O machine learning, conhecido em sua tradução como “o aprendizado de máquina”, trata-se de uma das grandes revoluções da tecnologia. Aliado a outras aplicações, como Inteligência Artificial (IA) e Internet das Coisas (IoT), o machine learning na indústria tem garantido mudanças profundas e ajudado a manter a inovação.
As máquinas cada vez mais inteligentes e produtivas têm mudado o cenário da indústria. Esse setor tem trabalhado para se tonar mais competitivo aproveitando as novas tecnologias. E o machine learning é uma delas que tem uma capacidade imensa de oferecer insights relevantes para a produção.
Isso pode ser uma grande ajuda na indústria. Com o grande crescimento da automação e com a conexão do equipamento ao restante da fábrica, usando a IoT, as possibilidades são muito promissoras. Continue acompanhando e veja como o machine learning está sendo aplicado nesse setor e confira os seus benefícios! Boa leitura!
O que é machine learning?
Machine learning, como já mencionamos, também é conhecido como “aprendizado de máquina” ou ainda “aprendizagem automática”. Estamos falando de um campo da IA que faz uso dos métodos e algoritmos de análise de dados a fim de automatizar o aprendizado dos equipamentos, permitindo que eles aperfeiçoem a execução de determinadas atividades.
O grande diferencial é o aprendizado interativo, pois permite que os algoritmos sejam “sustentados” por novos dados e se adaptem de maneira independente e automática, sem a necessidade de uma interação humana.
Outro fator relevante, além dessa automação, é a fonte de aprendizado que vai muito além do histórico da empresa. A tecnologia é capaz de analisar sites externos, mídias sociais e informações de mercado. E o melhor é que esses dados são analisados sem ter uma programação necessariamente para isso, criando, portanto, um modelo dinâmico.
Ou seja, machine learning é a habilidade de identificar padrões e criar valores a partir de um grande volume de dados. Mas de onde vêm esses dados?
Bom, nos últimos anos, tem-se usado muito mais dispositivos móveis e redes sociais. Com isso, houve uma explosão no número de dados produzido. Todos estão consumindo e produzindo, cada vez mais, um grande volume de dados.
As empresas geralmente não sabem como usar esses dados de maneira estratégica para criar uma vantagem competitiva e identificar falhas nos produtos, em outras palavras, melhorá-los. A boa notícia, então, é que todas essas oportunidades podem ser aproveitadas pelo machine learning.
Quais os benefícios gerados com o machine learning?
Os benefícios que o machine learning pode gerar na indústria é o auxílio na personalização da produção, na eficiência das cadeias de suprimentos e no momento de ofertar estimativas precisas para cada fase do processo de produção.
Além disso, pode servir como ajuda na adaptação das necessidades do mercado com bastante antecedência. Isso acontece, pois um dos grandes diferenciais dos algoritmos é o aprendizado interativo.
Essa é uma prática que garante que eles aprendam continuamente, afinal, sempre recebem dados novos, conseguem se adaptar de modo independente e automático na busca por resultados cada vez mais otimizados.
São inúmeras as vantagens. Elas vão desde a melhora da comunicação com o cliente até o entendimento de quais são os problemas que ele tem, identificando onde é possível evitar maiores problemas.
Quando se tem um grande volume de dados, como ocorre em empresas globais, como Apple, Dell, HP etc., isso é uma forma de entender onde é que está havendo problema, seja na tela, no aparelho, seja na bateria, e tentar agir proativamente para minimizar os efeitos desses tipos de falhas.
Outro benefício muito comum está relacionado às falhas de equipamentos. É possível tentar entender, por exemplo, os padrões de fraude. Como acontece quando alguém solicita um tipo de serviço de reparo, mas, realmente, o aparelho não deu problema. Ele está em um determinado padrão naquele tipo de fraude. O algoritmo é capaz de aprender as características que estão presentes nessa fraude.
Quais as aplicações do machine learning na indústria?
Um bom exemplo está no próprio Google, quando ele utiliza o seu histórico de buscas para recomendar produtos. Por exemplo, se você fez uma busca de algo que você nunca pesquisou antes, como “jogar tênis”, o Google começa a recomendar lojas que vendem acessórios como raquetes, bolas de tênis ou aulas, e usa o seu histórico para oferecer novos produtos.
As empresas pagam por esses anúncios recomendados que o Google enviará para pessoas específicas daquele nicho. Conheça outras aplicações do machine learning na indústria:
Controle de qualidade
O controle de qualidade é um grande desafio para grande parte das indústrias. E quem pode ajudar nesse trabalho é o machine learning. É possível utilizá-lo para criar algoritmos que vão distinguir peças de qualidade e peças ruins, usando uma visão computadorizada.
Na fase inicial de treinamento desses sistemas, só é preciso utilizar amostras satisfatórias. Por meio delas, a IA entende o processo e é capaz de fazer a comparação. Ou seja, ganha-se tanto em velocidade quanto em precisão.
Manutenção
Uma das grandes vantagens do machine learning é a possibilidade de prever a necessidade de manutenção conforme a necessidade da linha de produção.
O monitoramento preditivo auxilia na prevenção de possíveis falhas e, claro, ajuda a fazer a manutenção preventiva dos equipamentos. Dessa maneira, as paradas não planejadas e os prejuízos reduzem significativamente.
Estoque
O planejamento de compra e a previsão de demanda, com os modelos da cadeia de suprimentos, ficam muito mais precisos.
Dessa forma, o nível de segurança de estoque pode ser adaptado para que fique o mais próximo possível do que é necessário, sem aumentar gastos e sem prejudicar processos na tentativa de manter um estoque alto.
Cadeia de suprimentos
Uma das tarefas que o machine learning faz com mais eficiência na indústria é a otimização da cadeia de suprimentos.
Com ele, fornecedores e compradores podem colaborar de maneira a diminuir falhas de estoque, aprimorar a precisão das previsões e os prazos de entrega.
Segurança
O constante monitoramento da rede corporativa permite compreender como os equipamentos e os dados são utilizados pela empresa (aplicativos usados, perfil de acesso e intensidade do tráfego de rede).
O machine learning, quando conhece o comportamento habitual, pode distingui-lo de ameaças.
Tomadas de decisão
O machine learning na indústria é, portanto, um auxiliar muito importante nas tomadas de decisão. Com ele, consegue-se definir estratégias de modo muito mais rápido e com base em dados concretos.
Esse modelo de previsão tem muito mais oportunidades de levar a ações benéficas para a corporação. E isso explica a explosão de projetos nessa área, novas tecnologias e a demandas por novos profissionais.
Cada dia mais as empresas grandes, como Facebook e Google e até mesmo algumas pequenas e médias organizações, têm reconhecido o valor do machine learning na indústria, seja para contratar pessoas, traçar melhores estratégias de marketing, seja para identificar perfis dos consumidores e sugerir produtos mais propensos a serem comprados.
E, então, já se sente preparado para aplicar o machine learning? Quer continuar aprendendo com os nossos conteúdos? Então não deixe de curtir a nossa página no Facebook para que você possa acompanhar as nossas atualizações!
