Por que os industriais deveriam pensar pelo menos um pouco sobre IA

Parece que todo mundo está falando sobre inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina atualmente. Grandes indústrias multinacionais estão adotando a IA em um esforço para tornar as máquinas mais inteligentes, para que possam competir com eficácia na Revolução Industrial digital que está em andamento. Testemunhe o artigo de 2016 no MIT Sloan Management Review enfocando em como a GE está fazendo grandes investimentos em IA e análise industrial para ajudar a impulsionar sua transformação digital. Mas mesmo as pequenas e médias empresas industriais e de manufatura deveriam estar pensando em IA ... pelo menos um pouco.

Afinal, se você não está pensando em aprendizado de máquina e IA, por que está coletando todos esses dados de sistemas de produção? Em muitos casos, as empresas estão coletando mais dados do que podem consumir. A análise de dados não é um fim em si mesma; deve ser usado para dirigir algo. E é aí que a IA desempenhará um papel crucial e expansivo.

Certamente, o aprendizado de máquina pode desempenhar um papel valioso ao vasculhar essas montanhas de Big Data para identificar padrões importantes e extrair insights valiosos para a transformação dos negócios. Mas isso é apenas parte da história. O valor real vem do uso de IA para aproveitar esses insights para realmente fazer algo acontecer - de forma autônoma, possivelmente em tempo real.

Isso pode significar uma programação da linha de produção se modificando automaticamente devido a mudanças na disponibilidade de recursos - e gerenciando essa mudança em toda a cadeia de suprimentos para evitar interrupções ou conflitos. À medida que as cadeias de suprimentos globais se tornam cada vez mais complexas, essa inteligência impulsionada por IA desempenhará um papel crucial para ajudar as empresas a competir com eficácia na economia "on demand / just in time".

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Grande v. Pequeno AI

Parece ambicioso? Vamos trazê-lo de volta à terra. Acho que realmente existe “Big AI” e “Little AI”. A Big AI está usando inteligência artificial e grandes quantidades de dados, muitas vezes na nuvem, para resolver problemas realmente complexos em escala, em várias linhas de negócios. Isso é o que gigantes globais como a GE estão fazendo. Little AI está focado em lidar com “microproblemas” - como descobrir como otimizar uma única linha de produção enquanto minimiza a necessidade de interação humana. A pequena IA pode ser melhor tratada no local, perto dos sistemas operacionais que estão sendo automatizados. Pense em análises em tempo real baseadas em limites em sistemas altamente disponíveis que conduzem à automação inteligente.

Obviamente, o primeiro passo para qualquer uso eficaz de IA é deixar sua infraestrutura em dia. Isso geralmente significa atualizar sua rede para permitir o fluxo de informações e os sistemas que processam as coisas na borda. Só então faz sentido implantar sensores para coletar dados e análises para dar sentido a tudo. Finalmente, essa progressão pode levar à contratação de cientistas de dados para otimizar seu ambiente e colher todas as vantagens da IA.

Muitos industriais estão apenas no início dessa progressão. Mas, dado o ritmo da transformação digital em setores tão diversos como energia, transporte, manufatura e telecomunicações, pensar em IA no contexto do seu negócio - mesmo que seja um pouco - faz muito sentido.