Divulgado no início deste ano de 2024, o relatório ‘Desbloquear as ambições da Europa sobre a inteligência artificial na década digital’, revela que 35 % das empresas em Portugal já adotou a tecnologia de IA. Os dados integram-se no estudo realizado pela Strand Partners, encomendado pela Amazon Web Services, reportando-se ao ano de 2023. E nesse período, conclui, as empresas portuguesas deram um salto de 25 % em matéria de adoção da IA, em relação a 2022. Apesar disso, o mesmo documento revela que a maioria das organizações que o fizeram é de grande dimensão. As PME ainda têm um caminho a percorrer.

Mas as tecnologias de IA já estão disseminadas no nosso dia a dia, fazendo parte, cada vez mais, das nossas rotinas e de variadas indústrias, como a médica e as tecnologias de informação. O seu valor não se prende na capacidade de análise de dados e tomada de decisões, alargando-se ao seu potencial para otimizar processos e automatizar atividades rotineiras. As seguintes tendências estão a emergir:

• Avaliação de valor de mercado: Os modelos de IA utilizam análises de dados extensivas para determinar o valor de mercado atual das máquinas usadas e fornecer recomendações de preços realistas. Por exemplo, são comparados fatores como a idade, o fabricante, o tipo de máquina e os períodos de manutenção;
• Previsão da manutenção: Ao analisar os dados de funcionamento, os sistemas de IA podem prever quando é necessário efetuar trabalhos de manutenção. Isto minimiza o tempo de inatividade e maximiza a vida útil das máquinas;
• Otimização da cadeia de abastecimento: A IA pode antecipar perturbações na cadeia de abastecimento e planear rotas de transporte mais eficientes, resultando em tempos de entrega mais rápidos;
• Adaptação e reequipamento através da IA: A IA pode analisar os processos de produção existentes e mostrar onde as máquinas usadas podem ser utilizadas eficazmente para modernizar, expandir as áreas de aplicação ou aumentar a eficiência. Através da análise de uma IA, podem ser identificadas oportunidades de modernização e adaptação de máquinas usadas, a fim de alargar as suas áreas de aplicação e aumentar a eficiência.

Estas tendências são exploradas no artigo Future trends for artificial intelligence in the used machinery market, da ETMM.

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