Como usar Inteligência Artificial na análise preditiva

A inteligência artificial é uma das tecnologias do momento. Por ser um dos pilares da Indústria 4.0, a IA faz parte de diversas rotinas importantes em um processo produtivo. 

Como está presente nas mais diversas atividades, através da integração dos sistemas e da internet das coisas, a IA consegue obter muitos dados a todo momento. A partir destes dados e com a utilização da tecnologia, as informações são transformadas em conhecimento.

E é a partir deste conhecimento que a área de análise preditiva consegue se destacar atualmente. Uma indústria que possui esta área bem organizada e com as tecnologias corretas pode alcançar resultados incríveis.

Por isto, no artigo de hoje mostraremos como gestores podem usar a inteligência artificial como uma das estratégias da indústria 4.0, principalmente na área de análise preditiva.

Assim, problemas são evitados nas máquinas, a produtividade e a qualidade dos produtos aumenta, gerando resultados muito positivos do início ao fim da cadeia produtiva.

Entenda os conceitos de Inteligência Artificial e de Análise Preditiva de forma simples e clara. Além disso, mostramos exemplos do dia a dia e do ambiente industrial para entender melhor as suas aplicações. E para finalizar, veja os benefícios de utilizar a IA na análise preditiva.

O conceito de Inteligência Artificial

A IA é uma tecnologia que permitiu e permite grandes avanços nas indústrias e também como uma estratégia de desenvolvimento na área de análise preditiva, por exemplo. 

Isso acontece pois a inteligência artificial é um dos pilares da Indústria 4.0, junto com diversos outros Big Data, Armazenamento de dados na nuvem e Simulações.

Contudo, não é só na indústria 4.0 que a IA é utilizada. No nosso cotidiano, temos uma relação bastante próxima desta tecnologia. 

A partir de softwares e algoritmos avançados, as máquinas começam a ter capacidade de aprendizado.

Se você utiliza o Google para pesquisas na internet, já deve ter percebido que muitas vezes o próprio Google acaba completando as pesquisas que você está fazendo, não é mesmo?

E é com a mesma premissa que trabalham os robôs do Spotify, do Netflix e tantos outros serviços como estes. Eles aprendem cada vez que você aperta em um botão ou toma uma decisão dentro do aplicativo.

Mas como isso acontece de fato? 

É porque cada informação que você mesmo fornece para o sistema é utilizada na análise preditiva. Com isso, essa máquina consegue prever comportamentos dos usuários.

No caso das indústrias, isso acontece na previsão de problemas em um equipamento, por exemplo.

O conceito de Análise Preditiva

Uma análise preditiva é um conjunto de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learning que identificam a probabilidade de acontecimentos futuros.

Tudo acontece baseado nos fatos e dados coletados pelas máquinas através de sensores e receptores posicionados em diversos locais ou aparelhos.

As análises preditivas junto com a inteligência artificial são utilizadas para diferentes finalidades. Uma delas é para prever a quantidade de matéria prima necessária para o próximo ano. Ou então para saber quando uma máquina pode parar por problemas mecânicos ou desgaste de peças.

Além disso, como estamos extremamente conectados às redes hoje, a análise preditiva também pode detectar padrões para prevenir comportamentos perigosos e fraudes tanto em uma rede corporativa, quando pessoal.

Considerando esta mesma lógica é que operam as pontuações dos bancos para conceder crédito aos seus clientes. Isso é feito a partir das informações obtidas das contas bancárias como atrasos de pagamentos, parcelamento do cartão de crédito ou uso do cheque especial. 

Dessa forma, os usuários acabam sendo prejudicados ao buscar por um empréstimo ou financiamento, se suas pontuações não forem boas.

O histórico das análises preditivas

A análise preditiva não é uma grande novidade, mas o fato é que gestores de indústrias têm prestado mais atenção nela nos últimos tempos.

Isso está acontecendo porque dessa forma há possibilidade de aumentar a lucratividade e sair na frente dos competidores. 

E a fama das análises preditivas tem acontecido porque cada vez mais:

• os dados obtidos são mais confiáveis;
• os históricos são mais consistentes;
• a tecnologia é mais barata e fácil de utilizar;
• e é possível até realizar simulações antes de colocar uma nova ideia em prática.

Assim, uma área que antes era de exclusividade de profissionais que entendiam de matemática, estatística e tecnologia, hoje se torna muito mais acessível.

Benefícios e aplicações da inteligência artificial e a análise preditiva na indústria

A manutenção preditiva é uma das áreas que mais se beneficia da união da análise preditiva com a inteligência artificial. Na indústria 4.0, são estratégias muito importantes para que os resultados positivos sejam alcançados.

Uma das consequências da manutenção preditiva nas indústrias é a geração de valor em cada processo produtivo, com benefícios como:

1. Redução dos custos de manutenções corretivas.
2. Eliminação das etapas de desmontagem de equipamentos para realização de inspeções preventivas.
3. Agilidade no processo de produção.
4. Aumento da vida útil das máquinas.
5. Redução de danos e perda de recursos por falhas na linha de produção.

Na prática a manutenção preditiva se trata de uma mistura entre as abordagens mais tradicionais como a manutenção preventiva ou a manutenção corretiva. As formas de trabalho evoluíram e hoje é possível ser muito mais estratégico em todos os níveis de uma fábrica.

As manutenções preventivas e corretivas já auxiliavam a melhorar os indicadores das empresas. Mas é com a habilidade de prever os problemas antes que aconteçam, que a manutenção preditiva tem sido tão bem aceita nas indústrias.

As aplicações na indústria

Uma das aplicações da manutenção e da análise preditiva é na utilização de um inversor de velocidade.

A tecnologia e inteligência artificial deste tipo de peça reúne dados de diferentes comportamentos que o motor tem. O inversor de velocidade identifica que as condições de trabalho mudaram. Nesse momento, um alerta é enviado para que a situação seja investigada mais de perto.

Estes alertas podem ser definidos de diversas maneiras. É importante que sejam alertas bem visuais, e preferencialmente enviados em mais de uma plataforma, para mais de uma pessoa.

Podem ser feitos em dashboards, em painéis de indicadores e também através de alerta via e-mail.

Assim, tempo e dinheiro não são desperdiçados. E dessa forma as peças apenas são trocadas quando realmente é necessário para que o equipamento e a linha de produção sejam preservados.

Uma segunda aplicação da IA na indústria envolve o uso de integração de sistemas. Assim é possível controlar a rentabilidade de uma empresa, por exemplo.

Com isso, sensores e algoritmos auxiliam na coleta de dados e tomada de decisão conforme indicadores claros e baseados naquilo que foi coletado pela IA na própria fábrica.

Como você já deve imaginar, são diversas as indústrias que utilizam estas tecnologias nas rotinas de trabalho. O Salt River Project é o segundo maior utilitário de energia pública nos Estados Unidos. E é um dos maiores fornecedores de água do Arizona.

A empresa utiliza a análise preditiva para prever quanto as turbinas geradoras de energia precisam de manutenção para que não causem paradas na distribuição.

Outra empresa que faz uso desta combinação de IA e análise preditiva é a Lenovo. A empresa usa estas tecnologias para entender de forma mais efetiva os pedidos de garantia. Esta atitude levou a uma redução de 10% a 15% nos custos da empresa.

Conclusão

Para finalizar, é preciso lembrar que os diferentes pilares da indústria 4.0 possuem muitas vantagens e desafios nas suas aplicações.

Afinal, as indústrias por vezes são bastante engessadas, o que dificulta o trabalho de inovação que é preciso na indústria 4.0.

Você tem interesse em entender melhor como as outras vertentes da indústria 4.0 estão acontecendo? Continue lendo nossos conteúdos aqui no blog para entender melhor quais as oportunidades e desafios com tudo isso. Além de descobrir de que forma as empresas as usam para melhorar os seus processos.