A engenharia conectada e a IA industrial podem ajudar os estaleiros no gerenciamento de mudanças e no aproveitamento do conhecimento obtido em projetos anteriores, mantendo a supervisão dos engenheiros.
Imagine o cenário no qual um fornecedor deixa de fabricar uma bomba de refrigeração e oferece um produto substituto, um pouco maior e mais pesado. Em um estaleiro, essa substituição pode exigir a revisão do espaço disponível, a modificação de tubulações, a verificação de conexões elétricas e o recálculo do efeito do peso sobre a embarcação. As respostas costumam estar distribuídas entre departamentos, documentos e profissionais com diferentes níveis de experiência.
Esse simples exemplo resume uma das dificuldades da indústria naval: cada modificação pode desencadear decisões que afetam o conjunto do projeto. Também explica porque uma indústria que incorporou máquinas de corte e soldagem continua encontrando obstáculos para automatizar trabalhos de engenharia mais complexos.
A inteligência artificial industrial abre novas possibilidades para enfrentar esse desafio. Entretanto, sua aplicação depende da qualidade das informações disponíveis, de como elas são conectadas e dos controles que acompanham seu uso.
Uma indústria onde repetir nem sempre é possível — A automação convencional funciona especialmente bem quando um processo se repete. Contudo, a construção naval exige lidar com variações constantes – e até mesmo dois navios gêmeos podem diferir em equipamentos, propulsão ou requisitos do cliente.
A essa complexidade somam-se as exigências de descarbonização e a necessidade de projetar embarcações capazes de se adaptar a diferentes combustíveis. Tudo isso requer capacidade de engenharia e conhecimento especializado.
Parte desse conhecimento é preservada em projetos anteriores; outra parte permanece na experiência dos profissionais. Aproveitá-lo de forma sistemática torna-se difícil quando a informação está dispersa ou precisa ser interpretada e recriada em cada etapa.
Uma primeira oportunidade consiste em conectar engenharia, planejamento e produção para que trabalhem com informações consistentes e possam avaliar o impacto das mudanças.
O estaleiro Helsinki Shipyard oferece um exemplo. Na fabricação de trechos de tubulação personalizados, os dados de projeto podem alimentar cálculos de trabalho, planejamento e programas de controle numérico computadorizado (CNC ), ao mesmo tempo em que se realiza o acompanhamento da fabricação. Já a Mitsui E&S Shipbuilding registrou uma redução de aproximadamente 30% nos prazos de projeto após otimizar seus fluxos de engenharia.
Esses exemplos mostram o valor de reduzir a distância entre a definição do design e a sua execução. Também permitem construir uma base sobre a qual incorporar novas ferramentas de automação.
Contribuição da IA — Com acesso a informações confiáveis, a Inteligência Artificial pode ajudar a localizar antecedentes, comparar soluções e apontar tarefas que requerem revisão. Seu potencial inclui automatizar atividades repetitivas e facilitar o uso do conhecimento documentado em projetos anteriores.
No exemplo da bomba, um sistema conectado poderia ajudar a identificar os projetos, componentes e etapas de produção afetados pela substituição. Também poderia sugerir quais verificações realizar, com base em alterações comparáveis.
Trata-se de uma possibilidade de aplicação, não de uma capacidade que deva ser considerada garantida em qualquer estaleiro. O engenheiro continuaria avaliando as recomendações, aprovando as modificações e assumindo a responsabilidade pelo projeto.
Para chegar a esse ponto, é indispensável saber qual versão de um projeto está em vigor, quem autorizou uma alteração e quais equipes ou processos são afetados. Sem essa rastreabilidade, a IA pode trabalhar com informações incompletas ou desatualizadas.
Os estaleiros precisam incorporar essas capacidades sem interromper a produção, e a transição será gradual. Isso significa que catálogos, bibliotecas e sistemas existentes deverão coexistir com as novas ferramentas.
Um caminho prático é começar por processos nos quais a informação já possa ser organizada e validada, e medir resultados como os tempos de engenharia, os retrabalhos e a coordenação entre disciplinas.
A oportunidade consiste em dedicar menos esforço à reconstrução de informações e mais à tomada de decisões de engenharia. Com dados conectados e supervisão profissional, a IA pode ajudar a gerenciar projetos complexos sem aumentar os recursos na mesma proporção.
• Por: Matthew Miller, diretor principal para Indústria Marítima da Aveva. | www.aveva.com/pt-br