A inteligência artificial e o aprendizado das máquinas vem ajudando indústrias no mundo todo a terem processos integrados, autônomos e que dependem menos da interação humana. Mas softwares e hardwares contam com limitações no processamento de informação quando são comparados ao cérebro humano, que pode processar uma série de variáveis e conteúdos abstratos.
Para superar essas limitações, a aplicação da Deep Learning na indústria ajuda as máquinas a entenderem linguagem natural, e não apenas computacional. O resultado disso é um aumento de capacidade no trabalho de geração e análise de dados, melhorando inclusive a automação de tarefas e a atuação dos gestores.
Neste texto, vamos abordar o conceito dessa inteligência e algumas de suas aplicações no ramo industrial.
O que é Deep Learning?
Essa forma de machine learning vai além do aprendizado comum de sistemas de inteligência artificial, pois permite a ela aprender e processar dados de maneira parecida como os seres humanos fazem. Seu funcionamento é por meio de configuração de parâmetros sobre dados e reconhecimento padronizado de informação em camadas de processamento que a conduzem. Logo, cada dado processado conta com uma análise aprofundada e complexa.
A operação dá às máquinas a capacidade de entender dados não estruturados em grande volume e aprender com eles, inclusive absorvendo questões complexas e abstratas contidas nessa informação volumosa e sem organização otimizada para a leitura de algoritmos. Essa possibilidade de trabalhar com carga de informação não processada previamente para a máquina deve-se à funcionalidade de geração automática de propriedades continuadas no trabalho das camadas citadas acima.
As redes neurais de aprendizagem profunda têm como objetivo aumentar o poder computacional de máquinas e aplicações para as quais são desenvolvidas e capacitá-las a processar linguagem natural e entender elementos como voz, imagens e padrões de comportamento.
Quais são as aplicações da Deep Learning na indústria?
Business Intelligence e tomada de decisões
O entendimento de padrões e ocorrências ocultas e abstratas dentro de bases de dados ajuda os algoritmos a encontrarem respostas que não poderiam ser obtidas apenas no processamento de linguagem computacional. Essa capacidade aumentada na análise de dados dá ao Business Intelligence mais poder para a geração de insights e previsões baseadas em informação abrangente sobre a empresa e seus processos.
Consequentemente, os gestores que fazem uso de BI podem tomar decisões mais assertivas e seguras apoiadas em Data Analytics, dando ao negócio vantagem competitiva por uma gestão mais inteligente e bem integrada entre os diferentes setores.
Controle de qualidade
Câmeras e sensores instalados na linha de produção podem inspecionar os produtos acabados à procura de imperfeições, desvios de padrões de qualidade e outros problemas. Na produção em larga escala, seres humanos podem ser muito demorados para fazer a mesma inspeção e são propensos a erros e falhas, como expedição de produção levemente abaixo da qualidade esperada.
Sendo integrada aos equipamentos, essa tecnologia pode comandar a automatização de separação dos itens imperfeitos para descarte ou adequação aos padrões, fazendo com que esteiras ou outras máquinas da linha deem destino diferente a produtos a partir de constatações acerca de peso, tamanho, formato e outros critérios, inclusive os puramente estéticos.
Segurança da TI
Assim que os recursos de aprendizagem da empresa entendem os padrões normais de comportamento do setor, de sistemas e dos profissionais que lidam com a infraestrutura, eles podem facilmente detectar possíveis ameaças ou qualquer funcionamento irregular a partir de ocorrências que fogem a esses padrões.
Indo mais além, ao prever ou identificar um perigo, a inteligência automaticamente pode ativar uma ação do plano de contingência em TI — mais ou menos drástica, dependendo do potencial de dano da ameaça ou de sua natureza. Então, os profissionais são notificados para acompanhar o caso e tomar decisões já com as primeiras medidas preventivas tomadas.
Eficiência logística
Algumas das principais tarefas do setor logístico são:
- previsão de demandas;
- gestão de estoque;
- preparação de cargas;
- escolha de modais;
- planejamento de rotas;
- gestão de supply chain.
Todas essas tarefas geram muita informação, envolvem automação e podem sofrer alterações a partir de avaliações minuciosas. Por exemplo, o planejamento de uma rota com a Deep Learning na indústria leva em consideração não somente vias principais e distância, mas também dados gerados em tempo real, como tráfego, clima e condições de estradas. A análise desse conjunto ajuda em uma tomada de decisão que tornará a entrega o mais eficiente possível.
Na gestão de estoque, sensores podem ler níveis de estoque para automatizar reposições e preparação de cargas. Quanto aos espaços de armazenamento, mapas de calor podem entregar um desenho da melhor organização para o ambiente considerando pessoas e equipamentos que transitam nele, além de entradas e saídas da área.
Controle de manutenção
Por exemplo, quando um equipamento superaquece ocorre parada na produção e gastos com manutenção corretiva. Mas a manutenção preditiva pode ser feita em horário menos impactante para os processos, de forma mais rápida e com custos menores, desde que se tenha controle sobre diretrizes de manutenção e possibilidade de prever problemas.
Isso pode ser feito com sensores e câmeras que monitoram os equipamentos e geram dados sobre eles, além da própria informação que eles próprias produzem e que o algoritmo de inteligência pode extrair e processar junto aos demais para fazer análises e previsões.
Outra grande aplicação da Deep Learning na indústria se encontra no uso da internet das coisas, já que máquinas autônomas e inteligentes precisam de algoritmos com as características dessa tecnologia para entregarem os melhores resultados em extração e processamento de informação e automação de processos a partir de decisões tomadas por inteligência artificial. Entenda como essa tendência tecnológica funciona e de que maneira ela pode ser aplicada no ambiente industrial.
