Humano + máquina: uma nova era de automação na manufatura

Nas últimas duas décadas, a automação na manufatura tem transformado os pisos de fábrica, a natureza do emprego na manufatura e a economia de muitos setores da manufatura. Hoje, estamos à beira de uma nova era de automação: rápidos avanços em robótica, inteligência artificial e aprendizado de máquina estão permitindo que as máquinas igualem ou superem os humanos em uma variedade de atividades de trabalho, incluindo aquelas que exigem capacidades cognitivas. Os executivos do setor — aqueles cujas empresas já adotaram a automação, os que estão apenas começando e os que ainda não começaram a reconhecer totalmente as implicações dessa nova era da automação — precisam considerar as três perspectivas fundamentais a seguir: o que a automação está tornando possível com a tecnologia atual e provavelmente se tornará possível à medida que a tecnologia continuar a evoluir; quais fatores além da viabilidade técnica devem ser considerados ao tomar decisões sobre automação; e como começar a pensar sobre onde — e quanto — automatizar para capturar melhor o valor da automação a longo prazo.

Para entender o escopo da automação possível no setor de manufatura como um todo, realizamos um estudo do trabalho de manufatura em 46 países, tanto no mundo desenvolvido quanto no mundo em desenvolvimento, cobrindo cerca de 80% da força de trabalho global. Nossos dados e análises mostram que, em 2015, 478 bilhões das 749 bilhões de horas de trabalho (64 por cento) gastas em atividades relacionadas à manufatura em todo o mundo eram automatizáveis ​​com a tecnologia atualmente demonstrada.1 1. A linha de base que usamos para determinar quais atividades de manufatura são "automatizáveis " é "atividades atuais", conforme definido pelo Bureau of Labor Statistics dos EUA. Isso inclui atividades que atualmente possuem alguns elementos de automação (por exemplo, envio de e-mail). Esses 478 bilhões de horas de trabalho representam o equivalente a 236 milhões de 372 milhões de funcionários em tempo integral – US$ 2,7 trilhões de US$ 5,1 trilhões de trabalho – que poderiam ser eliminados ou reaproveitados, assumindo que as tecnologias demonstradas são adaptadas para uso em casos individuais e, em seguida, adotado. Esses números sugerem que, embora a manufatura seja uma das indústrias mais altamente automatizadas do mundo, ainda existe um potencial significativo de automação dentro das quatro paredes dos locais de fabricação, bem como em áreas funcionais relacionadas, como cadeia de suprimentos e compras. Como a pesquisa da McKinsey mostrou, a manufatura é a segunda, entre os setores da indústria, apenas para acomodação e serviços de alimentação em termos de potencial de automação (Quadro 1). , janeiro de 2017.

Enfatizamos que o potencial de automação descrito acima é criado pela adaptação e integração de tecnologias atualmente demonstradas3 3. Definimos "tecnologias atualmente demonstradas" como aquelas que já exibiram o nível de desempenho e confiabilidade necessários para automatizar um ou mais dos 18 recursos envolvidos na realização de atividades laborais. Em alguns casos, esse nível de desempenho foi demonstrado por meio de produtos disponíveis comercialmente, em outros por meio de projetos de pesquisa. (consulte a barra lateral, "Entendendo o potencial de automação"). Além disso, é notável que os recentes avanços tecnológicos tenham superado muitas das limitações tradicionais da robótica e da automação. Uma nova geração de robôs que são mais flexíveis e versáteis, e custam muito menos, do que aqueles usados ​​em muitos ambientes de manufatura hoje, podem ser "treinados" pela equipe de linha de frente para executar tarefas anteriormente consideradas muito difíceis para máquinas - tarefas como escolher e empacotar objetos espaçados irregularmente e resolver conflitos de fiação em projetos de grande escala, por exemplo, na indústria aeroespacial. A inteligência artificial também está dando grandes passos para aumentar o potencial de automação de atividades de trabalho em muitos setores: em um teste recente, por exemplo, os computadores foram capazes de ler lábios com muito mais precisão do que os profissionais.