O que é

A Rota Tecnológica para Controle e Automação Inteligente com IA é um estudo de prospectiva tecnológica desenvolvido pelo Observatório Nacional da Indústria (ONI) que identifica tendências emergentes, oportunidades de inovação e potenciais ameaças no controle avançado industrial, de forma a otimizar operações complexas, prever problemas, adaptar processos em tempo real, resultando em maior produtividade, qualidade uniforme e redução de custos e desperdícios.

Objetivos

Sistemas de controle avançado têm o potencial de transformar profundamente a indústria nacional, oferecendo ganhos expressivos em eficiência operacional, qualidade de produto, sustentabilidade e competitividade. Contudo, essas técnicas ainda são pouco difundidas na indústria brasileira devido a barreiras de conhecimento, integração e investimento. A Rota Tecnológica para Controle e Automação Inteligente com IA analisa tecnologias que combinam controle avançado e IA, apoiando decisões de alto impacto e contribuindo no desenvolvimento de soluções tecnológicas robustas e escaláveis para a indústria nacional.

Resumo metodológico 

O ONI utiliza uma metodologia colaborativa, envolvendo empresas e instituições acadêmicas, para coletar e analisar dados de mercado, inovações tecnológicas e atividades de P&D. O processo inclui a pesquisa de artigos científicos e patentes, seguida de análises macro, meso e micro para validação das linhas de pesquisa e desenvolvimento tecnológico identificados. Essa análise permite mapear a complexidade e a diversidade das rotas tecnológicas, revelando padrões e lacunas existentes.

Principais tendências tecnológicas

Os resultados revelam que as técnicas de IA mais empregadas concentram-se em redes neurais, aprendizado de máquina e aprendizado por reforço, enquanto as técnicas de controle predominantes incluem controle preditivo, PID e variações e abordagens adaptativas. Observou-se também que setores como energia, manufatura e logística parecem como principais áreas de aplicação, refletindo a demanda crescente por sistemas mais inteligentes, eficientes e autônomos. Do ponto de vista dos equipamentos, destacam-se robôs industriais, veículos autônomos e sistemas embarcados como elementos recorrentes em aplicações patenteadas.

Principais Players 

China e Estados Unidos lideram a produção acadêmica sobre Controle e Automação Inteligente com IA. A maior parte dos artigos analisados é proveniente de universidades (95,2%), seguido de instituições de tecnologia (19%) e empresas (11,1%). China, Estados Unidos e Japão estão no topo do ranking mundial de países mais procurados para as solicitações de patentes, que têm sido impulsionadas principalmente por instituições privadas. Por fim, todos os depósitos de patentes concedidos foram realizados nos Estados Unidos, majoritariamente por empresas e institutos sediados no país. Confira abaixo patentes e artigo de destaque, bem como a distribuição por país de origem da produção intelectual sobre o tema.

Rockwell Automation Technologies Inc. (Estados Unidos)
Industrial control system with predictive machine learning module – N.º de registro: US11347211B2
O controlador industrial inclui um controlador lógico programável (CLP) e um módulo preditivo, que recebe, organiza e analisa os dados de monitoramento de operação.

Mitsubishi Electric Corp (Japão)
Systems and Methods for Object Orientation and Manipulation Via Machine Learning Based Control – N.º de registro: WO2024166454A1
Controlador robótico capaz de ajustar a orientação de objetos de forma automatizada. O sistema recebe dados de posição e orientação do objeto, envia comandos para acionar atuadores que aplicam impulsos na superfície de apoio e, de maneira iterativa, corrige a orientação até atingir a posição desejada.

University of South Carolina e Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. (Estados Unidos)
A digital twin to train deep reinforcement learning agent for smart manufacturing plants: environment, interfaces and intelligence – Xia et al., 2021
A pesquisa propõe uma abordagem orientada a dados para a automação de sistemas de manufatura inteligente, utilizando gêmeos digitais para representar células de manufatura, simular comportamentos, prever falhas de processo e controlar variáveis de forma adaptativa. 
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Confira abaixo o estudo completo:

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