Vindos de diferentes fontes e em formatos variados, a indústria lida com uma enorme quantidade de dados que, quando corretamente analisados, geram informação.
Com o avanço da tecnologia, a análise de dados e a inteligência artificial andam lado a lado.
Quando juntas, a análise de dados e a inteligência artificial permitem que as empresas transformem uma infinidade de dados brutos em insights valiosos e que contribuam com a gestão de diversas formas.
Com isso, a gestão dos dados torna-se mais inteligente, rápida e orientada. Facilitando e aumentando a assertividade da tomada de decisões.
Inteligência artificial: Grande aliada da análise de dados
Certamente você já se deparou com algum tipo de inteligência artificial (IA) no seu dia a dia. Basicamente, ela engloba algoritmos que ajudam a melhorar estratégias diversas em diferentes segmentos.
Segundo Bruno Galvíncio, Arquiteto de Dados da DataEX, a Inteligência Artificial (IA) é um campo da ciência da computação que visa desenvolver sistemas e algoritmos que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
“A IA inclui, mas não se limita a: Aprendizado, raciocínio, resolução de problemas, percepção e interação em linguagem natural”, complementa.
Seguindo o mesmo contexto, Angela Gheller, diretora de produtos de Manufatura da TOTVS, explica que a Inteligência Artificial (IA) é composta por um agrupamento de várias tecnologias.
“A IA é composta pelas redes neurais artificiais, algoritmos, sistemas de aprendizado e outras. Essas soluções conseguem simular capacidades humanas ligadas ao aprendizado, solução de problemas, compreensão da linguagem e tomada de decisões”, destaca.
Exatamente por essa definição, a inteligência artificial consegue levar a eficiência desejada à coleta e análise de dados, dando respaldo às tomadas de decisão.
IA: auxiliando na coleta e análise de dados gerados pela indústria
A Inteligência Artificial tem a capacidade de desempenhar os papéis mais críticos em várias etapas do ciclo de vida dos dados na indústria.
Dentre essas muitas possibilidades, Bruno Galvíncio destaca:
Coleta de Dados
Sensores inteligentes com IA embutida têm a capacidade de otimizar a coleta de dados em tempo real, como a análise de um vídeo em CFTV com análise de comportamento dos visitantes em tempo real.
Pré-processamento e Limpeza
A IA pode automatizar a limpeza de dados, identificando e corrigindo inconsistências, preenchendo lacunas e eliminando outliers.
Análise de Dados e identificar inconsistências
Com o apoio de técnicas de Machine Learning, a IA pode descobrir padrões complexos nos dados que são difíceis de identificar através de métodos tradicionais.
Visualização
A IA tem a capacidade de mostrar e disponibilizar as análises em ferramentas de DataViz como o Power BI, Tableau entre outras. “O final da cadeia costuma ver apenas o trabalho pronto, porém existem muitos passos até chegar nesse ponto com segurança e governança”, salienta o Arquiteto de Dados da DataEX.
Além dessas possibilidades, Angela Gheller explica que a IA pode ser configurada e parametrizada para realizar todo tipo de análise de dados, sempre de acordo com a necessidade do negócio.
Segundo a especialista da TOTVS, a IA permite obter alertas de manutenção preditiva das máquinas, avisos de controle de estoque e possíveis rupturas por falta de matéria-prima, por exemplo, e outras tantas informações estratégicas para a indústria.
“Com essa análise, a empresa consegue obter maior produtividade, redução de custos e segurança na operação”, complementa.
Muitas possibilidades da Inteligência Artificial
Ao contribuir com a coleta e análise de diferentes dados, provindos de diferentes soluções e dispositivos, a IA pode, segundo Angela Gheller e Bruno Galvíncio ser aplicada para diferentes fins.
Alguns exemplos citados pelos especialistas são:
- Monitoramento das máquinas, melhorando os processos de fabricação, identificando gargalos e reduzindo erros por meio do monitoramento contínuo de sensores, câmeras e equipamentos de telemetria;
- Manutenção preditiva, antecipando as necessidades de manutenção de uma máquina e reduzindo custos associados;
- Melhorias na simulação, otimizando processos de fabricação, por meio da realização de simulações virtuais do ambiente de produção, aprimorando os layouts da fábrica e eliminando gargalos;
- Desenvolvimento ou customização de produtos, através de simulações que ajudam no atendimento das demandas dos consumidores;
- Otimização da Cadeia de Suprimentos, com algoritmos de IA podendo prever demandas e identificar gargalos, ajudando a otimizar a cadeia de suprimentos;
- Controle de Qualidade, com a IA podendo automatizar a inspeção de qualidade, detectando defeitos ou inconsistências em produtos com alta precisão, através de serviços cognitivos e Machine Learning;
- Personalização de Produto. A IA pode ajudar a customizar produtos com base nas preferências e comportamento dos clientes;
- Automatização de Processos. A Inteligência Artificial pode automatizar tarefas repetitivas e processos complexos, liberando recursos humanos para tarefas mais criativas e estratégicas.
Ou seja, a aplicação da inteligência artificial na análise de dados consegue organizar informações que, antes, ficavam espalhadas e não se encontrava nenhuma relação entre elas.
Implemente a IA na análise de dados de sua empresa e tenha expressivos resultados
Como você viu, implementar tecnologias de Inteligência Artificial na análise de dados podem ajudar a sua indústria a alcançar um novo patamar.
Mas como conseguir isso?
Angela Gheller ressalta que o primeiro passo é investir na digitalização do chão de fábrica da indústria.
“Ainda hoje encontramos empresas que fazem todo o seu controle operacional de forma manual, em planilhas e papéis. Ou seja, os dados dessa empresa estão fora do ambiente digital e não podem ser analisados por uma IA.”
Portanto, a especialista da TOTVS sugere dar um passo atrás e investir em um sistema integrado de gestão que unifique as informações em tempo real.
“Com esse ponto resolvido, aí sim a indústria pode investir em ferramentas de análise de dados que tenham IA embarcada, que ajuda a gerar insights mais rápidos e consistentes para qualificar ainda mais a produção.”
Mas, para facilitar esse processo, Bruno Galvíncio explica que a DataEX desenvolveu uma metodologia própria para levantamento de necessidades que visa maior velocidade e qualidade na execução dos projetos de Dados e IA:
Avaliação e Planejamento: A primeira etapa é exploratória e se baseia em fazer uma avaliação das metas de negócio com esse modelo de IA/ML e uma análise completa dos dados disponíveis e infraestrutura.
Seleção de Ferramentas e Plataformas: Escolher as tecnologias apropriadas para coleta, armazenamento e processamento de dados, que entram no âmbito de arquitetura atual de analytics e se estão ou não preparadas para receber essa demanda.
Desenvolvimento de Modelos: essa etapa é baseada no uso de técnicas de Machine Learning e outras abordagens de IA para desenvolver modelos que atendam às necessidades de negócio.
Teste e Validação: Antes de colocar qualquer sistema em produção, é crucial testá-lo e validá-lo para garantir que esteja fornecendo insights precisos e úteis.
Implementação e Monitoramento: Uma vez que os modelos são validados, eles podem ser implementados.
“É importante monitorar o sistema continuamente para garantir que ele está se adaptando às mudanças nas condições de negócio e de dados”, recomenda Galvíncio.
O objetivo deste monitoramento é automatizar processos, melhorar a colaboração entre equipes e garantir a eficácia dos modelos em produção.
O Arquiteto de Dados da DataEX também destaca a importância do Treinamento de Equipe. “Toda a equipe deve ser treinada para entender como usar a IA e interpretar seus resultados”.
Por fim, vale destacar que o campo da Inteligência Artificial está sempre evoluindo. Isso exige sistemas de análise de dados sempre atualizados e busca constante da otimização deles.
Confira este artigo e veja quais são as oportunidades que se apresentam para a Indústria 4.0 no âmbito da transformação digital na produção industrial.
