Como o Machine Learning impulsiona a melhoria de eficiência dos processos industriais

A inteligência artificial (IA) e seu subcampo Machine Learning estão revolucionando o setor industrial. O Fórum Econômico Mundial afirma que a IA concede às pessoas “superpoderes sem precedentes” com eficiência, inovação, segurança e sustentabilidade elevadas. Na manufatura, a automação impulsionada por IA e Machine Learning está ganhando força à medida que as empresas buscam soluções para superar a crescente lacuna de habilidades e os desafios em torno das eficiências operacionais.

O nono relatório State of Smart Manufacturing, elaborado pela nossa parceira Rockwell Automation, destaca que 85% das empresas revelaram que já investiram ou planejavam investir em IA e Machine Learning em 2024.

Com algoritmos avançados e recursos de Machine Learning, a IA está interrompendo as operações tradicionais de ponta a ponta, otimizando os processos de produção, aprimorando o controle de qualidade e levando mais eficiência para a cadeia de suprimentos.

Como implementar o Machine Learning em ambientes industriais

A implementação de modelos de Machine Learning (ML) em ambientes industriais pode revolucionar a eficiência e a produtividade. No entanto, este processo envolve várias etapas complexas que precisam ser abordadas com cuidado. Confira um guia passo a passo para implantar esses modelos com sucesso. Claro que esse processo pode contar com a ajuda dos consultores de tecnologia da Ladder-Intereng.

1. Definição dos objetivos

Objetivo: identificar o que você deseja alcançar com o modelo de ML.

• Exemplos: redução de desperdício, otimização de manutenção preditiva, aumento da qualidade do produto.

1. Coleta de dados

Objetivo: reunir dados relevantes e de alta qualidade.

• Fontes: sensores industriais, logs de máquinas, sistemas de gestão da produção.
• Dicas: certifique-se de que os dados são representativos do ambiente industrial e que estão livres de ruídos.

1. Pré-processamento de dados

Objetivo: limpar e preparar os dados para análise.

• Tarefas: tratamento de valores ausentes, normalização, detecção e remoção de valores discrepantes.
• Dicas: utilize técnicas de engenharia de características para extrair atributos relevantes.

1. Escolha do algoritmo de Machine Learning

Objetivo: selecionar o algoritmo adequado para o seu caso de uso.

• Exemplos: regressão linear, árvores de decisão, redes neurais.
• Dicas: considere a complexidade do problema, a quantidade de dados disponíveis e os recursos computacionais.

1. Treinamento do modelo

Objetivo: ensinar o modelo a partir dos dados históricos.

• Tarefas: dividir os dados em conjuntos de treinamento e teste, treinar o modelo usando o conjunto de treinamento.
• Dicas: realize validação cruzada para garantir que o modelo não se ajuste excessivamente aos dados de treinamento, comprometendo sua capacidade preditiva.

1. Implementação e integração

Objetivo: integrar o modelo ao ambiente de produção.

• Tarefas: desenvolver APIs, integrar com sistemas existentes, monitorar a performance em tempo real.
• Dicas: crie um pipeline de dados contínuo para garantir que o modelo receba dados atualizados.

1. Monitoramento e manutenção

Objetivo: acompanhar a performance do modelo e realizar ajustes necessários.

• Tarefas: monitorar métricas de desempenho, recalibrar o modelo periodicamente.
• Dicas: estabeleça um plano de manutenção proativa para evitar a degradação do modelo.

A implementação de Machine Learning requer habilidades específicas. É preciso investir em treinamento para sua equipe e, principalmente, considerar a parceria com especialistas para evitar problemas como:

• Subestimar a qualidade dos dados: dados de baixa qualidade podem comprometer todo o projeto.
• Não investir na segurança cibernética: com a maior adoção da IA e de Machine Learning, também aumenta a necessidade de garantir a segurança e a privacidade dos dados.
• Ignorar a validação cruzada: Isso pode levar a um modelo overfitting que não generaliza bem para novos dados.
• Falta de integração adequada: a implementação bem-sucedida depende da integração do modelo com os sistemas industriais existentes.
• Desconsiderar a manutenção contínua: os modelos precisam ser ajustados e calibrados regularmente para manter sua eficiência.

Benefícios do Machine Learning nos processos industriais

Analistas da consultoria McKinsey destacam que, para as organizações que buscam modernizar e otimizar processos, o Machine Learning é uma ferramenta cada vez mais poderosa para impulsionar a automação.

Ao contrário da automação básica baseada em regras – que normalmente é usada para processos padronizados e previsíveis – o Machine Learning pode lidar com processos mais complexos e aprender ao longo do tempo, levando a maiores melhorias em precisão e eficiência.

Inovadoras soluções impulsionam a adoção da inteligência proveniente dos modelos de Machine Learning sem a necessidade de incorporar cientistas de dados aos processos operacionais, já que módulos da plataforma FactoryTalk como GuardianAI e LogixAI, e o módulo ThingWorx Analytics, que faz parte da plataforma ThingWorx IoT, ambas desenvolvidas pela Rockwell Automation, monitoram e coletam dados em tempo real e analisam tendências que evitam falhas e aprimoram os recursos de manutenção e de operação, com análises preditivas e prescritivas.

Confira algumas das capacidades impulsionadas pelo Machine Learning:

Manutenção preditiva

Um dos maiores desafios enfrentados pelas indústrias é a manutenção de equipamentos. Com o Machine Learning, é possível prever falhas antes que elas ocorram, analisando dados históricos e em tempo real de máquinas e equipamentos. Isso reduz o tempo de inatividade e os custos de manutenção, permitindo que as empresas operem de forma mais eficiente.

Otimização da produção

Algoritmos de Machine Learning podem ser usados para otimizar processos de produção, ajustando variáveis em tempo real para maximizar a eficiência. Por exemplo, algoritmos podem analisar dados de sensores em máquinas e ajustar automaticamente a velocidade de operação, a temperatura e outros fatores críticos para garantir que a produção atinja a máxima eficiência.

Análise de qualidade

Com a aplicação de técnicas de Machine Learning, é possível monitorar a qualidade dos produtos em tempo real. Algoritmos podem identificar desvios nos padrões de qualidade e alertar os operadores antes que produtos defeituosos sejam enviados para o mercado. Isso não apenas melhora a satisfação do cliente, mas também reduz custos associados à rejeição e retrabalho.

Produção personalizada

Com Machine Learning, as empresas podem adaptar seus processos de produção para atender às demandas específicas dos consumidores. Isso resulta em produtos mais personalizados e uma maior satisfação do cliente.

Eficiência na cadeia de suprimentos

O Machine Learning pode otimizar toda a cadeia de suprimentos, prevendo demanda, melhorando o gerenciamento de estoques e minimizando os custos de transporte. Com análises preditivas, as empresas podem antecipar picos de demanda e ajustar suas operações de acordo com alterações sazonais.

Ainda sobre as novas capacidades adquiridas com a adoção do Machine Learning, podemos destacar benefícios financeiros (tangíveis) e não financeiros (intangíveis). Confira:

Benefícios tangíveis

• Redução de custos operacionais
• Aumento na produtividade
• Diminuição do tempo de inatividade (downtime)
• Melhoria na qualidade do produto, resultando em menos devoluções e rejeições

Benefícios intangíveis

• Melhoria na tomada de decisões
• Maior satisfação do cliente
• Inovação e vantagem competitiva

A adoção de Machine Learning nos processos industriais pode ser um divisor de águas para a eficiência operacional. Ao investir em tecnologias que analisam dados e oferecem insights valiosos, sua empresa pode reduzir custos, melhorar a qualidade e aumentar a produtividade.

Nossa equipe de consultores de tecnologia está pronta para ajudá-lo a implementar soluções personalizadas que atendam às suas necessidades específicas de otimização dos processos industriais. Entre em contato.