A SAP e a ANYbotics impulsionam a adoção industrial da IA física

A indústria pesada depende de pessoas para inspecionar instalações perigosas e sujas. Isso é caro, e colocar seres humanos nessas zonas acarreta riscos óbvios à segurança. A fabricante suíça de robôs ANYbotics e a empresa de software SAP estão tentando mudar isso. Os robôs autônomos de quatro patas da ANYbotics serão conectados diretamente ao software de planejamento de recursos empresariais (ERP) da SAP. Em vez de tratar um robô como um ativo independente, isso o transforma em um nó móvel de coleta de dados dentro de uma rede de IoT industrial. Essa iniciativa mostra que a inovação em hardware agora pode se conectar efetivamente aos fluxos de trabalho empresariais já estabelecidos. Ressaltando essa tendência mais ampla, a SAP está patrocinando a AI & Big Data Expo North America deste ano no San Jose McEnery Convention Center, na Califórnia, um evento que está convenientemente localizado junto com a IoT Tech Expo e a Intelligent Automation & Physical AI Summit. Quando um equipamento quebra em uma fábrica de produtos químicos ou em uma plataforma offshore, o custo é altíssimo. As pessoas fazem inspeções de rotina para detectar esses problemas antecipadamente, mas os seres humanos se cansam e as fábricas são enormes. Os robôs, por outro lado, podem percorrer o chão de fábrica constantemente, equipados com sensores térmicos, acústicos e visuais. Conecte esses sensores ao SAP, e uma bomba superaquecida gera instantaneamente uma solicitação de manutenção sem esperar que um ser humano a relate. Eliminando o atraso no relatório Normalmente, encontrar um problema e registrar uma ordem de serviço são duas etapas desconexas. Um funcionário pode ouvir um ruído estranho em um compressor, anotar e digitar no computador horas depois. Quando a peça de reposição for aprovada, a máquina já pode estar destruída. Conectar a ANYbotics ao SAP elimina esse atraso. A IA integrada ao robô processa o que vê e ouve instantaneamente. Se detectar uma frequência irregular do motor, ela não apenas exibe um aviso em uma tela separada, mas usa APIs para informar diretamente ao módulo de gestão de ativos do SAP. O sistema verifica imediatamente as peças de reposição, calcula o custo do possível tempo de inatividade e agenda um engenheiro. Isso automatiza o fluxo de informações da linha de produção para a gerência. Também significa que as máquinas são avaliadas com base em números concretos e consistentes, em vez da opinião subjetiva de um inspetor humano. Colocar robôs na indústria pesada não é como instalar software em um escritório — as empresas precisam lidar com uma infraestrutura pouco confiável. As fábricas geralmente têm uma conectividade de internet péssima devido ao concreto espesso, andaimes de metal e interferência eletromagnética. Para que isso funcione, a configuração depende da computação de ponta. É necessária muita largura de banda para transmitir constantemente vídeos térmicos de alta definição e dados de lidar para a nuvem. Portanto, os robôs processam a maior parte desses dados localmente. Processadores integrados distinguem entre uma máquina funcionando normalmente e outra que está superaquecendo perigosamente. Eles enviam apenas os detalhes cruciais (ou seja, a falha específica e sua localização) de volta para o SAP. Para lidar com os problemas de rede, muitos dos primeiros usuários criam redes 5G privadas. Isso lhes dá a cobertura necessária em instalações enormes onde o Wi-Fi comum falha. Também restringe o acesso, mantendo os dados do robô a salvo de interceptação. É claro que a segurança é uma questão importante. Um robô ambulante repleto de câmeras é, na prática, uma vulnerabilidade ambulante. As empresas devem usar protocolos de rede zero-trust para verificar constantemente a identidade do robô e limitar quais módulos SAP ele pode acessar. Se o robô for hackeado, o sistema precisa cortar sua conexão instantaneamente para impedir que os invasores se desloquem lateralmente para a rede corporativa. Esses robôs geram uma quantidade enorme de dados não estruturados enquanto circulam. Transformar áudio bruto e imagens térmicas nas tabelas organizadas que a SAP exige é difícil. Se as empresas não gerenciarem isso corretamente, as equipes de manutenção ficarão sobrecarregadas com alertas. Um robô muito sensível pode gerar centenas de avisos inúteis por dia, fazendo com que o painel do SAP seja completamente ignorado. As equipes de TI precisam definir regras rígidas antes de ativar o sistema. Elas precisam de limites exatos para determinar o que aciona um ticket de manutenção real e o que precisa apenas ser monitorado. A configuração geralmente usa middleware para traduzir a telemetria do robô para a linguagem do SAP. Esse software atua como um filtro, descartando o ruído para que apenas problemas reais cheguem ao sistema ERP. O data lake que armazena todas essas informações também precisa ser organizado para futuros projetos de aprendizado de máquina. Consertar máquinas quebradas é a meta de curto prazo; o retorno de longo prazo é usar anos de dados dos robôs para prever falhas antes que elas ocorram. Garantindo uma implantação física bem-sucedida de IA Colocar robôs em uma fábrica naturalmente deixa as pessoas nervosas. O sucesso do projeto muitas vezes depende de como os recursos humanos lidam com ele. Os trabalhadores geralmente olham para os robôs e presumem que demissões estão por vir. A gerência precisa ser clara sobre o motivo da presença dos robôs. O objetivo é tirar as pessoas de áreas perigosas, como zonas de alta tensão ou setores com produtos químicos tóxicos, para reduzir lesões. O robô coleta os dados, e o engenheiro humano passa a analisar esses dados e realizar os reparos propriamente ditos. Isso requer reciclagem profissional. Os trabalhadores que costumavam percorrer o perímetro agora precisam ler painéis do SAP, gerenciar tickets automatizados e trabalhar com os robôs. Eles precisam confiar nos sensores, e a gerência precisa garantir que os operadores saibam que podem assumir o controle manual caso algo inesperado aconteça. As empresas precisam fazer a implantação gradualmente. Como sincronizar robôs físicos com software empresarial é complicado, implantações em grande escala devem começar como projetos-piloto pequenos e direcionados. O primeiro teste deve ser em uma área específica com riscos conhecidos, mas com internet extremamente estável. Isso permite que a TI monitore o fluxo de dados entre o hardware e o SAP em um espaço controlado. Nesta fase, a principal tarefa é garantir que os dados correspondam à realidade. Se o robô vê uma coisa e o SAP registra outra, isso precisa ser auditado e corrigido diariamente. Assim que o fluxo de dados estiver funcionando de fato, a empresa pode adicionar mais robôs e conectar outros sistemas, como o pedido automatizado de peças. Os chefes de TI precisam verificar constantemente se suas redes privadas podem suportar mais robôs, enquanto as equipes de segurança atualizam suas defesas contra novas ameaças. Se as empresas tratarem esses inspetores autônomos como uma extensão de sua arquitetura de dados corporativa, elas obterão uma enorme quantidade de informações sobre seus ativos físicos. Mas para que isso dê certo, é preciso acertar na infraestrutura de rede, nas regras de dados e no elemento humano. Veja também: A ascensão da IoT invisível nas operações empresariais Quer saber mais sobre IA e big data com os líderes do setor? Confira a AI & Big Data Expo, que acontecerá em Amsterdã, Califórnia e Londres. O evento abrangente faz parte da TechEx e é realizado em conjunto com outros eventos de tecnologia de ponta, incluindo a Cyber Security & Cloud Expo. 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