🔍 Visão Geral
Um estudo recente com 120 executivos do setor de manufatura de processos (como químico, papel, metais e outros) revela como a Inteligência Artificial está se tornando uma força transformadora. A pesquisa destaca que a IA já não é mais uma promessa distante — ela está moldando decisões, otimizando operações e impulsionando a inovação.
📊 Prioridades Estratégicas
As maiores prioridades para os líderes entrevistados são aumentar a eficiência operacional e gerar mais receita, ambas mencionadas por 20% dos participantes. Além disso, 78% acreditam que a IA ajuda a acelerar o time-to-market e a fortalecer o pipeline de produtos.
🤖 Casos de Uso Mais Comuns
A adoção da IA já está em andamento em áreas como manutenção preditiva (73%) e controle de qualidade por visão computacional (74%). A expectativa é que, nos próximos três anos, as empresas reduzam em média 2% seus custos operacionais graças à IA.
🌍 Quem Está na Frente?
A América do Norte lidera a adoção, seguida de perto por Europa e Ásia-Pacífico. Setores como papel, papelão e químicos estão à frente na implementação de projetos de IA.
🛠️ Desafios Mais Relevantes
Apesar do avanço, empresas enfrentam obstáculos importantes como segurança de dados (49%), integração com sistemas legados (46%) e falta de habilidades internas (43%).
💡 Inteligência Artificial Generativa (GenAI)
A GenAI também está ganhando espaço: 80% das organizações já utilizam ou planejam utilizar essa tecnologia. As principais aplicações incluem otimização de processos e iniciativas voltadas à sustentabilidade. No entanto, o sucesso depende de expectativas realistas, maturidade tecnológica e foco em objetivos de negócio.
🧭 Um Caminho Claro: 4 Etapas para o Sucesso com IA
Definir claramente o problema de negócio
Formar equipes multidisciplinares com conhecimento técnico e operacional
Organizar e qualificar os dados disponíveis
Desenvolver competências internas com IA como ferramenta de aprendizado
📌 Exemplos Reais de Sucesso
Empresas globais já estão colhendo resultados. Um fabricante químico europeu, por exemplo, reduziu pela metade o time-to-market com IA. A Bayer, por sua vez, aplicou o modelo de 4 etapas e aumentou a eficiência operacional enquanto desenvolvia talentos internos.
Exemplos de necessidades de negócios atendidas pela IA
As empresas do setor de manufatura de processos estão utilizando a inteligência artificial para resolver desafios práticos e estratégicos em diversas áreas. Veja alguns exemplos:
- Melhoria do controle de qualidade por meio de visão computacional, identificando defeitos em tempo real e reduzindo retrabalho.
- Otimização da manutenção preditiva, com sensores e algoritmos que antecipam falhas em equipamentos críticos, evitando paradas não planejadas.
- Aumento da eficiência energética, ajustando automaticamente processos com base no consumo de energia e dados operacionais.
- Aprimoramento da previsão de demanda, usando IA para analisar dados de mercado e históricos de vendas com maior precisão.
- Aceleração do desenvolvimento de novos produtos, automatizando simulações e testes virtuais com base em dados anteriores.
- Melhoria na segurança operacional, detectando padrões de risco e gerando alertas proativos.
- Otimização da cadeia de suprimentos, com IA analisando estoques, fornecedores e logística para reduzir custos e prazos.
- Automatização da análise de dados de produção, oferecendo insights em tempo real para tomada de decisão mais rápida.
- Apoio à sustentabilidade, com algoritmos que identificam oportunidades de redução de desperdício, emissões e uso de recursos.