De acordo com Jim Chappell, chefe global de IA da AVEVA, diferentes tecnologias de Inteligência Artificial estão sendo implantadas nos setores mais resistentes para estimular a inovação, melhorar a eficiência operacional e reduzir o impacto ambiental
A busca do lucro não está mais em conflito com a sustentabilidade ambiental, e a inteligência artificial (IA) desempenha um papel fundamental na transição global para operações industriais mais verdes, reduzindo a lacuna entre os dois lados, a escala e o ritmo da adoção de soluções de sustentabilidade necessárias para enfrentar o agravamento da crise climática.
Dados recentes do BCG mostram que 87% dos líderes industriais veem a IA como uma ferramenta útil na luta contra as alterações climáticas, e 43% preveem aproveitar a ciência nos seus próprios esforços para combatê-la.
As tecnologias de Inteligência Artificial já estão apoiando as empresas em sua jornada para alcançar metas de emissões líquidas zero e, também, a descarbonizar setores nos quais isso é mais difícil de ser alcançado.
Embora a Inteligência Artificial generativa venha dominando as manchetes do noticiário, as indústrias seguem integrando outros tipos de tecnologias de IA de diferentes maneiras, como integrar novas fontes de energia renovável nas linhas de produção, impulsionar uma maior produtividade e eficiência, explorar novos conhecimentos para tomar melhores decisões e construir operações mais ágeis e resilientes.
Atualmente, só quatro entre as principais tecnologias de IA vêm sendo usadas em todo o espectro industrial: A análise preditiva baseada em IA pode ajudar as empresas a anteciparem a demanda, otimizar cadeias de suprimentos, prever anomalias em ativos e otimizar os níveis de estoque em tempo real. Com algoritmos estatísticos e tecnologias de aprendizagem automática, os dados atuais e históricos podem ser analisados para prever eventos futuros – incluindo a previsão das emissões globais de GEE (Gases de Efeito Estufa). Como resultado, os custos e a utilização de recursos são reduzidos, diminuindo o impacto ambiental do aumento da produção e do consumo desnecessário de recursos.
A etapa seguinte é a otimização preditiva de ativos. Aqui, ferramentas de simulação dinâmica, juntamente com a análise preditiva e visualização avançada, criam um gêmeo digital (digital Twin) híbrido. Os usuários obtêm uma visão real de 360 graus dos riscos operacionais e podem identificar e corrigir problemas mais cedo, bem como prever a vida útil restante dos ativos para maximizar seu tempo de atividade, a disponibilidade e a lucratividade. Quando incorporados no projeto de ativos futuros, esses insights ativam um ciclo de melhoria contínua. Em termos reais, a otimização preditiva de ativos antevê, com precisão, a degradação do desempenho e as emissões de GEE em profundidade, em um nível granular.
A IA generativa é talvez a forma mais conhecida pela qual as pessoas têm contato com a Inteligência Artificial, tanto na vida quotidiana como em aplicações industriais. A tecnologia existe há mais de meio século, mas ganhou destaque recentemente, à medida que grandes modelos de Linguagem massivos (MLL – Massive Large Language Models) se tornaram disponíveis ao público. Eles permitem que os operadores compreendam rapidamente grandes conjuntos de conhecimento ou sirvam como parceiros criativos para apoiar a inovação, incluindo simular opções de design de ativos de acordo com parâmetros específicos ou criar material de aprendizagem técnica envolvente. Quando usado em conjunto com dados em tempo real que utilizam software especializado, a IA generativa também pode fornecer insights mais profundos sobre os dados, inclusive auxiliando na análise complexa de questões de sustentabilidade.
A modelagem de caixa cinza, uma das tecnologias industriais de IA mais avançadas, acaba de chegar ao mercado. Esta combinação de simulação de primeiros princípios e IA (modelos “caixa branca” e “caixa preta”, respectivamente) oferece o melhor dos dois mundos: modelar ativos e processos quase em tempo real, a fim de melhorar o design do sistema e melhorá-lo operacionalmente. Uma maneira de fazer isso é permitir que os modelos de IA sejam integrados à simulação tradicional baseada na física por meio de uma interface de usuário de arrastar e soltar. A Inteligência Artificial normalmente funciona mais rápido do que os modelos baseados em física e requer menos ajustes para ser configurada. Como resultado, as empresas podem colocar os modelos em funcionamento rapidamente, utilizando menos capacidade de CPU e, portanto, exigindo uma pegada de carbono menor.
O que as industriam ganham com a IA — As soluções de IA industrial contextualizam os principais dados de desempenho e sustentabilidade com inteligência artificial e percepção humana. Consequentemente, as empresas podem desbloquear ganhos de valor e sustentabilidade de muitas maneiras – agora e no futuro.
No setor de Energia, as tecnologias de IA estão ajudando na transição para as energias renováveis. A multinacional italiana Enel, por exemplo, se comprometeu a descarbonizar o seu mix energético até 2040, e já conta com mais de 50 GW de capacidade renovável instalada. Para acelerar a transição, a Enel implantou um software de gerenciamento de desempenho de ativos com inteligência artificial e análise preditiva. Como resultado, eliminou os silos de dados, acelerando a tomada de decisões e proporcionando eficiência em todo o ecossistema empresarial. A empresa, que é uma das líderes do setor, pode agora prever falhas de ativos e garantir fornecimentos de energia estáveis, e está a caminho de alcançar uma central totalmente autônoma.
Da forma similar, outra empresa global de energia vem utilizando a otimização preditiva de ativos para melhorar a confiabilidade e reduzir custos de manutenção. Um único problema ajudou a detectar uma anomalia de desempenho nos tubos de recuperação de calor em uma unidade de cogeração com cinco meses de antecedência, poupando custos significativos. Desde 2019, o software detectou mais de 1.700 anomalias de desempenho de ativos. Como resultado, mais de US＄ 37 milhões foram economizados, o tempo de inatividade não planejado foi reduzido e o uso de recursos também, com menor impacto ambiental.
A Inteligência Artificial vem gerando ganhos ambientais semelhantes em outros setores complexos como o do cimento, responsável por 6% de todas as emissões provocadas pelo homem. A Oyak Cement, cujas operações se estendem da Turquia a Portugal, Cabo Breton e África Ocidental, utiliza um sistema de gestão de dados da borda à nuvem com infusão de IA para substituir 30% da sua energia proveniente de combustíveis fósseis por fontes renováveis, bem como para reduzir o uso de energia. Por cada 1% de redução na energia utilizada, a empresa poupa entre € 5 milhões e € 7 milhões. Com informações em tempo real disponíveis, ela também reduz as emissões de CO2, garantindo a conformidade regulatória.
A um nível mais fundamental, a IA contribui para aumentar a resiliência contra os piores efeitos das alterações climáticas. Com o aumento das temperaturas globais, a cidade de Salem, no estado de Oregon (EUA), registrou mais surtos de proliferação de algas tóxicas em lagos e rios de captação. Com a ajuda de uma plataforma de gerenciamento de dados nativa da nuvem e multilocatária, as autoridades municipais agregaram diversas fontes de dados – desde níveis de algas até profundidade da água e dados meteorológicos e de satélite – em um hub central. Informações preditivas inteligentes agora geram alertas para o aumento da atividade de algas e cianotoxinas duas semanas antes de ocorrerem, permitindo às equipes preservarem a qualidade da água, salvaguardar os ecossistemas e garantir água potável segura aos 5 milhões de residentes de Salem.
A IA industrial é essencial para a transição para a sustentabilidade — O mundo industrial está passando pela revolução da Inteligência Artificial. Encarar a IA apenas como uma ferramenta para aumentar os lucros é subestimar gravemente – e subutilizar – as capacidades dessa potente ciência. À medida que as empresas industriais trabalham para incorporar a sustentabilidade no centro das suas operações, a IA pode capacitá-las para alinhar o sucesso empresarial com a responsabilidade ambiental.
A IA não resolverá a crise climática, mas pode gerar maior valor para as indústrias, melhorando, simultaneamente, a sustentabilidade – embora o sucesso em cada caso exija tempo e esforço e dependa de como as tecnologias são aplicadas.
No geral, porém, o casamento entre sustentabilidade e rentabilidade já não é um objetivo ilusório. Com as suas capacidades para otimizar processos, aumentar a eficiência e promover práticas ecológicas, a Inteligência Artificial serve como um elemento agregador que reúne estes objetivos aparentemente separados para criar o futuro que necessitamos.
. Por: Jim Chappell, chefe global de IA da Aveva.