Na fabricação, eficiência é tudo. Mas como você equilibra custos, tempo e recursos sem cometer erros dispendiosos?
É aqui que entra a Inteligência Artificial (IA), especificamente uma ferramenta chamada Algoritmos Genéticos (AGs). Esses algoritmos agem como solucionadores de problemas digitais, testando e aprimorando soluções para economizar tempo, cortar custos e aumentar o desempenho.
O Problema
Imagine que você administra uma fábrica de torneiras de luxo. Você enfrenta decisões difíceis todos os dias:
- Qual fornecedor de metal você deve usar?
- Quanta da sua produção deve ser automatizada?
- Quantos trabalhadores você deve designar para cada linha de montagem?
O objetivo é encontrar o equilíbrio perfeito entre custo, velocidade e qualidade. Mas testar todas as combinações possíveis manualmente levaria uma eternidade.
O que são algoritmos genéticos?
Os algoritmos genéticos são como uma ferramenta de “sobrevivência do mais apto” para o seu negócio. Eles testam milhares de soluções, mantêm as melhores e as combinam para criar estratégias ainda melhores. Com o tempo, eles evoluem para encontrar a maneira mais eficiente de administrar sua fábrica.
Exemplo de solução
Para sua fábrica de torneiras, uma solução possível pode ser:
- Use fornecedores ABC Brass
- Automatize 60% da produção
- Execute duas linhas de montagem
Resultados esperados:
- Custo: US$ 12 por torneira
- Saída: 100 torneiras por dia
- Qualidade: 98% passam na inspeção
Esta é apenas uma opção. Existem inúmeras outras combinações que podem resultar em custos maiores ou menores, produção mais rápida ou mais lenta e melhor ou pior qualidade.
Como os Gas funcionam
Os algoritmos genéticos testam muitas soluções como esta. Eles mantêm as de melhor desempenho e as combinam para criar novas soluções. Por exemplo, eles podem pegar a escolha do fornecedor de uma solução e o nível de automação de outra para formar um novo plano.
Depois de testar centenas de milhares de combinações, o algoritmo se estring à estratégia vencedora — uma que equilibra custo, velocidade e qualidade perfeitamente.
É como ter um assistente superinteligente que trabalha incansavelmente para encontrar a melhor maneira de administrar seu negócio.
Detalhes sangrentos para os tecnicamente inclinados
Algoritmos genéticos (Ags) resolvem problemas simulando o processo de evolução. Aqui está o processo técnico passo a passo:
Algoritmos genéticos (Ags) resolvem problemas imitando a evolução:
- Defina o problema como uma população de soluções
Cada solução é um “indivíduo” em uma população, representado como um “cromossomo” (um conjunto de variáveis). Por exemplo: “Use o fornecedor A, automatize 50%, aloque 30% para a linha 1.” - Avalie a aptidão
Teste cada solução com base em metas (por exemplo, minimizar o custo ou o tempo). Uma solução que reduz os custos em 30%, mas aumenta o tempo em 10%, pode ter uma pontuação menor do que uma que reduz ambos. - Selecione as melhores soluções
Escolha as soluções “mais adequadas” (de melhor desempenho) para reproduzir. - Combine soluções (cruzamento)
Combine partes de duas boas soluções para criar uma nova. Por exemplo:
- Solução 1: “Use o Fornecedor A, automatize 50%.”
- Solução 2: “Use o Fornecedor B, automatize 30%.”
- Nova Solução: “Use o Fornecedor A, automatize 30%.”
- Introduza Mudanças Aleatórias (Mutação)
Faça pequenas mudanças aleatórias para explorar novas possibilidades, por exemplo, alterando “automatize 30%” para “automatize 40%.” - Repita o Processo
Repita em várias “gerações”, melhorando gradualmente as soluções.
Após várias iterações, o Algoritmo Genético identifica a melhor solução, por exemplo, “Use o Fornecedor A, automatize 60% e aloque recursos para minimizar tempo e custo.”
Por que é Útil para os Negócios
Algoritmos Genéticos são incrivelmente úteis para resolver problemas difíceis com muitas variáveis para os métodos tradicionais lidarem. Na fabricação, eles podem:
- Cortar custos encontrando os melhores fornecedores e melhorando os processos de produção.
- Economize tempo otimizando cronogramas de fabricação e prazos de entrega
- Equilibre metas concorrentes, como redução de custos e aceleração da produção.
Exemplo do mundo real
Um estudo de Alfayoumi et al no International Journal of Advanced Computer Science and Applications mostrou como Algoritmos Genéticos (GAs), um tipo de IA inspirado pela evolução, pode otimizar cadeias de suprimentos e processos de fabricação para economizar tempo, cortar custos e melhorar o desempenho.
Em um exemplo, um fabricante de bicicletas usou GAs para otimizar sua cadeia de suprimentos e produção para pedidos personalizados. Os resultados foram impressionantes:
- Produção 20,4% mais rápida em comparação com soluções especializadas.
- Custos 29,8% menores do que as estimativas de especialistas.
- Desempenho geral 25,5% melhor ao equilibrar tempo e custo.
Na AAXIS, aproveitamos Algoritmos Genéticos e Aprendizado por Reforço para desenvolver uma solução para otimizar o carregamento de paletes para transporte. O resultado?
- Uma melhoria drástica na utilização do espaço de paletes, reduzindo o número de paletes necessários para o transporte e maximizando a eficiência do espaço do caminhão.
- Isso não só cortou os custos de transporte, mas também reduziu a pegada de carbono da empresa ao minimizar o número de viagens necessárias.
Principais conclusões
Algoritmos genéticos (GAs) e outras ferramentas evolutivas de IA funcionam como assistentes inteligentes para o seu negócio. Eles podem testar milhares de estratégias, aprender com as melhores e evoluir para encontrar as soluções mais eficientes. Essas ferramentas são revolucionárias para setores como materiais de construção, manufatura de luxo e gerenciamento da cadeia de suprimentos, onde desafios como personalização, controle de custos e otimização de tempo são essenciais para o sucesso.
Na AAXIS, usamos essas técnicas avançadas de IA para lidar com problemas empresariais complexos. Da otimização das cadeias de suprimentos à simplificação da manufatura e melhoria da logística, criamos soluções personalizadas que oferecem resultados reais e mensuráveis.
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