Nos últimos anos, a popularidade da inteligência artificial (IA), do Machine Learning e da ciência de dados aumentou tanto que a maioria das empresas de produção industrial começou uma jornada de transformação digital rumo a uma fábrica totalmente conectada ou à Indústria 4.0.
A alta incerteza e o crescimento limitado forçaram os fabricantes a usar o valor máximo de todos os ativos e os fez avançar para a próxima oportunidade de crescimento de IA, ciência de dados e Machine Learning. No entanto, como na maioria das inovações digitais, as novas tecnologias geram confusão. Embora todos esses conceitos sejam estritamente interconectados, cada um deles tem objetivos e funcionalidades distintos, principalmente na indústria.
Para aproveitar essas soluções ao máximo, abaixo, nós revelamos esses conceitos de forma simples e objetiva. Para cada uma dessas palavras da moda, você aprenderá como elas estão interconectadas, em que áreas elas únicas e alguns importantes casos de uso na produção industrial.
Vamos começar do começo: Definições
Inteligência artificial: Ora, ora, ora… Esta é complicada, pois é amplamente utilizada em diferentes setores e tem muitos significados diferentes. Em termos mais simples: o principal objetivo da inteligência artificial é trazer o intelecto humano às máquinas.
A IA se concentra explicitamente em fazer com que os dispositivos inteligentes pensem e ajam como humanos. Nesse aspecto, uma máquina orientada por IA realiza tarefas imitando a inteligência humana. Por exemplo, máquinas que conseguem identificar produtos com defeito.
Na produção industrial, a IA pode ser considerada como a capacidade das máquinas de entender/interpretar dados, aprender com dados e tomar decisões “inteligentes” com base em insights e padrões extraídos dos dados. Muitas vezes, é possível dizer que a IA vai além do que é humanamente possível em termos de capacidades de cálculo.
Na produção industrial, a IA é principalmente usada para:
- Manutenção preventiva
- Previsão preditiva
- Insights prescritivos
- Monitoramento e configurações em tempo real
- Reconhecimento de padrões em busca de defeitos
Ciência de dados: como o nome sugere, a ciência de dados se concentra em revelar informações a partir dos dados. De fato, tudo relacionado à coleta, preparação e análise dos dados gerados de vários insights está relacionado à ciência de dados.
O aspecto central da ciência de dados é obter novos resultados dos dados: encontrar significados, revelar problemas que você nunca soube que existiam e resolver problemas complexos. A ciência de dados se baseia estritamente em evidências analíticas, trabalha com dados estruturados e não estruturados e realiza uma mudança cultural nas empresas para tomar decisões orientadas por dados.
Hoje, a disponibilidade de grandes volumes de dados implica em mais receitas obtidas da ciência de dados. Por causa dessa oportunidade de encontrar economias, reduzir riscos e capacitar humanos por meio dos dados, o Braincube oferece uma combinação de soluções de Cloud e de Edge com aplicativos prontos para uso em uma plataforma de IIoT totalmente integrada e interoperável. Dessa forma, qualquer pessoa pode se tornar um cidadão cientista de dados e compreender clusters de dados contextualizados para atingir os melhores padrões de produção que existem, graças ao monitoramento e aos insights em tempo real e à analítica de Big Data.
Na produção industrial, a ciência de dados envolve os processos de:
- Extração de dados
- Limpeza de dados
- Visualização
- Análise
- E geração de insights acionáveis… Graças à IA!
Então, por que tantos aplicativos de ciência de dados soam parecidos ou, até mesmo, idênticos aos aplicativos de IA? Basicamente, isso acontece porque a ciência de dados se sobrepõe à área de IA em muitos aspectos. No entanto, lembre-se de que o objetivo final da ciência de dados é gerar insights a partir dos dados e isso pode ou não incluir a incorporação de alguma forma de IA para realizar análises avançadas, como aprendizado de máquina, por exemplo.
Machine Learning: é a ciência de fazer com que os computadores aprendam e ajam como humanos e, ao mesmo tempo, melhorar o aprendizado deles ao longo do tempo de forma autônoma. É um subconjunto da IA, muitas vezes, usado pela ciência de dados. O Machine Learning utiliza aspectos de estatística e algoritmos para trabalhar com os dados gerados e extraídos de várias fontes.
Em vez de escrever códigos, você inclui dados em um algoritmo genérico e, em seguida, o Machine Learning desenvolve sua lógica com base nessas informações. Em poucas palavras, com o Machine Learning, os computadores aprendem a programar sozinhos.
Como já vimos em nossas definições de ciência de dados, os dados são gerados em grandes volumes pela indústria e, para um cientista de dados, um engenheiro de processos ou a equipe executiva, fica maçante trabalhar com eles. É aí que o Machine Learning entra em jogo. O Machine Learning é capacidade de um sistema de aprender e processar conjuntos de dados com autonomia, sem intervenção humana. O modelo de Machine Learning somente entrará no modo de produção depois de ser testado o suficiente em termos de confiabilidade e precisão.
A importância do Machine Learning está aumentando na produção industrial e atua como uma oportunidade de impedir, prever e prescrever configurações para ter ganhos de produtividade, qualidade, consumo de energia e redução de custos. Basicamente, o Machine Learning é a implementação ou uma atual aplicação da IA.
IA x Machine Learning x ciência de dados
Chegou a hora de resumir como esses conceitos estão conectados, as verdadeiras diferenças entre Machine Learning e IA e como e quando a ciência de dados entra em jogo.
IA x Machine Learning x ciência de dados: como funcionam juntos
A ciência de dados usa IA (e seu subconjunto de Machine Learning) para interpretar dados históricos, reconhecer padrões e fazer previsões. Nesse caso, a IA e o Machine Learning ajudam os cientistas de dados a coletar dados na forma de insights.
Como mencionado, o Machine Learning é uma ramificação da IA, avançando a ciência de dados para o próximo nível de automação. Há muitas relações entre a ciência de dados e o Machine Learning.
O Machine Learning e a estatística fazem parte da ciência de dados. Os algoritmos de Machine Learning são treinados nos dados apresentados pela ciência de dados para se tornar mais inteligentes e mais informados ao fazer previsões. Portanto, os algoritmos de Machine Learning dependem dos dados, já que não aprenderão sem usá-los como um conjunto de treinamento.
Principais diferenças entre IA, Machine Learning e ciência de dados
Por inteligência artificial, queremos dizer que o computador, de uma forma ou de outra, imita o comportamento humano. O Machine Learning é apenas um subconjunto da IA, o que significa que existem muitos outros, e ele consiste em métodos que permitem que os computadores tirem conclusões dos dados e as entreguem aos aplicativos de IA.
Agora, a ciência de dados se aplica a muito mais que o Machine Learning e à IA. Na ciência de dados, as informações podem vir de uma máquina, um processo mecânico, um sistema de TI etc. Pode não ter nada a ver com o aprendizado; pode estar relacionado à simples visualização dos dados.
Além disso, a IA pode ser usada pela ciência de dados como uma ferramenta de insights de dados. A principal diferença está no fato de que a ciência de dados aborda todo o espectro de coleta, preparação e análise de dados. Ela não se limita aos aspectos algorítmicos ou estatísticos. Então, enquanto os especialistas em IA e Machine Learning estão ocupados com o desenvolvimento de algoritmos ao longo do ciclo de vida do projeto, os cientistas de dados precisam ser mais flexíveis para alternar entre as diferentes funções de dados de acordo com as necessidades do projeto.
A ciência de dados envolve análise, visualização e previsão. Ela usa diferentes técnicas estatísticas, enquanto a IA e o Machine Learning implementam modelos para prever eventos futuros e usam algoritmos.
Um simples caso de uso
Cenário:
Imagine que sua fábrica produz bolo de chocolate. Todos os dias, sua máquina segue a receita informada. Mas, em alguns dias, o bolo não fica tão bom. Para resolver esse problema de qualidade, você precisará de todos os três conceitos: ciência de dados, Machine Learning e inteligência artificial.
Ciência de dados
Sua empresa começa a receber reclamações sobre uma mudança no sabor de seu famoso bolo de chocolate. Depois de ser alertado sobre essa mudança, você começa a especular sobre qual pode ser o problema. Será que o lote de bolos ficou muito tempo no forno? Será que a culpada foi a farinha? Será que o tempo de inatividade inesperado da semana passada fez com que a massa ficasse descansando tempo demais? A ciência de dados permite que sua equipe obtenha os modelos de dados para começar a descobrir quais fatores podem ter causado essa mudança na qualidade do produto.
Machine Learning
A partir daí, seu cientista de dados configura um modelo supervisionado de Machine Learning que contém a receita e o processo de produção perfeitos. Com o passar do tempo, o modelo aprende variáveis semelhantes que produzem os resultados ideais e variáveis que resultam em mudanças no bolo. Por meio do aprendizado de máquina, sua empresa identifica que mudanças na farinha causaram o problema no produto. Para corrigir a variabilidade inevitável da matéria prima, o aprendizado de máquina conseguiu prescrever a duração exata para peneirar a farinha e garantir a consistência certa para o bolo mais delicioso.
Inteligência artificial
Uma semana depois, você recebe outra remessa de farinha que contém a consistência errada. No entanto, não é necessário se preocupar. Como o Machine Learning ajudou a identificar essa mudança e os parâmetros operacionais, sua batedeira identifica automaticamente a variação de textura e continua misturando a massa até a consistência perfeita. Por meio da IA, seu bolo sai perfeito!
Em resumo
O principal objetivo da inteligência artificial é trazer o intelecto humano às máquinas.
Machine Learning é um subconjunto da IA que tenta fazer com que os computadores aprendam e ajam como humanos e, ao mesmo tempo, melhora o aprendizado deles ao longo do tempo de forma autônoma.
O aspecto central da ciência de dados é obter novos resultados dos dados: encontrar significados, revelar problemas que você nunca soube que existiam e resolver problemas complexos. Para atingir esses resultados, você pode pensar nela como um processo de coleta, preparação, análise e refino de dados. IA e Machine Learning são ferramentas usadas pela ciência de dados para implementar insights reais e aplicáveis e, agora, estão sendo cada vez mais utilizadas por ferramentas que permitem que os cidadãos cientistas de dados obtenham novos insights a partir dos dados.
Para concluir, como você pode ver em todos esses exemplos, é importante observar que IA, ciência de dados e Machine Learning foram projetados para ajudar a aperfeiçoar os humanos e gerar novos progressos. Além disso, eles não têm a intenção de substituir os humanos em suas funções analíticas, táticas ou estratégicas. Em vez disso, eles podem ser considerados como uma ferramenta para apresentar novos insights e oferecer mais motivação e mais sucesso para a empresa.
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 na produção industrial
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.
Como é possível utilizar a IA durante a COVID-19?
Ninguém poderia ter previsto o que aconteceria em 2020. Com uma pandemia global ainda em andamento, a incerteza relacionada à oferta, demanda, alocação de pessoal e muitas outras áreas continua afetando as empresas industriais. Para muitos, a resposta está nos dados, mas a IA é necessária para ter o poder de analisá-los com rapidez e eficiência. Saiba como é possível utilizar a IA para gerenciar melhor a produção durante a COVID-19.
