Como a IA e gêmeos virtuais impulsionam a economia generativa nas indústrias

*Alejandro Chocolat é managing director na Dassault Systèmes na América Latina

Combinar a Economia da Experiência (experiência conta mais do que o produto) com a Economia Circular (reduzir, reutilizar e reciclar são os princípios fundamentais) resulta na Economia Generativa, para gerar um equilíbrio entre o que se consome e o que é produzido. 

• Todas as indústrias devem ir além das transformações digitais atuais. Desde a invenção de materiais autossustentáveis até a manufatura e aplicação de inteligência artificial (IA) aos processos, exigem uma metamorfose completa para continuar atendendo às necessidades de 8 bilhões de pessoas enquanto respeitamos os limites do nosso planeta.  

A virtualização do conhecimento 

Embora ciência de dados e inteligência artificial sejam tópicos em alta no momento, o trabalho com IA começou há muitos anos, e usuários têm se beneficiado desta tecnologia por meio de Soluções de Experiência Industrial. 

Estamos aproveitando a aceleração atual da IA para continuar maximizando a virtualização do conhecimento, assim como abrir novos valores e potenciais para nossos clientes, seus negócios e pessoas, demonstrando o poder das experiências de gêmeos virtuais impulsionadas por IA.  

Acredito no uso da inteligência artificial de três maneiras complementares: para sustentabilidade, desenvolvendo produtos ambientalmente eficientes por meio de processos de negócios circulares e maximizando cadeias de valor; para excelência operacional, entregando eficiência e redirecionando recursos para a inovação de um mercado mais competitivo; e para a força de trabalho do futuro, aprimorando habilidades contextuais, e know-how. 

• A tendência geral entre as empresas é usar IA principalmente para reduzir custos, mas acredito no uso da IA para permitir que clientes entrem na Economia Generativa.  Empresas bem-sucedidas ganham todos os benefícios do uso dedados e IA ao combiná-los com a representação científica de seu produto/fábrica/empresa. 

Exemplos de uso da indústria 

No setor de manufatura, padrões, regulamentos e competição estão elevando as expectativas com os fabricantes automotivos. Cada decisão de design é ponderada contra grandes conjuntos de KPIs críticos que contradizem preço, peso, emissão de CO2, segurança etc. 

Com soluções integradas à IA, cada designer pode facilmente entender o impacto de suas decisões em todos os critérios. Eles podem aproveitar o conhecimento, o conteúdo da cadeia de valor do fornecedor e catálogos, compras, logística, melhores práticas, definição de novos materiais e mais para selecionar a combinação mais relevante para um produto melhor.  

• Os gêmeos virtuais habilitados para IA ajudam a navegar na alta complexidade dimensional e fornecem um novo nível de síntese para orientar decisões. Oferecemos a um grande fabricante de automóveis uma combinação única de inteligência artificial, machine learning, processos de negócios colaborativos e um modelo de dados 3D único e enriquecido do veículo para gerenciar melhor os impactos comerciais da volatilidade do mercado. 

O papel da IA em revelar o invisível 

Empresas podem agregar designs de equipamentos, configurações, dados históricos e previsões para testar diferentes cenários de design em um gêmeo virtual impulsionado por IA. 

Essas companhias podem entender, antecipar, quantificar e otimizar preços e custos de veículos e melhorar as negociações de compra de equipamentos compartilhando esses insights com outras partes interessadas.  

No setor de Infraestrutura e Cidades – que engloba energia nuclear, petróleo e gás e energia renovável – usamos experiências de gêmeos virtuais para elevar dados desde a engenharia e construção até a manutenção e operação. Gêmeos virtuais são um divisor de águas, fornecendo modelos baseados em ciência para interpretar, entender e contextualizar dados do mundo real provenientes de sensores.

 A IA está acelerando essas alavancas para revelar o invisível. Os clientes podem aprender com o passado para navegar no futuro usando modelos preditivos, e antecipando riscos de desvios nas fases de construção.