A inteligência artificial tem vindo a transformar drasticamente o setor industrial, afirmando-se como uma tecnologia capaz de melhorar a qualidade, estabilizar processos e reduzir custos de forma mensurável. Em setores como a metalomecânica, plásticos, alimentar ou farmacêutico, as empresas adotam sistemas inteligentes para automatizar tarefas repetitivas, minimizar erros humanos e analisar dados em tempo real. Isto traduz-se em operações mais eficientes, com menos falhas e desperdícios, e numa maior rastreabilidade ao longo de toda a cadeia produtiva. Segundo Álvaro Oliveira, um mercado que exige produtos de alta qualidade entregues com rapidez, a IA acaba por ser extremamente essencial para manter a competitividade e a inovação e esta transformação representa uma mudança estrutural que redefine a eficiência e a competitividade industrial.
Porque razão a inteligência artificial está a revolucionar o setor industrial?
De forma prática, a IA está a ser integrada nestes setores através de soluções tangíveis que já apresentam resultados mensuráveis. Na metalomecânica e na indústria dos plásticos, por exemplo, robôs inteligentes comandados por IA realizam soldaduras e moldagens com precisão superior, aumentando a eficiência e reduzindo a necessidade de intervenção humana em tarefas monótonas. Ao mesmo tempo, algoritmos de manutenção preditiva monitorizam máquinas em tempo real, antecipando avarias para evitar paragens não planeadas e os custos associados.
Ademais, a IA consegue ainda otimizar dinamicamente os parâmetros de produção conforme as condições variam, permitindo uma utilização mais eficaz de recursos e uma produção mais ágil.
Na indústria alimentar e farmacêutica, estas tecnologias asseguram também um controlo rigoroso e transparente. Sensores inteligentes associados a IA vigiam continuamente condições ambientais (como temperatura ou humidade) durante a produção e distribuição de alimentos, enviando alertas preventivos para evitar quebras de qualidade. No setor farmacêutico, estas plataformas garantem uma rastreabilidade completa de cada lote de medicamentos, recolhendo dados seguros e auditáveis de produção para satisfazer exigências regulatórias e permitir intervenções rápidas face a qualquer desvio.
Os resultados destas integrações são mensuráveis: há redução de desperdícios e de erros, maior rapidez na deteção e resolução de problemas, e aumentos significativos na produtividade. A implementação abrangente de inteligência artificial pode permitir que empresas farmacêuticas dupliquem o seu lucro operacional até 2030, representando um potencial adicional de 254 mil milhões de dólares em ganhos anuais (PricewaterhouseCoopers, 2024)
Técnicas de IA que impulsionam processos industriais
A modernização da indústria depende da aplicação coordenada de várias técnicas de visão artificial e inteligência artificial. A classificação de imagens destaca-se pela rapidez e pela capacidade de identificar categorias ou validar a presença e ausência de componentes, algo fundamental em linhas de grande cadência.
Quando é necessário localizar objetos numa imagem ou contabilizar elementos e defeitos, a deteção de objetos oferece uma abordagem robusta e versátil. Este tipo de modelo identifica o que está presente e em que zona se encontra, permitindo análises complementares com elevado rigor.
Em cenários que exigem níveis extremos de precisão, a segmentação de imagem torna-se indispensável. A sua capacidade de delinear exatamente a área ocupada por um objeto permite avaliações geométricas fiáveis e medições detalhadas.
Existem ainda situações em que é necessário detetar alterações inesperadas sem conhecer previamente os defeitos. A deteção de anomalias responde a esta necessidade e funciona como solução inicial para analisar a estabilidade produtiva, uma vez que é treinada apenas com imagens consideradas boas.
A importância do labeling na qualidade dos resultados
A preparação de dados continua a ser um dos fatores mais determinantes no sucesso de qualquer solução de visão artificial. O modo como as imagens são rotuladas influencia diretamente a precisão e a confiabilidade dos modelos. Dependendo da técnica utilizada, este processo pode ser mais simples ou bastante exigente, pelo que ferramentas de apoio ao labeling se tornam cada vez mais relevantes para garantir consistência e acelerar projetos.
Inovação que define o futuro da IA industrial
A evolução constante da IA abre novas oportunidades para a indústria. Entre as tendências que estão a ganhar maior destaque encontram-se:
- Apoio automatizado ao labeling, que facilita a preparação de dados e melhora a qualidade dos conjuntos de treino.
- Geração sintética de defeitos, particularmente útil em ambientes onde existem poucos exemplos reais.
- Modelos capazes de identificar elementos sem treino específico, permitindo maior flexibilidade e tempos de implementação significativamente mais curtos.
Estas inovações vão acelerar a adoção da IA e tornar as soluções industriais ainda mais adaptáveis às exigências reais das fábricas.
Integração inteligente no ecossistema produtivo
A adoção eficaz destas tecnologias exige uma integração bem alinhada com os fluxos produtivos existentes. Soluções de visão artificial industrial devem adaptar-se ao contexto de cada fábrica e garantir estabilidade desde o primeiro dia. Quando bem implementadas, permitem aumentar a eficiência, elevar os padrões de qualidade e preparar as empresas para uma indústria cada vez mais orientada por dados, mais segura e mais tecnológica.
Bibliografia
PricewaterhouseCoopers. (2024). Inteligência artificial na indústria farmacêutica. PwC. https://www.strategyand.pwc.com/br/pt/relatorios/inteligencia-artificial-na-industria-farmaceutica.html