INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E SIMULAÇÃO NAS APLICAÇÕES EM SISTEMAS DE PRODUÇÃO: UMA REVISÃO DE LITERATURA

Resumo

Este trabalho apresenta uma revisão de literatura sobre a integração entre Inteligência Artificial (IA) e Simulação em sistemas de produção no contexto da Indústria 4.0. A IA utiliza técnicas como Sistemas Especialistas, Lógica Fuzzy, Raciocínio Baseado em Casos e Machine Learning para reproduzir processos de raciocínio e tomada de decisão humanos. A Simulação permite modelar e analisar processos produtivos complexos e, quando integrada à IA, origina a Simulação Baseada em Conhecimento, tornando-se uma ferramenta avançada de apoio à decisão. A literatura apresenta aplicações industriais relevantes dessa integração, como no controle do processo de clinquerização na indústria cimenteira, na otimização do sequenciamento de ordens em fundições e na manutenção preditiva de equipamentos por meio de algoritmos de Machine Learning. Esses estudos demonstram ganhos em eficiência, precisão e confiabilidade, evidenciando o potencial da integração entre IA e Simulação para aprimorar a gestão e a otimização de sistemas produtivos complexos.

Palavras-chave: Indústria 4.0; Manutenção preditiva; Otimização de processos produtivos; Simulação baseada em conhecimento; Tomada de decisão inteligente.

 ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND SIMULATION IN PRODUCTION SYSTEM APPLICATIONS: A LITERATURE REVIEW

                                               ABSTRACT 

This work presents a literature review on the integration of Artificial Intelligence (AI) and Simulation in production systems within the context of Industry 4.0. AI encompasses approaches such as Expert Systems, Fuzzy Logic, Case-Based Reasoning, and Machine Learning, which can be used to emulate aspects of human reasoning and support decision-making processes. Simulation enables the modeling and analysis of complex production processes, and its integration with AI, can support Knowledge-Based Simulation as an advanced decision-support approach. The literature reports several industrial applications of this integration, inclusding clinkerization process control in the cement industry, order sequencing optimization in foundries, and predictive maintenance of equipment using Machine Learning algorithms. These studies report improvements in efficiency, accuracy, and reliability, highlighting the potential of integrating AI and Simulation to support the management and optimization of complex production systems.

 Key words: Industry 4.0; Predictive maintenance; Production process optimization; Knowledge-based simulation; Intelligent decision-making.