Desde o copiloto de um engenheiro até sistemas totalmente autônomos, a inteligência artificial traz novas oportunidades para o chão de fábrica.
A inteligência artificial (IA) criou uma explosão de possibilidades em todos os setores empresariais em todo o mundo. Impulsionado principalmente por um interesse em IA generativa e em modelos de linguagem de grande porte (LLMs), o avanço da IA no convencional também trouxe consigo uma grande dose de entusiasmo. A IA não é uma solução única e mágica que resolverá todos os problemas. Em vez disso, a IA para a Indústria é um poderoso grupo de tecnologias que traz novas oportunidades para o chão de fábrica.
Existem várias áreas de solução para industrializar a IA em operações. Eles incluem:
- Eficiência Energética: diagnosticar e fazer sugestões para melhorar o desempenho de processos com uso intensivo de energia para a redução do consumo de energia;
- Manutenção Preditiva: encontrar o momento certo para agendar a manutenção regular evitando paradas inesperadas e dispendiosas;
- Copiloto de Engenharia: aproveitar um assistente baseado em um bate-papo em linguagem natural e em um modelo generativo de IA fornecendo casos de uso, escrevendo códigos de computador ou até mesmo auxiliando no desenvolvimento de modelos de IA;
- Detecção de Anomalias: identificar itens raros, eventos ou observações que se desviam significativamente do restante do conjunto de dados ajudando a encontrar até mesmo as anomalias mais difíceis no comportamento do processo;
- Qualidade Preditiva: Determinar o resultado de um lote com base em seus parâmetros garantindo o uso do perfil de lote ideal e reduzindo o desperdício de produção.
O lançamento do ChatGPT da OpenAI acelerou a adoção da IA. A compreensão das suas capacidades e limitações para a indústria garante que a adoção de soluções de IA inclua uma avaliação realista de como irão responder às necessidades empresariais.
As Principais Categorias de Soluções de IA
Basicamente, IA refere-se a máquinas ou sistemas que imitam a inteligência humana para executar tarefas. Eles podem melhorar com base nas informações que coletam.
Geralmente existem quatro categorias que representam a IA para a indústria.
- Inteligência Assistida é a forma mais básica de IA. Ajuda os engenheiros, facilitando suas tarefas. Por exemplo, a inteligência assistida pode utilizar dados operacionais para sugerir uma melhoria. Porém, a escolha final cabe ao engenheiro. Os dispositivos de inteligência assistida não podem tomar decisões por conta própria.
- Soluções de Inteligência de Automação são adequadas para tarefas repetitivas que não exigem muita interação humana. Um exemplo é uma máquina que classifica produtos em uma esteira transportadora.
- A Inteligência Aumentada trabalha com humanos para executar tarefas melhor do que qualquer um deles poderia fazer sozinho. Uma solução de inteligência aumentada poderia analisar dados gerados por sensores para ajudar os engenheiros a tomar decisões melhores e mais rápidas.
- A Inteligência Autônoma é a forma mais avançada de IA. Pode tomar decisões e agir por conta própria, sem ajuda humana. Um veículo autônomo em um armazém usa IA autônoma.
IA para a Indústria: Aprendizado de Máquina
O aprendizado de máquina, que é um subconjunto da IA, usa algoritmos para aprender e fazer seleções com base nos dados subjacentes. A maioria dos cientistas de dados que trabalham na indústria de manufatura de processos usa ML e seu subconjunto, aprendizado profundo, mais do que outras técnicas. Python é a linguagem de programação preferida para classificar dados e desenvolver modelos de aprendizado de máquina. Bibliotecas Python populares, como SciKit Learn, PyTorch e Tensorflow, oferecem acesso a essas técnicas com um pacote de instalação simples.
O aprendizado de máquina aplica algoritmos matemáticos aos dados. Esses algoritmos então geram estimativas usando modelos não supervisionados ou supervisionados. Os modelos supervisionados requerem um conjunto de dados rotulado, enquanto os modelos não supervisionados descobrem padrões gerais nos dados. Os modelos de ML podem fazer estimativas com base em dados históricos, categorizar eventos e agrupar pontos de dados com base em pontos em comum.
Com o aprendizado de máquina, os computadores podem aprender com os dados sem serem explicitamente programados para isso. Eles são usados para funções descritivas, preditivas ou prescritivas.
Aplicações de ML para a Indústria
A escolha de qual modelo utilizar para um determinado exercício é baseada na experiência do cientista de dados. Exemplos de sua aplicação incluem:
- Estimativas do sensor de pressão, vazão e vibração de uma bomba, com um modelo de detecção de anomalias não supervisionado treinado em dados de série temporal. Modelos de agrupamento ou redução de dimensão são frequentemente usados aqui.
- Compreender o desempenho de um processo. Modelos supervisionados, como regressão linear ou árvore de decisão, informam aos algoritmos como eles devem perceber os dados. O status de desempenho de uma bomba pode ser bom, ruim ou off-line para manutenção. Este último requer o uso de dados contextuais de vários sistemas operacionais, além de dados gerados por sensores.
- Aprendizagem por reforço, como Q-learning. Nessas situações, os cientistas de dados treinam um algoritmo com recompensas ou penalidades por realizar ou sugerir uma determinada ação. Os carros autônomos utilizam aprendizado por reforço, mas é útil para otimizar processos industriais quando combinado com a experiência de especialistas operacionais.
- O desenvolvimento de sensores suaves. Sensores suaves podem servir como acréscimos às contrapartes digitais ou ocupar seu lugar em ambientes agressivos, por exemplo. Isso requer um modelo supervisionado, como uma rede neural ou um algoritmo de aumento de gradiente.
- Eles podem prever ou classificar a qualidade do lote ou identificar falhas no equipamento. Os modelos de classificação geralmente usam Naïve Bayes ou algoritmos de árvore de decisão.
Rumo ao futuro com IA Generativa
As técnicas de IA, incluindo aprendizado de máquina, têm sido usadas na indústria há muitos anos. Mas a IA generativa está experimentando o auge do rápido avanço. Um avanço em transformação que abriu caminho para inovações e novos lançamentos, incluindo ChatGPT. Em pouco mais de um ano desde o anúncio da inovação, várias grandes empresas de tecnologia lançaram os seus próprios LLMs. Isso inclui o Palm 2 do Google e o Llama 2 da Meta.
Embora a IA generativa esteja no auge do Ciclo da Moda do Gartner para Tecnologias Emergentes, os especialistas operacionais já podem usar a nova tecnologia para diversos fins.
