permitem aos funcionários libertarem-se de tarefas repetitivas na produção, tais como inspeções de rotina e acompanhamento de entregas, e, em vez disso, serem implementadas noutros locais com a capacidade de utilizar dados em tempo real para tomarem decisões mais rápidas.
Os sistemas de IA também permitem que os fabricantes reduzam os acidentes de trabalho, aumentem a qualidade dos resultados e reduzam os custos de manutenção das máquinas.
Mas os decisores do setor precisam de escolher cuidadosamente os seus parceiros de IA, integrar a IA nos seus processos de forma eficaz e ouvir as suas próprias equipas para garantir que escolhem uma solução de IA que funcione para eles.
Lenovo: Descobrir informação mais depressa do que uma superbike
Uma das principais vantagens das ferramentas potenciadas por IA é a velocidade. Encontrar a “pepita de ouro” numa massa de dados agora pode ser automatizado, permitindo que as equipas reajam mais rápido do que nunca. Em nenhum lugar a velocidade é mais importante do que nas corridas.
Por exemplo, a Ducati Lenovo Team no MotoGP muitas vezes tem apenas algumas horas entre as sessões de pista para analisar os dados da última sessão e tomar decisões sobre como configurar as suas motos para a próxima.
Movendo-se a até 350 km/h, cada moto Ducati Desmosedici GP está equipada com cerca de 50 sensores, permitindo à Ducati Corse recolher um total de 100 GB de dados em cada fim de semana de corrida das suas oito motos que correm no circuito.
Isto é então processado por servidores de ponta otimizados por IA que alimentam as ferramentas de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda da Ducati Corse, que podem oferecer informação sobre tudo: desde o tipo de pneus a serem usados, até à melhor trajetória a seguir numa curva específica.
Esta informação potenciada por IA também está a tornar a experiência de condução mais segura, com consequências diretas no lado do negócio voltado para o consumidor.
O design das motos de rua da Ducati, como a Panigale V4, é projetado com a ajuda de simulações de condução desenvolvidas por IA, que também são informadas pelos dados recolhidos pela equipa de competição.
Produção mais eficiente
Quando se trata de construir veículos para consumidores, a análise baseada em IA pode executar determinadas tarefas importantes da linha de produção com mais eficiência do que qualquer pessoa.
As verificações manuais e visuais são necessariamente lentas e apresentam sempre o risco de erro humano. Mesmo os olhos humanos melhor treinados podem não detetar defeitos que podem representar um risco à segurança.
Por outro lado, as verificações automatizadas são executadas constantemente e são mais confiáveis, detetando defeitos em cada etapa do processo, libertando os trabalhadores da linha de montagem para se concentrarem nas suas tarefas principais.
Por exemplo, o negócio totalmente elétrico do Grupo Lotus, Lotus Technology, está a fabricar veículos elétricos para os mercados globais, com uma capacidade de produção de 150.000 veículos por ano.
A equipa de liderança estava perfeitamente ciente de que as inspeções de qualidade de rotina para esse número de veículos personalizados poderiam facilmente criar dificuldades.
O Grupo Lotus optou por uma solução de visão mecânica que permite analisar dados de vídeo em busca de defeitos potenciais com 99% de precisão, o que mantém a linha de produção em movimento rápido sem comprometer a qualidade.
Inovadores em IA, como a ByteLAKE, oferecem aos fabricantes de automóveis soluções que podem inspecionar produtos e processos.
Câmaras equipadas com ByteLAKE AI podem “observar” as linhas de produção à procura de defeitos e até mesmo encontrar maneiras de melhorar os processos.
Os algoritmos de IA do ByteLAKE também podem capturar uma série de parâmetros da nota do motor para detetar defeitos e problemas. Esta é uma tarefa difícil para os trabalhadores num ambiente barulhento como uma fábrica, onde a qualidade da inspeção pode degradar-se se as pessoas estiverem distraídas.
Com as inspeções da ByteLAKE a serem executadas com segurança em hardware de computação de ponta, os resultados são entregues de forma rápida e segura aos trabalhadores no chão de fábrica.
Câmaras de IA e visão computacional também podem revolucionar os procedimentos de segurança, detetando possíveis perigos antes que eles aconteçam.
A solução LabVista da Graymatics usa a IA para detetar perigos, desde trabalhadores que não usam equipamentos de proteção individual até objetos soltos no chão de fábrica ou pessoas não autorizadas que entram em áreas restritas das instalações.
A visão computacional também tem um papel importante a desempenhar na logística, rastreando paletes e peças que entram e saem de uma fábrica para melhor gerir e controlar a movimentação de stock, bem como monitorizar linhas de produção para que as matérias-primas sejam utilizadas de forma eficiente.
Nas fábricas de automóveis, os processos de manutenção podem exigir a paragem total da produção, por isso é extremamente útil que os líderes empresariais possam planear com antecedência, em vez de terem de parar a produção num momento imprevisto.
Os sistemas de IA podem prever quando será necessária a manutenção, oferecendo aos líderes empresariais uma forma de reduzir os custos de interrupção da produção e operar de forma mais eficiente.
Desde a fábrica ao concessionário
A manutenção e a assistência técnica são uma grande preocupação para os concessionários, com 54% a afirmar que enfrentam desafios no fornecimento de serviços e atualizações de peças aos clientes, de acordo com uma investigação da CDK.
A General Motors está a usar a IA para se antecipar a esse problema e já instalou identificadores (scanners) rápidos de defeitos da UVeye em 300 concessionários.
Os clientes conduzem os seus carros através do identificador que usa visão computacional para identificar quaisquer problemas no veículo que o departamento de serviço possa corrigir.
O sistema tem mais de 90% de precisão e pode detetar problemas atempadamente que passam despercebidos até mesmo pelos mecânicos mais treinados.
A boa notícia para os revendedores é que a nova ferramenta elimina a necessidade de verificações manuais demoradas, reduzindo o tempo de espera dos clientes no concessionário, e esse tempo está a ser aproveitado para corrigir os problemas identificados pelos identificadores.
Tirar o melhor partido da IA
Para os líderes de TI do setor automóvel, é importante que tenham as conversas certas com as suas equipas antes de implementarem a IA, para decidirem quais as soluções que terão o maior impacto em objetivos como a redução de custos ou a melhoria da eficiência.
Também é crucial que os líderes empresariais escolham com cuidado e estejam atentos a tudo o que precisarão para fazer com que uma solução de IA funcione nos seus negócios.
Algumas soluções de IA podem exigir desenvolvimento para funcionar com um processo específico, e toda a solução de IA exigirá infraestrutura de hardware.
Vale a pena estar ciente de que nem todos os fornecedores de soluções de IA são “pontos de paragem únicos” que podem fornecer soluções de IA para todas as áreas de operações.
O próprio programa AI Innovators da Lenovo oferece um ecossistema onde os fabricantes podem encontrar soluções de IA que atendam às suas necessidades de uma variedade de fornecedores, juntamente com o hardware (como servidores de ponta) necessário para alimentar essas soluções.
Rumo a um futuro mais inteligente
A ascensão da indústria automóvel foi sempre impulsionada pela aplicação inteligente da tecnologia, e a IA é o salto tecnológico que impulsionará as indústrias automóvel e de motos nos próximos anos.
Desde novas eficiências no chão de fábrica até informações descobertas pela IA a partir de dados de pilotos em alta velocidade, a IA será crucial para reduzir custos e garantir que as linhas de produção do futuro funcionem de forma mais rápida, mais económica e mais segura do que nunca.
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