Nel 2024, il settore manifatturiero brasiliano ha registrato un aumento del 3.1% della produzione industriale, il terzo più alto degli ultimi 15 anni. Questa crescita è stata in gran parte attribuita a un mercato interno solido, trainato dalla crescita dell'occupazione e dei consumi delle famiglie.
Nonostante questi risultati positivi, il Brasile ha intrapreso un percorso di deindustrializzazione a partire dal 1995 , come dimostra il calo del contributo del settore al PIL.
Figura 1: Questo grafico è stato ricreato sulla base dei dati del Brasile – Settore manifatturiero, Valore aggiunto (% del PIL)
In questo contesto, l'integrazione dell'intelligenza artificiale (IA) può rappresentare un punto di svolta per invertire la deindustrializzazione. Un'indagine del 2022 ha rilevato che solo il 7% delle aziende brasiliane utilizza appieno le tecnologie dell'Industria 4.0, tra cui IA, prototipazione 3D e automazione, in tutte le fasi della propria catena produttiva.
L'intelligenza artificiale in azione per i produttori brasiliani
Sebbene l'indagine indichi che l'adozione dell'IA in Brasile è ancora agli inizi, i tassi di adozione all'interno delle aziende sono paragonabili a quelli europei. Ciò suggerisce che le aziende brasiliane, in particolare quelle più consolidate, sono inclini a implementare soluzioni di IA pratiche.
Le aziende manifatturiere brasiliane stanno adottando l'intelligenza artificiale per diverse applicazioni ad alto impatto, tra cui:
- Automazione: l'uso di strumenti di intelligenza artificiale generativa può automatizzare attività ripetitive o pericolose in fabbrica. Queste tecnologie possono anche semplificare i flussi di lavoro interni e accelerare le attività amministrative di routine, liberando tempo dei dipendenti per attività ad alto valore aggiunto.
- Manutenzione predittiva: l'uso dell'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero consente l'analisi dei dati dei sensori in tempo reale, grazie alla quale gli algoritmi di apprendimento automatico possono prevedere i guasti delle apparecchiature. Ciò consente ai produttori di migliorare la pianificazione e la programmazione della manutenzione ed evitare costosi tempi di fermo non pianificati.
- Controllo qualità: i sensori basati sull'intelligenza artificiale possono rilevare difetti su una linea di produzione. Questo monitoraggio continuo e in tempo reale può aumentare i tassi di rilevamento dei difetti e ridurre significativamente gli sprechi o le rilavorazioni. Ciò garantisce la conformità a rigorosi standard di settore come ISO 9001 o IATF 16949 (per il settore automobilistico).
- Ottimizzazione della supply chain: l'analisi predittiva può generare previsioni della domanda più accurate e ottimizzare i livelli di inventario, prevenendo così sovrapposizioni o sottoscorte.
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Applicazioni basate sull'intelligenza artificiale: cosa puoi fare
Un ostacolo significativo all'adozione dell'IA è la generale resistenza alle nuove tecnologie e la percezione che i costi di implementazione siano elevati. Alcune aziende sono restie a investire senza una chiara comprensione di come queste tecnologie possano aumentare la produttività e la qualità, mentre altre non sanno da dove o come iniziare.
Tuttavia, invece di implementare frettolosamente i cambiamenti tutti in una volta, le aziende hanno bisogno di un approccio mirato e personalizzato, adattato alle loro esigenze. Per sfruttare al meglio le opportunità offerte dalle applicazioni ad alto impatto, ecco come iniziare:
Automazione
L'automazione dei processi operativi e amministrativi libera preziose ore di lavoro da dedicare ad attività a maggior valore aggiunto. Si consiglia inoltre di adottare un approccio di lean manufacturing per adattare la struttura organizzativa alla domanda, snellendo le operazioni grazie al potenziamento di software gestionali, tecnologie e intelligenza artificiale.
Altri approcci includono la progettazione di processi per l'acquisizione di dati su dispositivi portatili che trasmettono i dati direttamente ai sistemi ERP e l'adozione di uno strumento di generazione di preventivi basato sull'intelligenza artificiale per automatizzare la generazione di ordini di routine e aumentare la produttività delle vendite.
Manutenzione predittiva
Le aziende manifatturiere dovrebbero concentrarsi sul miglioramento dell'efficienza complessiva delle apparecchiature (OEE) e della disponibilità degli impianti implementando le migliori pratiche di manutenzione, tra cui la gestione dei tempi di fermo e l'analisi delle modalità e dell'impatto dei guasti (FMEA). Per identificare proattivamente i problemi, è necessario implementare una cultura di analisi delle cause profonde (RCA) e calendari di manutenzione preventiva (PM) con monitoraggio dei tempi di fermo in tempo reale.
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Controllo qualità
Implementare un programma di formazione completo per la gestione dell'OEE e le routine di manutenzione. È necessario adottare una supervisione attiva per garantire l'aderenza alle nuove procedure e affrontare problematiche quali registrazioni di produzione inadeguate e rilavorazioni. Altre soluzioni affidabili includono l'esecuzione di analisi FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) e la stesura di report sulla qualità per monitorare attentamente la qualità, ridurre i tassi di scarto e adottare misure correttive.
Ottimizzazione della catena di fornitura
Utilizzare la mappatura del flusso di valore per definire i processi e identificare le perdite dovute a inattività e spostamenti eccessivi, il che può portare a una distribuzione ottimizzata della flotta e a una riduzione dei costi indiretti. Implementare un sistema di mappatura del mercato e stabilire sistemi per un'acquisizione e una rendicontazione efficienti dei dati.
Cogliere le opportunità con le politiche governative
Nel gennaio 2024, il governo brasiliano ha lanciato una serie di iniziative politiche dall'alto verso il basso, tra cui la politica "Nova Indústria Brasil" (Nuova Industria Brasile). Un obiettivo chiave di questa politica è l'adozione di tecnologie di trasformazione digitale, come cloud computing, IoT, big data e intelligenza artificiale, per integrare il Paese più direttamente nelle catene di fornitura tecnologiche globali.
In Renoir abbiamo completato oltre 200 progetti di trasformazione digitale, adattando le soluzioni per soddisfare le mutevoli esigenze. Siamo quindi consapevoli che, anziché tentare una radicale trasformazione digitale, i produttori dovrebbero concentrarsi su un approccio personalizzato e graduale. Le nostre soluzioni consentono alle aziende di integrare senza soluzione di continuità le nuove tecnologie di intelligenza artificiale e IoT con i sistemi esistenti.
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