{"id":4371,"date":"2021-07-25T16:37:00","date_gmt":"2021-07-25T19:37:00","guid":{"rendered":"http:\/\/hsinet.com.br\/?p=4371"},"modified":"2022-07-13T09:01:50","modified_gmt":"2022-07-13T12:01:50","slug":"5-maneiras-pelas-quais-o-machining-learning-esta-melhorando-a-manufatura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hsinet.com.br\/en\/2021\/07\/25\/5-maneiras-pelas-quais-o-machining-learning-esta-melhorando-a-manufatura\/","title":{"rendered":"5 maneiras pelas quais o Machining Learning est\u00e1 melhorando a manufatura"},"content":{"rendered":"\n

A intelig\u00eancia artificial (IA) \u00e9 uma das tecnologias de crescimento mais r\u00e1pido no mundo dos neg\u00f3cios hoje. IA \u00e9 um guarda-chuva amplo, cobrindo muitas tecnologias espec\u00edficas, e o aprendizado de m\u00e1quina (Machine Learning<\/em>) \u00e9 um dos mais promissores deles. O aprendizado de m\u00e1quina na manufatura, embora relativamente novo, j\u00e1 mostrou um potencial significativo.
A manufatura hoje est\u00e1 se tornando cada vez mais centrada em dados conforme a Ind\u00fastria 4.0 decola. Conforme essa tend\u00eancia continua, os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina industrial t\u00eam mais a oferecer. Os especialistas acreditam que a IA pode criar US$ 2 trilh\u00f5es em novo valor em toda a ind\u00fastria de manufatura global, a maior parte proveniente de processos de aprendizado de m\u00e1quina.
Esses n\u00fameros s\u00e3o impressionantes, mas as estimativas significam pouco sem aplica\u00e7\u00f5es concretas do mundo real. Com isso em mente, aqui est\u00e3o cinco exemplos de como o aprendizado de m\u00e1quina est\u00e1 melhorando a manufatura hoje.<\/p>\n\n\n\n

1- Previs\u00e3o de demanda
Uma das maneiras mais comuns de os fabricantes usarem o aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 a previs\u00e3o de demanda. Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem prever quando o comportamento do consumidor mudar\u00e1, informando os fabricantes sobre como se preparar para o futuro. Eles podem ent\u00e3o acelerar ou desacelerar a produ\u00e7\u00e3o de alguns itens para evitar excedentes ou faltas.
Essas previs\u00f5es permitem que as instala\u00e7\u00f5es adotem a manufatura enxuta com um risco m\u00ednimo de interrup\u00e7\u00e3o. A pandemia de COVID-19 destacou os perigos da manufatura just-in-time, j\u00e1 que mudan\u00e7as repentinas de oferta e demanda interromperam parte da produ\u00e7\u00e3o. O aprendizado de m\u00e1quina na manufatura pode ajudar a mitigar esses riscos porque permite que os fabricantes prevejam essas mudan\u00e7as e se preparem de acordo.
Pela pr\u00f3pria natureza do aprendizado de m\u00e1quina, essas previs\u00f5es se tornar\u00e3o mais precisas com o tempo. Quanto mais os fabricantes os usam, mais esses algoritmos aprender\u00e3o, levando a previs\u00f5es mais confi\u00e1veis \u200b\u200be de longo prazo. Esses benef\u00edcios exponenciais ajudar\u00e3o os primeiros a adotar essa tecnologia a superar os concorrentes no futuro.<\/p>\n\n\n\n

2- Otimizando Fluxos de Trabalho
Muitas pessoas presumem que a manufatura se tornou cada vez mais eficiente com o tempo. Mas n\u00e3o \u00e9 exatamente esse o caso.
A utiliza\u00e7\u00e3o da capacidade industrial m\u00e9dia diminuiu desde 1970, apesar das melhorias em outras \u00e1reas. O aprendizado de m\u00e1quina industrial pode ajudar a reverter essa tend\u00eancia, revelando como otimizar fluxos de trabalho.
As solu\u00e7\u00f5es de aprendizado de m\u00e1quina permitem que os fabricantes criem g\u00eameos digitais de suas instala\u00e7\u00f5es e, em seguida, modelem diferentes cen\u00e1rios nelas. Essas simula\u00e7\u00f5es \u201ce se\u201d mostram como v\u00e1rias mudan\u00e7as afetariam a produtividade, a utiliza\u00e7\u00e3o do espa\u00e7o e outros fatores. Os fabricantes podem determinar o melhor curso de a\u00e7\u00e3o antes de interromper os fluxos de trabalho, fazendo altera\u00e7\u00f5es mais eficazes.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e3o h\u00e1 uma solu\u00e7\u00e3o \u00fanica para todos na otimiza\u00e7\u00e3o do fluxo de trabalho, ent\u00e3o esses g\u00eameos digitais s\u00e3o um recurso ideal para melhorias no fluxo de trabalho. Eles revelam o que seria mais eficaz de acordo com as necessidades, objetivos e recursos espec\u00edficos de uma instala\u00e7\u00e3o. Os fabricantes podem ter certeza de que suas mudan\u00e7as levar\u00e3o a resultados positivos sem tentativa e erro potencialmente onerosas.<\/p>\n\n\n\n

3- Previs\u00e3o das necessidades de manuten\u00e7\u00e3o
Outra das aplica\u00e7\u00f5es mais promissoras de aprendizado de m\u00e1quina na manufatura \u00e9 a an\u00e1lise preditiva. Os algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem prever quando o equipamento falhar\u00e1, analisando os dados de desempenho dos sensores dentro das m\u00e1quinas. Essas previs\u00f5es permitem que os fabricantes adotem uma abordagem ideal para reparos, evitando as desvantagens da manuten\u00e7\u00e3o corretiva e baseada em cronograma.
A manuten\u00e7\u00e3o corretiva n\u00e3o \u00e9 ideal porque o custo de tempo de inatividade inesperado e conserto de avarias \u00e9 normalmente mais alto do que manter o equipamento. A manuten\u00e7\u00e3o preventiva em um cronograma evita essas avarias, mas pode resultar em tempo de inatividade desnecess\u00e1rio devido a reparos desnecess\u00e1rios. A manuten\u00e7\u00e3o preditiva oferece o melhor dos dois mundos, evitando quebras e reparos desnecess\u00e1rios.
Ao adotar a manuten\u00e7\u00e3o preditiva, os fabricantes mant\u00eam os equipamentos em \u00f3timas condi\u00e7\u00f5es enquanto reduzem os custos relacionados ao reparo. De acordo com um estudo da Deloitte, ele pode aumentar o tempo de atividade do equipamento em 10% a 20%, enquanto reduz os custos de manuten\u00e7\u00e3o em 5% a 10%. Algumas empresas observaram uma economia de at\u00e9 US$ 300.000 por ativo ap\u00f3s implementar essa abordagem baseada em aprendizado de m\u00e1quina para reparos.<\/p>\n\n\n\n

4- Melhorar o controle de qualidade
O controle de qualidade \u00e9 uma parte crucial de qualquer opera\u00e7\u00e3o de manufatura, pois detectar defeitos antes do envio dos produtos minimiza os custos e satisfaz os clientes.
Tradicionalmente, os trabalhadores realizam a maioria, sen\u00e3o todas as verifica\u00e7\u00f5es de qualidade. Mas o controle de qualidade manual \u00e9 inerentemente falho. As pessoas precisam de tempo suficiente para analisar de perto os produtos afim de notar pequenos defeitos, e o trabalho repetitivo pode levar ao t\u00e9dio, o que gera erros.
Os sistemas de controle de qualidade de aprendizado de m\u00e1quina comparam produtos a modelos ideais, usando uma abordagem baseada em dados para garantia da qualidade. Um estudo descobriu que essas inspe\u00e7\u00f5es aumentam as taxas de detec\u00e7\u00e3o de defeitos em 90% em compara\u00e7\u00e3o com os humanos. Os mesmos sistemas tamb\u00e9m podem levar a um aumento de 50% na produtividade, pois as m\u00e1quinas podem reconhecer falhas muito mais r\u00e1pido do que as pessoas.<\/p>\n\n\n\n

5- Habilitando mais personaliza\u00e7\u00e3o
Nos \u00faltimos anos, os fabricantes t\u00eam adotado n\u00edveis mais elevados de personaliza\u00e7\u00e3o. A crescente depend\u00eancia dos consumidores de servi\u00e7os digitais os levou a esperar produtos e servi\u00e7os altamente personalizados, mas isso pode ser um desafio para fornecer. O aprendizado de m\u00e1quina na manufatura pode ajudar os fabricantes a atender a essas demandas, melhorando a satisfa\u00e7\u00e3o e fomentando a fidelidade.<\/p>\n\n\n\n

Assim como os modelos de aprendizado de m\u00e1quina podem prever tend\u00eancias a partir do comportamento do consumidor, eles podem determinar suas necessidades e desejos exclusivos. Se um cliente faz uma solicita\u00e7\u00e3o espec\u00edfica, algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina podem analis\u00e1-la para determinar a melhor forma de produzi-la. Esses modelos podem at\u00e9 inferir recursos que os clientes desejam e que n\u00e3o mencionaram explicitamente.<\/p>\n\n\n\n

Usando o aprendizado de m\u00e1quina para coletar essas informa\u00e7\u00f5es, os fabricantes podem produzir solu\u00e7\u00f5es hiper personalizadas para seus clientes. Como os consumidores est\u00e3o dispostos a pagar 25,3% a mais em m\u00e9dia pela personaliza\u00e7\u00e3o, isso pode ajudar os fabricantes a superar os concorrentes. Conforme os modelos de aprendizado de m\u00e1quina industrial avan\u00e7am, eles permitir\u00e3o ainda mais personaliza\u00e7\u00e3o, levando a benef\u00edcios exponenciais.<\/p>\n\n\n\n

O aprendizado de m\u00e1quina industrial est\u00e1 remodelando a manufatura<\/p>\n\n\n\n

O aprendizado de m\u00e1quina, por natureza, se torna mais preciso e \u00fatil quanto mais \u00e9 utilizado. \u00c0 medida que o aprendizado de m\u00e1quina na manufatura continua a crescer, essas ferramentas avan\u00e7am e novos casos de uso surgem. O aprendizado de m\u00e1quina industrial j\u00e1 fez um progresso not\u00e1vel entre os fabricantes hoje, e esses benef\u00edcios combinados ir\u00e3o lev\u00e1-lo ainda mais longe.<\/p>\n\n\n\n

O potencial do aprendizado de m\u00e1quina \u00e9 t\u00e3o vasto que, em pouco tempo, poderia remodelar todo o setor. Apesar de sua implementa\u00e7\u00e3o limitada hoje, essa tecnologia j\u00e1 ajudou os fabricantes a superar problemas persistentes no setor. \u00c0 medida que mais instala\u00e7\u00f5es o adotam e suas possibilidades se expandam, o aprendizado de m\u00e1quina pode se tornar um padr\u00e3o em todo o setor.<\/p>\n\n\n\n

Fonte: https:\/\/www.manufacturingtomorrow.com\/story\/2021\/06\/5-ways-machine-learning-is-improving-manufacturing\/17154\/<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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