IA Generativa na Indústria: Aplicação na Engenharia Mecânica

Exemplos do uso de IA Generativa na Engenharia

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Você irá ver neste artigo:

• Introdução
• IA Generativa na Engenharia
• Uso de IA Generativa no Design de Produtos
• Otimização de Processos de Fabricação
• Manutenção Preditiva e Diagnóstico de Máquinas
• Conclusão: o que esperar?

Introdução

A Inteligência Artificial Generativa está sendo utilizada das mais diversas formas. É interessante repensar tarefas que estávamos acostumados a fazer e que a I.A. pode nos ajudar. No ramo da engenharia não é diferente. Este artigo explora exemplos do uso de IA Generativa nesta área.

Imagem: Representação ilustrativa de IA através de um robô

O que é I.A. Generativa?

A I.A. Generativa é uma ferramenta poderosa para auxiliar na criação. Através de um grande conjunto de dados ela aprende e pode gerar conteúdo original. É uma forma de Inteligência Artificial que cria coisas novas, como designs, músicas, textos, códigos, vídeos. Ela opera através de:

• Algoritmos Evolutivos (uma espécie de "seleção natural" de soluções) e;
• Redes Neurais (Modelos computacionais inspirados no cérebro para aprendizado).

IA Generativa na Engenharia

A Inteligência Artificial Generativa está transformando a engenharia ao introduzir novas maneiras de resolver problemas complexos e otimizar processos. Utilizando algoritmos avançados, a IA Generativa pode:

• Criar designs inovadores de peças e componentes;
• Auxiliar nas ferramentas como Autodesk Fusion 360 e SolidWorks;
• Otimizar processos de fabricação, planejamento de produção e manutenção preditiva.

Empresas como General Electric, BMW e Siemens já utilizam essa tecnologia, alcançando significativas melhorias em seus produtos e operações.

1) Uso de IA Generativa no Design de Produtos

Design Generativo

Um dos exemplos de utilização de I.A. Generativa na engenharia é no chamado Design Generativo. Em um projeto há muitas variáveis a serem consideradas. A utilização desta ferramenta fornece uma gama de opções considerando desempenho, peso, custo e até mesmo estética. 

Imagem: AutodeskAI

O Autodesk Fusion 360 e o SolidWorks são dois dos principais softwares de CAD (Computer-Aided Design) do mercado, e ambos estão incorporando cada vez mais inteligência artificial (IA) generativa através de:

• Otimização Topológica: Ambos utilizam algoritmos avançados para gerar geometrias eficientes com base em condições de carregamento e restrições de fabricação através dessa ferramenta;

• Exploração de Design Automatizada: Os usuários podem especificar parâmetros de design (áreas de carga, pontos de fixação, espaço disponível) e deixar o software explorar os designs possíveis;

• Feedback em Tempo Real: Tanto o Autodesk quando o SolidWorks estão incluindo a funcionalidade de análises de simulação, como tensão, deslocamento e fator de segurança, que são atualizadas conforme o design é modificado.

A General Electric (GE) utilizou IA Generativa para criar novos designs de pistões que são 20% mais leves e 15% mais resistentes que os designs anteriores. Isso foi possível através da análise de milhares de designs possíveis e a escolha dos melhores atributos de cada um. Imagine uma IA como um personal trainer de pistões, focada em torná-los mais fortes e leves .

Com essa ferramenta a GE afirma avaliar um milhão de variações em apenas 15 minutos comparados com dois dias necessários antes da tecnologia. Esse ganho de tempo vai além da produtividade, ele evita erros de projetos que podem resultar em alguma fatalidade.

Empresas como esta tem uma grande biblioteca de dados. Isso pode ser uma ajuda mútua, tanto para alimentar o modelo quanto para a IA disponibilizar essas informações em uma forma mais acessível e rápida.

2) Otimização de Processos de Fabricação

Planejamento de Produção, Simulação e Modelagem

A I.A. Generativa pode ajudar a identificar a forma mais eficiente de utilizar os recursos e otimizar cronogramas para minimizar tempo e custo. Além disso, a simulação de fluxo de material em uma fábrica pode ser otimizada para reduzir gargalos e melhorar a eficiência. Infelizmente este cenário ainda está em estado embrionário no Brasil.

Imagem: Linha de produção BMW

A BMW usou IA Generativa para simular e otimizar sua linha de produção. O resultado? Uma redução de 25% no tempo de produção e 10% nos custos operacionais. A IA analisou dados históricos e simulou diferentes cenários para encontrar a configuração mais eficiente, como um estrategista militar planejando a batalha perfeita.

O Grupo BMW está inovando também através de tecnologias tecnologias como Car2X e AIQX. O Car2X possibilita uma comunicação em tempo real do carro com a linha de produção. Ele reconhece conexões de plugue defeituosas, identifica objetos ausentes e reporta esses erros automaticamente.

Já o AIQX é uma plataforma que automatiza processos de qualidade visual e acústica para garantir a melhor experiência para o cliente ao dirigir um modelo BMW.

3) Manutenção Preditiva e Diagnóstico de Máquinas

Monitoramento de Condição

Os dados de vibração, temperatura, corrente elétrica consumida, carga podem esconder a necessidade de manutenção. Com uma IA generativa podemos aprimorar a análise desses indicadores atuando em uma manutenção preditiva antes que a falha aconteça.

Ela analisa dados coletados das máquinas através de sensores IoT para prever falhas e sugerir ações de manutenção. Essa análise é feita em tempo real, minimizando intervenções corretivas em máquinas e equipamentos.

Imagem: Turbina eólica.

A Siemens implementou manutenção preditiva em suas turbinas eólicas, utilizando IA Generativa para prever falhas e programar manutenções preventivas. Isso resultou em um aumento de 30% na disponibilidade das turbinas. A IA analisou dados de vibração, temperatura e outras variáveis para identificar padrões que indicavam desgaste ou falha iminente.

O aplicativo Senseye Predictive Maintenance da Siemens utiliza inteligência artificial generativa para examinar e agrupar casos de manutenção, mesmo em vários idiomas, fornecendo contexto para problemas atuais ao buscar casos anteriores semelhantes e suas soluções.

Operando em um ambiente de nuvem privada, protegido contra acessos externos, essa IA generativa processa dados de diferentes softwares de manutenção, garantindo maior segurança e confidencialidade. Esses dados são transformados em insights acionáveis, considerando protocolos de manutenção e notas sobre casos anteriores.

A combinação de IA generativa e aprendizado de máquina aproveita os pontos fortes de ambos, permitindo uma estratégia de manutenção prescritiva que contextualiza melhor as informações disponíveis e derivam insights para a otimização da manutenção industrial.

Conclusão: o que esperar? 

A I.A. Generativa está trazendo avanços significativos para a engenharia mecânica. Desde o design de peças até a otimização de processos e manutenção. Imagine um futuro onde as máquinas são projetadas, otimizadas e mantidas por uma IA que nunca dorme e sempre aprende.

As ferramentas e exemplos apresentados demonstram o potencial dessa tecnologia, que continuará a evoluir e transformar a indústria.

No futuro podemos esperar uma integração cada vez maior entre humanos e sistemas de IA Generativa. Engenheiros serão capazes de trabalhar lado a lado com algoritmos de IA, aproveitando a criatividade humana e a capacidade analítica da IA para gerar soluções verdadeiramente inovadoras e eficientes.

Referências

1. "What is Generative Design?" Autodesk, link.
2. "SolidWorks and Generative Design," Dassault Systèmes, link.
3. "manutenção preditiva na manufatura," Microsoft Azure, link.
4. "Manutenção preditiva com os produtos inteligentes," Google Cloud, link.
5. "GE Says It’s Leveraging Artificial Intelligence To Cut Product Design Times In Half," Forbes, link.
6. "HOW AI IS REVOLUTIONISING PRODUCTION.," BMW Group, link.

"Generative artificial intelligence takes Siemens' predictive maintenance solution to the next level" Siemens, link