Revista Paint & Pintura - Edição 284

ARTIGO nhos obtidos nas décadas anteriores, com ferramen- tas como o 6 Sigma e a Manufatura Enxuta (Lean), trazendo uma nova dimen- são de oportunidades, com os avanços técnicos alcan- çados nos últimos anos em termos de disponibilidade de processamento de da- dos em nuvem, evolução dos algoritmos de IA e AM (em particular, aquelas que permitiram o desenvolvi- mento de redes neurais artificiais profundas), e a grande disponibilidade de equipamentos IoT (Internet of Things) e tecnologia embarcada em equipamentos de pro- dução, culminando no que hoje é referido como tecnologias de Indústria 4.0. Manutenção preditiva: ao analisar dados de sensores e outras fontes, os algoritmos de IAeAMpodemajudar a prever quando as tintas precisarão demanutenção ou substituição, reduzindo o tempo de inatividade e os custos de manutenção seja ela operacional ou de reparo. Controle de qualidade: a IA e o AM podem ser usados ​para analisar dados dos processos de produção de tintas, detec- tando defeitos e anomalias operacionais que podem afetar a qualidade do produto. Isso pode ajudar a melhorar o controle de qualidade e reduzir o desperdício. Desenvolvimento de formulações: são utilizados para extrair relações dos dados históricos de formulações para a predi- ção de novas propriedades. Quando aliadas com algoritmos especializados (por exemplo, modelos termodinâmicos, de polimerização etc.), entregam uma poderosa ferramenta para o desenvolvimento de novas composições. Combinando esta capacidade de predição com algoritmos de otimização (exemplo: algoritmo genético), é possível simular milhares ou milhões de formulações, a fimde se obter amelhor composição compropriedades de custos, qualidade e sustentabilidade oti- mizados, e com redução no time-to-market. Ganhos entre 10% e 50% em etapas de Pesquisa & Desenvolvimento, a depender da complexidade e da disponibilidade / qualidade dos dados, já são relatados com frequência. Os ganhos podem ser ainda mais significativos com o aumento de soluções de automação de testes em laboratório (High Throughput Experimentation). No Brasil já são notórios os exemplos nas áreas de insumos renováveis e com- postos da nanotecnologia. Otimização de proces- sos: IA e o AM podem ser usados ​para otimizar os processos de produção de tintas, identificando os parâmetros ideais de temperatura, umidade e outras variáveis ​que afe- tam o produto. Também podem ser utilizados para reduzir desperdícios na produção, como a redução ou eliminação de etapas de ajustes em lotes de produ- ção, como por exemplo, viscosidade ou cores em fase liquida. Já são frequentes as demandas e realizações da indústria de tintas no Brasil na direção de automação algorítmicas com ganhos de produtividade. Personalização: a IA e o AMpodem ser usados ​para criar tintas personalizadas, com base nas necessidades e preferências específicas do cliente, como cor ou textura. Ao analisar os dados e as preferências do cliente, os fabricantes podem criar revestimentos personalizados até para clientes individuais. Inovação: a IAe oAMpodemajudar a impulsionar a inovaçãona indústria de tintas, identificando novos materiais e aplicações que podem ter sido negligenciados pelos seres humanos. Isso pode ajudar os fabricantes a ficarem à frente e desenvolver produtos novos e de ponta. A IAe oAMtêmo potencial de revolucionar a indústria de tintas nos próximos cinco anos, ajudando os fabricantes a melhorar o controle de qualidade, reduzir o desperdício e desenvolver novos produtos que atendam às crescentes necessidades dos clientes sustentavelmente. A capacitação digital da indústria de tintas em regiões como a América do Sul permite acessar tecnologias demilhões de formulações globais de toda a cadeia de fornecimento emalta produtividade criando oportunidades de mercado. É importante observar que essas tecnologias não substituem a experiência e a capacitação do julgamento humano. Serão usados ​como ferramentas para complementar e aprimorar as habilidades e os conhecimentos humanos. Em tempos de ESG estas ferramentas definem muito a confiabilidade a ser alcançada.