Ao passo em que a tecnologia avança e surgem novos maquinários que favorecem a automação de processos e otimização da linha produtiva, a indústria da manufatura enfrenta o desafio de gerar valor para a utilização dos dados. Os fabricantes estão inundados em uma série de dados e a computação em nuvem está ajudando a transformá-los em valor para o negócio.
Maquinários altamente automatizados e orientados por dados evoluem em uma velocidade surpreendente exigindo que empresas invistam em soluções para análise de dados para a geração de insights e também para automação de processos robóticos. No final do dia dados são o coração de tudo o que a indústria faz e sem a melhor compreensão deles o negócio fica comprometido no curto, médio e longo prazo.
A ciência de dados e a indústria de manufatura
Tecnicamente a ciência de dados pode se enquadrar em duas categorias na indústria de manufatura: operação de fábrica e inteligência de negócios.
No que tange operação de fábrica a ciência de dados ajuda a melhorar e automatizar processos. No chão de fábrica os robôs equipados com uma série de sensores inundam os engenheiros com mais dados do que nunca. O grande desafio para a indústria é transformar essa enorme quantidade de informações em insights para o negócio.
Com relação a inteligência de negócios, os cientistas de dados fazem desde o gerenciamento de estoque, a previsão de demanda, otimização de preços e análises preditivas, auxiliando gestores a entenderem a saúde do negócio e preverem o que está por vir, para com isso tomarem decisões assertivas.
Em uma fábrica moderna há uma enorme quantidade de dados que para coletar das máquinas, sendo possível conectar milhões ou bilhões de pontos de dados.
Existem muitas áreas em que a ciência de dados pode ajudar a melhorar as operações da fábrica, incluindo:
- Monitoramento: sinalizar problemas com máquinas para reduzir o tempo de inatividade e o desperdício.
- Otimização: Identificar pontos ótimos no processo para aumentar o rendimento e a qualidade.
- Análise: ajude a determinar a causa raiz das falhas e acelere a melhoria das máquinas.
- Gestão da cadeia de suprimentos: Garanta que o chão de fábrica tenha todas as matérias-primas necessárias sem escassez ou atrasos.
- Automação e inteligência artificial: a ciência de dados é a base na qual a automação é construída, como habilitar a IA de inspeção visual para garantia de qualidade ou otimizar e calibrar o desempenho da máquina.
- Manutenção preditiva: não apenas prevê quando e como as máquinas podem falhar, mas também melhora a qualidade e a confiabilidade na linha.
- Simulação: os gêmeos digitais podem ser usados para visualização e para criar cenários para adquirir dados sobre o impacto de possíveis decisões.
A Inteligência Artificial pode pulverizar todas as capacidades do equipamento de forma a tornar o processo mais robusto por se basear em dados. Do ponto de vista prático, é possível desenvolver a capacidade de, por exemplo, identificar quando os valores relevantes de um sensor estão se desviando para uma determinada área anormal e avisar os operadores antes de produzirmos peças defeituosas.
Inteligência Artificial Avançada
Avanços recentes em gerenciamento de banco de dados, IA e aprendizado de máquina facilitaram o papel do cientista de dados e do engenheiro. Por exemplo, os engenheiros nem sempre precisam criar algoritmos de IA/ML do zero. O aprendizado de máquina automatizado (AutoML) permite que desenvolvedores com experiência limitada em aprendizado de máquina treinem modelos de alta qualidade. Quando os modelos de dados começam a se desviar, as operações de aprendizado de máquina (MLOps) podem fornecer monitoramento e otimização contínuos para calibrar os modelos na implantação.
As possibilidades de Inteligência Artificial na fábrica estão apenas começando a ser exploradas pela indústria em geral. Uma base sólida de dados pode ajudar os fabricantes a aproveitar melhor suas iniciativas de IA.
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