Aprendizagem de máquina – Machine Learning é um caminho que pode fazer toda a diferença na sua indústria. Veja como neste texto.
Enquanto a tecnologia de manufatura moderna está começando a incorporar o aprendizado de máquina em todo o processo de produção, algoritmos preditivos estão sendo usados para planejar a manutenção da máquina de forma adaptativa, em vez de em um cronograma fixo.
E isso é apenas a ponta do iceberg.
Os modelos de aprendizagem de máquina podem aprimorar quase todos os aspectos da Indústria, de marketing a vendas e manutenção.
De acordo com um relatório Global Market Insights, o aprendizado de máquina global em manufatura vai disparar de US $ 1 bilhão em 2018 para US $ 16 bilhões em 2025.
Paralelamente, haverá uma necessidade contínua de reduzir custos e aumentar a adoção de tecnologias da indústria 4.0, incluindo a manutenção preditiva e a inspeção da máquina feita por Inteligência Artificial.
Vamos então ver alguns exemplos de aplicação de aprendizado de máquina no meio industrial. Acompanhe o texto!
1 – Aprendizagem de máquina na manutenção preditiva
O aprendizado de máquina permite o monitoramento preditivo, com algoritmos prevendo quebras de equipamento (antes que ocorram) e programando manutenção em tempo hábil.
Mas não é apenas na previsão direta de falhas que o aprendizado de máquina oferece suporte à manutenção.
Afinal, a manutenção preditiva também deve se tornar um importante componente tecnológico dos veículos autônomos.
Os carros autônomos tendem a seguir o modelo de negócios como serviço (em vez do modelo de propriedade da indústria automobilística de hoje).
Isso significa que os carros terão que monitorar suas próprias condições em vez de confiar no proprietário-motorista para detectar problemas bem como conduzir o veículo para abastecimento, por exemplo.
2 – Controle de qualidade
A inteligência artificial também está sendo adotada para inspeção de produtos e controle de qualidade.
Algoritmos de visão computacional baseados em aprendizagem de máquina podem aprender com um conjunto de amostras para distinguir o “bom” do defeituoso.
Em particular, algoritmos de detecção de anomalias requerem apenas amostras “boas” em seu conjunto de treinamento, tornando desnecessária uma biblioteca de possíveis defeitos.
Como alternativa, pode ser desenvolvida uma solução que compare as amostras com casos típicos de defeitos.
No entanto, as economias que o aprendizado de máquina oferece no controle de qualidade visual na fabricação, variam de acordo com o nicho.
Na fabricação de semicondutores, por exemplo, o custo do teste e das falhas é responsável por até 30% dos custos gerais do produto.
Contudo, testes de qualidade automatizados e feitos com aprendizado de máquina, podem aumentar as taxas de detecção em até 90%.
3 – Logística e gestão de estoque
Não é apenas na linha de montagem e na fábrica de produção, que grandes avanços foram feitos.
A indústria também requer uma quantidade surpreendente de logística para alimentar todo o processo de produção.
Empregar soluções baseadas em aprendizagem de máquina para lidar com questões relacionadas à logística, aumenta a eficiência e reduz custos.
O gerenciamento de recursos é outro ponto forte dos algoritmos baseados em aprendizado de máquina.
Para ver o quão forte ele pode ser, basta olhar para o algoritmo de otimização de consumo de energia que o Google aplicou em seus sistemas de resfriamento de data center para reduzir suas contas de eletricidade em até 40%.
O fato de ter sido feito sem nenhuma modernização ou modificação da infraestrutura torna a façanha ainda mais impressionante.
E não apenas isso – a aplicação de aprendizagem de máquina ampla e pode ser utilizado em várias áreas na indústria.
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