A fábrica conectada permite que os fabricantes coletem, analisem e inovem com seus dados. IA introdução do Machine Learning a essa equação pode acelerar os recursos de detecção, otimização e inovação de sua força de trabalho.
O que é Machine Learning na produção industrial?
Nos últimos anos, o Machine Learning chamou bastante a atenção das empresas industriais. Com ele, surgiram confusões entre as palavras da moda: Machine Learning, inteligência artificial (IA) e ciência de dados. Em termos simples, o Machine Learning é um aspecto da inteligência artificial com o objetivo de permitir que as máquinas aprendam a pensar como humanos, com autonomia.
Utilizando modelos preditivos e prescritivos, o Machine Learning inclui dados históricos para aprender e melhorar por meio de experimentos. Com o passar do tempo, ele pode recomendar soluções e identificar anomalias com base no que aprendeu. O Machine Learning pode ser aplicado por meio de modelos, mas também por cientistas de dados, um software de terceiros ou algum tipo de modelo/aplicativo híbrido.
O que a IA significa para sua força de trabalho
Os fabricantes de vários setores podem realizar a transformação digital utilizando as tecnologias e práticas da Indústria 4.0. Mas o que significa Indústria 4.0 para a força de trabalho humana? Muitos temem que a IA e o Machine Learning substituirão os humanos completamente. Laurent Laporte, CEO e cofundador do Braincube, argumenta como a transformação digital permite que as empresas se mantenham competitivas e capacitem a força de trabalho humana da produção industrial.
Vantagens do Machine Learning para a indústria
Processamento automatizado de Big Data
O Machine Learning pode processar muito mais dados por segundo do que qualquer humano, o que economiza muito tempo às empresas industriais, que não precisam obter e formatar resultados. Assim, o tempo que seus engenheiros de processos economizam com a manipulação de dados pode ser utilizado em outra área para gerar inovação e melhorias contínuas. Além disso, a grande quantidade de pontos de dados dos quais ele pode fazer referência cruzada supera em muito a capacidade física que limita a descoberta humana.
Reconhecimento de padrões e anomalias
Muitas vezes, o Machine Learning é conhecido pelo reconhecimento de padrões e anomalias (ou seja, desbloquear seu telefone com seu rosto ou isolar produtos defeituosos). Os algoritmos de aprendizado supervisionados, não supervisionados e reforçados podem ser usados para identificar padrões comuns com base em seus dados históricos de produção. Então, o Machine Learning é utilizado pelos fabricantes para identificar anomalias como defeitos, manutenção preditiva ou gargalos.
Melhorias contínuas
Os algoritmos como o CrossRank exclusivo do Braincube e aplicativos, como o Comparator App e o Advanced Analysis App, podem aprender com seus dados de produção. Além de analisar Big Data rapidamente, esses aplicativos também podem se atualizar dinamicamente e visualmente em tempo real para usar a coleta de dados atuais e antigos. Com insights de fácil acesso, as melhorias contínuas podem acontecer mais rapidamente.
Desafios do Machine Learning
Requer dados centralizados e contextualizados
Para alguns fabricantes, uma das barreiras é acessar seus dados em um local centralizado e, ainda mais importante, acessar dados válidos e precisos com contexto é um desafio para muitos deles. O Machine Learning requer uma plataforma para obter dados históricos de coisas, sistemas e dispositivos e depois, extrair, transferir e carregar esses dados em um ambiente centralizado que possa ser acessado por todos (IIoT).
Ao implementar uma plataforma de IIoT que conecta e contextualiza seus dados para você, começam as suas oportunidades de aproveitar os dados! A partir daí, escolher um fornecedor de plataformas de IIoT ou um software de terceiros que contenha recursos de Machine Learning é essencial para uma estratégia de longo prazo de uma cultura orientada por dados. Quer você tenha necessidade imediata de aprendizado de máquina ou não, pensar no futuro deixará você preparado para o sucesso imediato e de longo prazo.
Alinhando a tecnologia e seu pessoal
Na indústria, muitas vezes, existe a preocupação de que a tecnologia substitua as pessoas, mas nós não vemos as coisas dessa forma. O valor de tecnologias como o Machine Learning é que elas permitem que os humanos façam seu trabalho com mais rapidez e eficiência. Não se trata de substituir pessoas, e sim de aperfeiçoar o trabalho manual e maçante que pode ser feito com mais rapidez e eficiência com a IA e/ou o Machine Learning.
Concentre-se em investir nas pessoas que usarão a tecnologia, não só na tecnologia em si. Até mesmo os programas mais avançados de IA e Machine Learning dependem de operadores qualificados para compreender tendências, anomalias e variações reveladas pelas plataformas de IIoT. As pessoas que usam essa tecnologia (operadores, engenheiros, gerentes de fábrica) são as que descobrirão as grandes conquistas que avançarão sua empresa.
Casos de uso do Machine Learning na produção industrial
Com tantos participantes da indústria querendo usar melhor seus dados de produção, o Machine Learning se tornou um ativo para revelar as oportunidades e otimizações, muitas vezes, inesperadas. Estas são algumas formas como o Machine Learning melhorou a OEE da produção industrial:
O futuro do Machine Learning na produção industrial
Hoje, os cientistas de dados e os engenheiros recorrem ao Machine Learning para entender como aplicar mudanças no momento. No futuro, o Machine Learning será usado para executar testes automatizados, mudanças e operações rotineiras, enviando essas decisões de volta à Edge, conhecida como a fábrica autônoma.”
— Sylvain Rubat du Mérac, cofundador e diretor de tecnologia do Braincube
As pessoas ainda dedicam muito tempo para ensinar a IA e o Machine Learning a aprender e se comportar como nós esperamos. O Machine Learning tem muito valor hoje, mas o futuro com certeza trará novas tecnologias e crescimento de IA, que aprenderá mais rapidamente, exigirá menos energia e aumentará ainda mais a precisão.”
— Laurent Laporte, cofundador e CEO do Braincube
A conclusão
Independentemente de seu uso atual, uso ideal ou uso em andamento do Machine Learning, as pesquisas mostram que ele é um fenômeno que chegou para ficar. Da melhoria da qualidade diária dos produtos à mineração de Big Data e ao aperfeiçoamento de algumas das tarefas que suas equipes menos gostam de realizar, há muitos casos de uso em que é possível utilizar o Machine Learning para fazer um pouco do trabalho pesado
IA x Machine Learning x ciência de dados
A popularidade da Inteligência Artificial (IA), Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados cresceu na manufatura a partir da busca da fábrica conectada e da Indústria 4.0. Mas com esse crescimento conveniente também veio a confusão. Entenda as principais diferenças, como elas se cruzam e os casos de uso de cada uma.
Você precisa ser um cientista de dados para usar o Machine Learning?
O aumento da tomada de decisões orientada por analítica na produção industrial deixa dúvidas: você precisa ser um cientista de dados para aproveitar o poder da analítica aperfeiçoada e do Machine Learning?
A importância de legitimar a IA
As equipes de produção usam ferramentas de analítica habilitadas para IA em uma plataforma de IIoT para ter acesso aos dados que possam responder às perguntas delas ou que as ofereçam prescrições no momento certo. Mas o quanto essas soluções de IA são legítimas? Como as empresas industriais podem garantir que as modificações de parâmetros sugeridas pela IA são as “melhores”? Laurent Laporte, CEO do Braincube, discute a importância de legitimar a IA na indústria.
Quatro formas de usar o Machine Learning
Para continuar encontrando novas formas de aprimorar as operações, é necessário ter mais criatividade, capacidade e acesso aos dados essenciais. As empresas industriais usam o Machine Learning para identificar oportunidades de melhorar a OEE em qualquer fase do processo de produção industrial. Saiba como usar o Machine Learning para resolver alguns dos maiores desafios enfrentados pelos fabricantes.