A Inteligência Artificial não é algo do futuro. Você já deve ter percebido que ela é essencial no presente para várias empresas. E quem almeja ter melhores oportunidades para crescer precisa dominar essa área do conhecimento — e o Machine Learning para a indústria é um bom exemplo disso.
Se você é um profissional antenado com o mercado, já utiliza essa tecnologia em seu dia a dia. Porém, sempre há algo novo para ser aprendido, pois as tendências do mercado industrial evoluem bastante.
Por isso, você deve dominar o Machine Learning e saber onde e quando aplicá-lo com eficiência. Continue a sua leitura e aprenda mais sobre o assunto!
Entenda o que é Machine Learning
Esse conceito está relacionado ao aprendizado de máquinas. Computadores com inteligência artificial podem realizar tarefas que não foram previamente programadas, graças ao conhecimento adquirido em suas experiências. Isso acontece, por exemplo, quando o Netflix indica filmes de acordo com as suas visitas anteriores.
Em outras palavras, o Machine Learning é um modelo automatizado de dados, que permite a tomada de decisões e previsões por máquinas. Desse modo, a medida em que um sistema é exposto a novos dados, um algoritmo autônomo propõe respostas a partir de uma análise estatística.
Existem duas categorias para essa tecnologia. A primeira está relacionado ao uso de algoritmos supervisionados. Isso quer dizer que há um ser humano coordenando a entrada e saída de dados. Além disso, o treinamento da máquina é supervisionado também. O computador aplica o que foi aprendido apenas após o término desses processos.
A aprendizagem não supervisionada utiliza o deep learning como a sua principal ferramenta, pois o algoritmo tenta encontrar padrões na estrutura de dado em análise. Esse modelo relaciona termos, estatísticas e palavras, melhorando a descoberta de falhas na linha de produção, por exemplo.
Conheça o potencial do Machine Learning para a indústria
Toda inovação enfrenta dificuldades para ganhar espaço no mercado inicialmente. Apesar de a Indústria 4.0 já ser uma realidade em nosso país, alguns profissionais ainda estão presos ao tradicionalismo e não adotam novos procedimentos. Quem toma essa atitude não consegue acompanhar os concorrentes e aumentar a produtividade da equipe.
Sistemas inovadores oferecem tudo aquilo que você procura no Machine Learning para a indústria. Essa tecnologia precisa identificar padrões a partir de dados de usuários e ocorrências de manutenção, por exemplo. Por isso, é necessário contar com máquinas e complexos modernizados.
Imagine a rotina de trabalho de um gerente de manutenção. Esse profissional precisa tomar decisões precisas de acordo com o ritmo da produção. O planejamento deve prezar pela segurança dos funcionários e dos equipamentos. Mas como realizar todas essas tarefas sob pressão e não cometer erros?
Ao aplicar o Machine Learning para a indústria é possível prever falhas em aparelhos e garantir o funcionamento correto de toda a linha de produção. Isso acontece porque a inteligência artificial mapeia o comportamento dos usuários e cria um padrão. Se um motor começa a apresentar anomalias na frequência de vibração, por exemplo, o sistema pode programar reparos ou emitir um alerta automaticamente.
O controle de estoque é outro caso que pode ser otimizado. Com previsões acertadas, você consegue melhorar os prazos de entrega e comprar apenas aquilo que é necessário, evitando o desperdício.
Outro ponto primordial é o avanço das tecnologias disponíveis. A inteligência artificial não é um conceito novo, contudo, não existiam meios para torná-la possível antes. Atualmente, o treinamento de máquinas é muito mais rápido porque os computadores, processadores e softwares estão mais robustos, velozes e eficientes.
Dessa maneira, a transferência e a análise de dados acontecem com mais precisão e os investimentos financeiros necessários não são tão altos.
Qual é a situação atual do mercado
Apesar de oferecer várias vantagens, o Machine Learning para a indústria ainda tem um longo caminho a percorrer.
De acordo com uma pesquisa da SAP, a maioria das empresas entende a importância de automatizar processos e dar autonomia às máquinas, mas apenas 3% têm projetos de transformação digital concluídos ou aplicados em toda a instituição.
A grande dificuldade se encontra na hora de organizar mudanças e criar modelos tecnológicos que possibilitam a integração de setores e processos. A preparação dos funcionários é outro tema imprescindível. Quando o time não compreende como a máquina funciona, muitos se sentem inseguros na hora de realizar os trabalhos.
Além disso, esse estudo aponta que o Big Data e a Internet das Coisas são grandes aliados do sucesso na indústria. Esses conceitos o ajudam a analisar dados e monitorar a performance de um equipamento. Por isso, é essencial estar preparado para aplicar a disrupção em sua rotina.
Saiba o que você pode fazer para adotar a tendência (antes que seja tarde)
Antes de tomar qualquer atitude, é necessário entender bem a situação socioeconômica da gestão. Você deve considerar os processos mais importantes da instituição, sem se esquecer dos funcionários, dos valores financeiros e dos equipamentos envolvidos.
Após isso, mapeie as atividades que são realizadas manualmente e veja como é possível automatizá-las. A partir desse momento, invista na capacitação profissional e em tecnologia de ponta.
Cada resultado deve ser entendido como um aprendizado para o futuro. Se algo não ocorrer como o planejado, por exemplo, faça de tudo para encontrar os motivos e entender as suas consequências. Além disso, utilize esses dados para evitar que essa situação aconteça novamente.
O comportamento do usuário não pode ser deixado de lado também, já que o Machine Learning para a indústria analisa essa questão e sistematiza os números obtidos, a fim de criar padrões previsíveis e repetitivos. Além do mais, é essencial trabalhar com um sistema adequado às necessidades de sua produção, aplicando a inteligência artificial em todas as suas etapas.
O Machine Learning para a indústria otimiza a linha de produção ao tomar decisões complexas com agilidade. Assim, os processos de planejamento e programação de manutenção são aprimorados e você aumenta o nível de inteligência no negócio. Portanto, não perca mais tempo: analise a sua estrutura empresarial e comece a aplicar a inteligência artificial o quanto antes!
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