Transformação Contínua da Seagate: Como IA Impulsiona Inovação em Armazenamento de Dados

Uma das poucas grandes empresas de tecnologia que pode rastrear suas raízes até os anos 1970, a Seagate Technology, Cupertino, Califórnia, esteve na vanguarda de soluções de armazenamento e gestão de dados por décadas. Agora uma empresa de soluções de infraestrutura de armazenamento de dados em massa de US$ 10 bilhões, a Seagate está empregando estratégias de manufatura inteligente, incluindo inteligência artificial e aprendizado de máquina no chão de fábrica.

Em 2017, a Seagate implementou software de manufatura de IA para inspeção visual microscópica de wafers. Antes, a empresa usava sistemas de visão de máquina baseados em regras para automatizar o processo de detecção de anomalias. Eles alcançaram uma alta taxa de precisão, mas a empresa também lutava com limitações.

A abordagem anterior exigia parâmetros estritos para cada tipo de defeito, todos codificados estaticamente. As faixas fixas ajudavam a determinar os critérios para liberar ou parar um produto. No entanto, a evolução da aparência de defeitos ou o advento de novos tipos de anormalidades exigiam regras adicionais que poderiam se tornar cada vez mais complexas e difíceis de gerenciar como um todo.

Ao implementar operações abrangentes de dados de manufatura digital e atualizações de IA, o poder e escala de detecção de imagem viram melhorias dramáticas nas instalações de produção de wafers da Seagate nos EUA e Irlanda do Norte. A precisão passou de 50% para mais de 90% hoje.

Para chegar lá, a empresa tem extraído valor de terabytes de dados de sensores produzidos pelas ferramentas de alta precisão que a empresa usa. Esses dados foram normalizados e tornados mais fáceis de usar por sistemas de IA. Como resultado, a Seagate agora tem múltiplas soluções automatizadas de detecção de falhas para ajudar a tomar decisões de wafer e ferramenta e um portfólio de detectores aumentados por IA para monitorar autonomamente junções críticas no processo de manufatura com regras melhor orquestradas.

A Seagate captura os metadados de tempo de execução relevantes e coloca os dados brutos em contexto para criar informação útil em tempo real — fechando o ciclo entre os mundos digital e físico e impactando positivamente a forma como produtos são projetados, fabricados e servidos.

O fio digital preserva dados coletados durante corridas de produção para saber quando promulgar atualizações rápidas para planejamento de recursos empresariais e outros sistemas de suporte à decisão e gerar lições para melhorar a tomada de decisão automatizada futura.

Estas eficiências estenderam a vida do equipamento da Seagate ao prever quais ativos estavam no caminho para sair de calibração e, portanto, necessitando manutenção. A empresa realizou economias significativas em mão de obra de inspeção, prevenção de sucata, realocação de mão de obra e evitou desembolsos de capital para novo equipamento.

O foco consistente da Seagate neste tipo de inovação melhorou desempenho operacional, responsabilidade e aumentou a eficácia de sistemas empresariais através de visibilidade rápida e precisa em todo o processo de manufatura.

O sistema de algoritmos de aprendizado profundo também gera evidências de suporte para outros sistemas de controle de fábrica, significando que a Seagate pode aproveitar mais dados para metrologia virtual e controle de processo.

Fabricantes de alta tecnologia como a Seagate precisam abraçar as oportunidades em rápida evolução que manufatura digital, IA e ML representam. A Seagate não apenas investiu em tecnologia de ponta, mas também demonstrou como transformação contínua pode tornar uma organização capaz de definir o futuro de sua indústria.