Aumentando a experiência humana com aprendizado de máquina | Senseye

Por Adam Poole, líder de design de produto

A tecnologia só é valiosa quando facilita nossas vidas, mas essa simples verdade pode ser perdida na promoção da mais recente magia técnica.

Em um ambiente de trabalho, a última coisa que as pessoas precisam são soluções que as deixem com a dor de cabeça de sistemas extras para gerenciar. Na atual onda de inovação e entusiasmo em torno das fábricas inteligentes e da Indústria 4.0, é mais importante do que nunca encontrar soluções que ajudem as pessoas a construir negócios mais fortes, em vez de tornar suas vidas profissionais mais complexas.

Os dados de fluxo livre estão rapidamente se tornando a principal moeda nesse ambiente inteligente. Mesmo assim, os dados são inúteis, a menos que capacitem as pessoas a tomar melhores decisões de negócios. Com isso em mente, é fundamental que a nova geração de sistemas industriais ofereça uma experiência de usuário que melhore a vida profissional das pessoas.

Ajude a experiência a ir mais longe

Faça certo e esses sistemas podem desempenhar um grande papel para ajudar a dimensionar a escassa experiência humana. Eles podem dar às pessoas mais tempo para tomar decisões enquanto grande parte da análise de dados de rotina é realizada automaticamente nos bastidores.

Para realmente aproveitar o poder da fábrica inteligente, precisamos conectar humanos e máquinas da maneira certa. Não se trata de inteligência artificial (IA) substituindo anos de experiência humana, trata-se de humanos e máquinas se tornando o “sistema inteligente”:colaborando e complementando um ao outro.

Defina prioridades para otimizar recursos

Senseye PdM é um ótimo exemplo. Nosso sistema de Manutenção Preditiva baseado em nuvem pode monitorar milhares de ativos conectados, detectando automaticamente comportamentos e padrões anormais que correspondem aos modos de falha conhecidos de máquinas individuais. O objetivo é identificar problemas de manutenção muito mais cedo, permitindo que os usuários corrijam problemas antes que possam interromper as operações.

Equipes de manutenção ocupadas normalmente têm apenas alguns minutos no início de cada turno para identificar quais entre seus milhares de ativos mais precisam de atenção. Excepcionalmente, o Senseye PdM apresenta as informações de volta aos usuários na forma de uma lista priorizada, classificada pelo Índice de Atenção. Isso permite que os usuários vejam imediatamente para onde devem direcionar seus recursos.

Indo além da integridade dos ativos

Em comum com a maioria dos sistemas de monitoramento de condições, o Senseye PdM anteriormente ajudava os usuários a definir prioridades, indicando uma pontuação de integridade do ativo para cada ativo. Isso agora está sendo substituído pelo Índice de Atenção, que fornece uma única maneira de classificar ativos. Essa nova abordagem faz parte de uma próxima geração de análises que está sendo implantada usando uma nova variedade de algoritmos internos.

Attention Index leva em consideração todas as maneiras pelas quais o Senseye PdM pode detectar ou prever problemas:detecção de anomalias, tendências, limites e prognósticos. O software, em todos os níveis, orienta o usuário para determinar o problema subjacente, corrigindo-o e capturando-o no sistema. Isso alimenta os algoritmos de aprendizado de máquina para que as falhas possam começar a ser detectadas com antecedência suficiente para agir.

Asset Health, como conceito, dá a impressão de que o sistema entende tudo sobre um ativo. Este nunca é o caso. Um sistema de monitoramento de condição só pode basear essa pontuação nos sensores e indicadores de condição configurados para cada ativo (ou seja, nível de vibração). Se isso leva a uma pontuação de 0, o que isso realmente significa? É enganoso para os usuários.

Informações rápidas

O Attention Index apoia a tomada de decisões apresentando uma lista priorizada de ativos. É a experiência do usuário que determina o próximo passo. Ao manter o design do software simples e direto, um tempo valioso é economizado. Ao aproveitar o poder do aprendizado de máquina, são tomadas decisões informadas e, ao capturar o trabalho real realizado, todas as partes do sistema continuam aprendendo.

Ao ajudar os usuários a identificar onde devem concentrar seus recursos de manutenção, o Senseye PdM oferece resultados impressionantes, com um aumento típico de 85% na precisão da manutenção acompanhado por reduções de 50% no tempo de inatividade e um aumento de 55% na produtividade.

Quer mais informações sobre o Índice de Atenção® dentro do Senseye PdM? Baixe nosso whitepaper "Aumentando a experiência humana com aprendizado de máquina".