Como Machine Learning Impulsiona Eficiência na Produção Industrial

Segundo a Wikipedia, machine learning é o estudo científico de algoritmos e modelos estatísticos que sistemas computacionais usam para realizar uma tarefa específica efetivamente sem instruções explícitas, confiando em padrões e inferência. É considerado um subconjunto de inteligência artificial.

Machine learning não é um dispositivo plug-in que atualiza instantaneamente uma linha de produção. É um processo orientado a dados que requer inputs de numerosos sensores e dispositivos para reunir, avaliar e transformar dados brutos em insights acionáveis sobre como a linha opera.

Com esse conhecimento, fabricantes podem aumentar vazão, reduzir custos e melhorar confiabilidade — transformando um sistema de produção tradicional em um "sistema de sistemas" que entrega produtos ao mercado mais rápido e barato, mantendo concorrentes à distância e clientes satisfeitos.

Machine Learning Baseado em Processo

Para realmente aproveitar machine learning, precisamos de uma abordagem estruturada — o que chamamos de aprendizado "baseado em processo". Começa com dados de treinamento que ensinam algoritmos o que esperar de máquinas monitoradas.

O algoritmo usa reconhecimento de padrões e inferência para tomar decisões e previsões autônomas, eliminando necessidade de código escrito à mão para cada tarefa. Dados de treinamento são coletados, limpos e avaliados em sequência disciplinada, formando a espinha dorsal do processo de aprendizado.

Esta sequência de etapas introduz novas tecnologias: dispositivos de captura de dados, infraestruturas de rede para armazenar e transmitir dados, e recursos computacionais para processar e validar. Juntos, formam um complexo sistema de sistemas que sustenta a manufatura inteligente moderna.

Aplicações Industriais e Transformações Atribuídas ao Machine Learning

O impacto do machine learning abrange muitos domínios. Abaixo estão três áreas de alto nível onde os benefícios são mais evidentes.

Manutenção Preditiva

Prever falhas de equipamento antes que aconteçam pode ser um divisor de águas. Permite que gerentes programem tempo de inatividade estrategicamente, evitando paradas não programadas que corroem margens de lucro e colocam em risco compromissos com clientes. Tempo de inatividade não planejado também infla custos de estoque enquanto cadeias de suprimentos se esforçam para compensar.

Estudos recentes mostram que adoção de manutenção preditiva habilitada por machine learning deve subir 38% entre fabricantes, impulsionada pelo ROI claro de eliminar paradas de trabalho não programadas.

Convergência TI/OT e Segurança de Rede

Machine learning empurra fabricantes a derrubar silos TI/OT de longa data. Sensores operacionais e controles industriais devem comunicar diretamente com redes corporativas de TI para que dados fluam para repositórios e sejam retroalimentados em pipelines de aprendizado.

Colaboração entre operadores de chão, técnicos e equipe de TI torna-se essencial, pois qualquer interrupção de rede ou ciberataque pode paralisar produção. Infraestrutura de rede unificada e segura é, portanto, pré-requisito para fábricas inteligentes resilientes.

Desenvolvimento de Gêmeo Digital

O objetivo final de IA e machine learning na manufatura é construir um gêmeo digital — uma réplica virtual do chão de fábrica. Criado através de engenharia de sistemas baseada em modelo e enriquecido com insights de machine learning, um gêmeo digital permite simulações "e se", informa design de peças mais confiáveis e otimiza interações de máquinas para desempenho máximo.

Com um gêmeo digital, fabricantes podem explorar cenários que são impossíveis de testar fisicamente, acelerando inovação e reduzindo time-to-market.

Sobre o Autor

Joseph Zulick é escritor e gerente na MRO Electric and Supply.