Intensa Procura Por Máquinas Inteligentes

Industra-4.0

A frase “dados são o novo petróleo” já vem sendo utilizada há algum tempo. Assim como acontece com o petróleo, ferramentas de extração também são necessárias para a obtenção dos dados.

Diferente do líquido viscoso que tem sua exploração feita há anos, a mineração de dados em larga escala é um evento recente que começa a ser adotado em diversos setores, muitas vezes de maneira artesanal. A informação sobre o uso de dados está presente em todos os eventos naturais e não naturais no mundo, mas capturar a informação e transformá-la em um dado confiável é uma tarefa complexa. Além disso, dados diferentes podem ser obtidos da mesma fonte, como, por exemplo, um equipamento industrial que pode ter sua temperatura, vibração e pressão medidas.

Como obter esses dados? Entre as soluções, estão dispositivos de medição que, quando conectados, formam o conceito de internet das coisas (IoT). Estes dispositivos coletam dados em tempo real (algumas vezes mais de uma variável ao mesmo tempo) e se comunicam via internet, seja para trocar informação ou armazenar as informações. Essa geração massiva de dados traz novos desafios, como monitoramento, armazenagem e segurança, que resulta em grande procura por profissionais aptos a realizarem esta tarefa (engenheiros de dados).

Tal qual o petróleo após sua extração, os dados também precisam passar por tratamento de modo a extrair todo o seu potencial, para que seja base de decisões assertivas a serem tomadas, entre elas, a manutenção preditiva de equipamentos.

Manutenções Inteligentes

Atualmente, existem dois tipos de manutenção realizada pelas indústrias, a reativa e a preventiva. Na primeira, ações são tomadas após a ocorrência de erros, o que é definitivamente a pior estratégia, pois, ocasiona paradas inesperadas na produção com tempo de manutenção variável, resultando na perda de dinheiro e recursos, além de, em alguns casos, poder gerar danos irreparáveis nos equipamentos. A segunda opção de manutenção, prevê a revisão e manutenção das máquinas de tempos em tempos. O problema desse método é encontrar o espaçamento ideal entre as manutenções, para que não tenha frequência maior do que a necessária, pois, também ocasiona parada na produção.

O cenário ideal é monitorar a saúde dos equipamentos para interpretar os indícios de falha antes mesmo que ela ocorra. Aparelhos modernos de medição conseguem coletar dados em tempo real, se comunicar, interpretar grandes volumes de dados por algoritmos e acompanhar a performance dos instrumentos de maneira rápida, garantindo paradas preventivas determinadas. Muitas falhas dão indícios antes de acontecerem e a ideia é deixar um modelo de Machine Learning olhando para os dados enquanto são gerados, procurando por esses padrões específicos.

Indústria 4.0

A Internet das Coisas vai facilitar a tomada de decisão baseada em dados que, por estarem conectados à rede global, podem ser visualizados de maneira segura em qualquer lugar, através de aplicativos no celular ou computadores remotos. A Indústria 4.0 vem à tona contrariando aqueles que acreditavam que a tecnologia já havia evoluído ao seu nível máximo. Mas o que é essa indústria e de que forma esse conceito vem afetando as organizações?

Com o avanço da tecnologia nos setores da indústria, cada vez mais máquinas ganham vida desempenhando funções arrojadas, inclusive aquelas que pareciam pertencer apenas ao intelecto humano. Algoritmos complexos ensinam máquinas a trabalharem com uma velocidade assustadora e as tornam mais inteligentes e muito mais precisas. Esse é o resultado que se obtém quando a indústria e a tecnologia atingem níveis tão altos de desenvolvimento; fica até difícil falar de um sem citar o outro.

A partir desse contexto, é possível identificar que a Indústria 4.0 só existe atualmente em sua forma mais atualizada devido aos avanços tecnológicos que surgiram nas últimas décadas. Esses avanços são os maiores responsáveis para a existência dos chamados “Pilares da Indústria 4.0”, ou seja, uma cadeia de princípios, dentre eles tempo real e descentralização, que caracterizam o projeto alemão que deu origem ao conceito que é explorado hoje. E os destaques estão no IoT e Machine Learning.

IoT – Conectando Ambientes

A Internet das Coisas, como é conhecida aqui no Brasil, é um conceito que se refere à conexão de itens físicos à rede de computadores, estejam eles onde estiverem. Isso facilita a execução de atividades uma vez que os aparelhos conectados podem ser controlados através de um único dispositivo. E é exatamente essa realidade que transformou o IoT em um dos principais responsáveis pela Indústria 4.0. É através dela que máquinas são capazes, por exemplo, de gerar relatórios de desempenho para softwares de gestão na nuvem, sendo possível a manutenção e a prevenção de falhas.

Além desse conceito, outro grande responsável pelo crescimento da indústria é o Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning. Esse método é originado da Inteligência Artificial, tecnologia que permite com que máquinas aprendam tarefas a partir de diferentes entradas de dados e desenvolvimentos de experiências, e tem como característica a identificação de padrões através da análise de dados para uma tomada de decisão precisa, usando o mínimo da intervenção humana. Com a aplicação de Aprendizado de Máquina, é possível otimizar processos pesados de análise de dados, unindo estatística e metodologia de redes neurais para possibilitar a identificação de oportunidades de negócios ou a realização de manutenções preventivas que evitam riscos já conhecidos.

Conclusão – O Futuro é Positivo e Inovador

Por fim, fica fácil perceber o quanto a tecnologia vem influenciando de forma positiva os diversos setores da economia, mas principalmente aqueles que dependem muito mais de agilidade e precisão na execução de tarefas e nas tomadas de decisão. Por isso, as diferentes indústrias vêm aplicando os principais e mais avançados métodos conceituais tecnológicos com o objetivo de atingir o máximo de desempenho com o mínimo de esforço ou intervenção humana, garantindo que os índices de erros se aproximem de zero nos processos decisórios.

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