O ciclo de vida do produto inteligente: como a IA afetará o PLM

A abordagem da Microsoft ilustra como a IA pode melhorar significativamente diversos processos e automatizar tarefas manuais, como gerenciamento de documentos e coleta de dados. Se observarmos como a Microsoft abordou a tarefa com IA, é um bom palpite que a onda da IA ​​também atingirá o PLM nos próximos anos. Portanto, é crucial que as empresas sejam proativas e abertas a novas tecnologias, o que pode ajudar muito a otimizar processos, identificar fraquezas, reduzir o tempo desperdiçado e o risco de erros, automatizar tarefas e muito mais quando a grande onda da IA ​​atingir o PLM mais cedo ou mais tarde.

Isso não significa que deixamos as decisões realmente grandes e escolhas decisivas para a inteligência artificial. Ainda haverá a necessidade de poder atribuir responsabilidade a uma pessoa ou órgão – por exemplo, quando se trata de requisitos absolutos ou de uma conformidade específica. Mas para automatizar tarefas manuais do dia a dia e melhorar os resultados da empresa, a IA pode ser decisiva.

Identificamos algumas das principais áreas onde esperamos que a IA influencie o cenário do PLM e contribua para uma abordagem ainda mais inteligente ao gerenciamento do ciclo de vida do produto:

1. Gestão de requisitos e rastreabilidade

O gerenciamento de requisitos é crucial no processo de desenvolvimento de produtos, pois envolve reunir, analisar e definir as necessidades e expectativas dos usuários finais de um produto. A IA, incluindo processamento de linguagem natural e a capacidade de criar visões gerais resumidas de grandes quantidades de informações na forma de documentos, vídeos e outras fontes de dados, pode contribuir para uma entrada ainda melhor nas especificações de novos produtos. Com melhores especificações, a possibilidade de formular requisitos mais rigorosos para novos produtos aumenta.

2. Desenvolvimento de produtos mais rápido

A reutilização de dados é essencial para o desenvolvimento eficiente de produtos, pois ajuda as empresas a minimizar a duplicação de trabalho e reduzir custos. Os sistemas alimentados por IA podem analisar grandes quantidades de dados de várias fontes para identificar padrões e dependências que podem otimizar o processo e ajudar as empresas a tomar decisões mais bem informadas com base em dados históricos.

3. Automação e eficiência

A capacidade da IA ​​de automatizar tarefas monótonas permitirá que as empresas liberem tempo valioso dos funcionários que pode ser usado para tarefas e decisões mais complexas e estratégicas. Isso criará um processo de trabalho mais eficiente e liberará recursos para focar em inovação e criatividade no desenvolvimento de produtos.

4. Previsões que podem ajudar a reduzir erros

Um dos benefícios mais atraentes da IA ​​é a capacidade de fazer previsões baixas. Ao analisar grandes quantidades de dados históricos, a IA pode identificar padrões e potenciais oportunidades de falha, o que pode resultar em uma redução significativa nos custos e melhoria na qualidade do produto. Essa abordagem proativa será capaz de abordar erros antes que eles se espalhem, fortalecendo assim a reputação da empresa e a confiança do cliente.

5. Otimizando o processo de design

Ao analisar dados, a IA pode fornecer insights sobre como os designs podem ser melhorados com base em experiências passadas e tendências de mercado. Isso será capaz de posicionar as empresas para atender às necessidades mutáveis ​​dos clientes com uma velocidade e precisão antes inatingíveis.

Seja um pioneiro no futuro do PLM e sinta a diferença

Claro, a presença da IA ​​no PLM não é apenas sobre automatizar tarefas, mas também sobre criar oportunidades para tomada de decisão aprimorada, utilização de dados e experiência do usuário. A fusão virtual entre expertise humana e tecnologia de IA abre caminho para uma abordagem mais inteligente, proativa e competitiva para o desenvolvimento de produtos.

Ao olharmos para o futuro, é essencial que as empresas adotem essa transformação, incorporem a IA em suas estratégias de PLM e tomem decisões informadas com base na inteligência que a tecnologia traz. Aqueles que conseguem alavancar a IA para refinar o gerenciamento do ciclo de vida do produto não apenas experimentarão um processo mais rápido e eficiente, mas também criarão produtos mais alinhados às necessidades e expectativas do mercado.

Para que a IA possa fazer uma contribuição significativa, no entanto, é necessário que o material em que ela se baseia tenha uma certa qualidade. A IA não cria ordem no caos, mas pode criar mais ordem e valor a partir de algo que já é bom. Também acreditamos que esse é o caso do PLM – o básico deve estar em ordem antes que tecnologias como a IA possam intervir e fazer as diferenças positivas finais.