A IA pode ser melhor descrita como uma coleção de diferentes tecnologias reunidas para permitir que um sistema – um processo, ativo ou máquina – atue com inteligência. Para as empresas, isso significa ajudar um sistema a sentir, compreender, executar e aprender, na maioria das vezes com o objetivo de otimizar desempenho, precisão e qualidade.
No núcleo da IA corporativa está o aprendizado de máquina (ML), e quando os melhores sistemas de IA corporativos são definidos para a tarefa de aprender por si próprios, os resultados podem melhorar drasticamente o desempenho dos negócios devido à sua capacidade de aprender e melhorar ao longo do tempo, identificar padrões rapidamente em grandes quantidades de dados e extraindo recursos de dados estruturados (planilhas, séries temporais) e dados não estruturados (texto, imagens, vídeos).
Como tal, tem havido considerável investimento na democratização do acesso à IA por meio de várias plataformas, frameworks e kits de ferramentas de IA / ML, acelerando a capacitação de casos de uso baseados em IA em ambientes de negócios. No entanto, isso não se traduziu necessariamente em valor comercial significativo, especialmente no setor industrial e para indústrias de processo intensivas em capital.
Para superar esse obstáculo, é necessário dar mais ênfase à democratização da aplicação da IA aos desafios industriais específicos do domínio, com foco nos resultados de negócios. IA industrial é uma disciplina sistemática, colaborativa e integrativa com foco no desenvolvimento, incorporação e implantação de vários algoritmos de aprendizado de máquina como aplicativos industriais específicos de domínio adequados à finalidade com valor comercial sustentável.
Embora explorar e identificar tecnologias de IA industrial possa ser intrigante, o ponto de partida de qualquer estratégia organizacional nunca é a tecnologia. Ele começa com a identificação dos problemas de negócios, objetivos corporativos e metas estratégicas que a IA Industrial pode resolver.
As organizações que buscam impulsionar o verdadeiro valor de negócios podem se inspirar nesses três casos de uso de negócios específicos para desbloquear o poder da IA industrial, combinando ciência de dados e IA com software e conhecimento de domínio para fornecer resultados de negócios abrangentes para as necessidades de negócios específicas de setores de capital intensivo .
1. Manutenção preditiva
A manutenção preditiva é o maior caso de uso individual para IA industrial, estimada em mais de 24% do mercado total em 2019, de acordo com o relatório de pesquisa IoT Analytics mencionado acima. A manutenção preditiva faz uso de análises avançadas e aprendizado de máquina para determinar a condição de um processo, um ativo ou um conjunto completo de ativos (uma planta de processo, por exemplo) para prever quando podem surgir problemas e quando a manutenção deve ser realizada.
A manutenção preditiva geralmente combina várias leituras de sensor (às vezes fontes de dados externas) e analisa milhares de eventos registrados para prever falhas de equipamento, detectar desvios do comportamento normal e prescrever ações detalhadas para mitigar ou resolver problemas futuros – tudo com o objetivo de otimizar a produção e reduzir o tempo de inatividade .
2. Qualidade, confiabilidade e garantia
Esta é a segunda maior categoria de caso de uso de IA industrial, com 20,5% do mercado total, de acordo com o relatório de pesquisa IoT Analytics.
Um dos principais desafios enfrentados pelos tomadores de decisão de empresas industriais é como maximizar a economia das decisões de negócios, indo além do nível do equipamento e prevendo com precisão o desempenho futuro dos ativos de todo o sistema.
A qualidade mostra quão bem um objeto executa sua função primária, enquanto a confiabilidade mostra quão bem o objeto mantém seu nível original de qualidade ao longo do tempo, por meio de várias condições. Ambos são medidas significativas em um ambiente industrial e a IA Industrial permite que uma organização alcance um entendimento específico e preciso dos dois – por sua vez, permitindo operações mais econômicas.
3. Otimização do processo
A otimização do processo é talvez o caso de uso mais óbvio e atraente para a IA industrial, mas ainda um dos mais difíceis de implementar, pois envolve vários recursos baseados em IA trabalhando em todo o sistema: automatizando tarefas humanas repetidas, permitindo decisões em tempo real em vários aplicativos, aumentando o ciclo de vida do ativo e otimizando a cadeia de valor em diferentes dimensões de negócios.
A otimização de processos aproveita métodos avançados de ML, incluindo aprendizado por reforço e redes neurais sofisticadas de aprendizado profundo, para inferir informações e inteligência de diferentes fontes de dados, ativos e processos. Com isso, as organizações podem identificar e mitigar facilmente ineficiências, que têm um impacto direto na produtividade que é o principal motivador econômico de qualquer organização empresarial industrial.
Onde começar?
Para a maioria das organizações industriais, o problema não é como começar com IA, mas entender por onde começar. A chave para fazer a IA funcionar em aplicações do mundo real é obter o aprendizado certo e, mais importante, torná-lo valioso e prático em um contexto de negócios industrial. Portanto, o desenvolvimento de aplicativos habilitados para IA Industrial precisa ser orientado propositalmente pelo conhecimento do domínio para derivar o valor real do negócio, com sistemas adequados para casos de uso tangíveis. Os casos de uso descritos acima são um ponto de partida conciso e claro para qualquer organização que esteja desenvolvendo ou redesenhando sua estratégia de IA industrial e que espera, por sua vez, acelerar o tempo para o ROI (Retorno sobre o investimento).
By: Keith Flynn
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