Como preparar as IAs para a indústria
A Inteligência Artificial já é uma realidade, inclusive no setor industrial. Essa adaptação está revolucionando o setor, reduzindo custos e melhorando a qualidade dos produtos. Mas, apenas implementar as IAs não é suficiente para otimizar os processos, é preciso antes entender os gargalos e fazer a aplicação de forma correta.
Os softwares PLM da Siemens já estão aproveitando o poder das IAs nas indústrias para ajudar o setor a trabalhar de forma mais inteligente, rápida e sustentável. É o caso do Solid Edge que possui inteligência artificial.
Veja como a IA está transformando o cenário industrial
Automação mais inteligente: sistemas orientados por IA que se adaptam e otimizam em tempo real, reduzindo o tempo de inatividade e aumentando a eficiência.
Melhores decisões: análises avançadas fornecem insights acionáveis, permitindo que as equipes tomem decisões informadas com mais rapidez.
Sustentabilidade em escala: Da manutenção preditiva à otimização energética, a IA é fundamental para alcançar operações sustentáveis.
Como primeiro passo, é fundamental definir os objetivos da implementação da IA e algumas perguntas podem servir como guia nesse processo:
- A IA será utilizada para otimizar processos produtivos?
- O foco está na manutenção preditiva de máquinas?
- A empresa deseja melhorar a segurança no ambiente de trabalho?
Com um objetivo claro, fica mais fácil escolher a abordagem certa para a adoção da IA.
Nós já falamos sobre como as IAs estão impactando as indústrias, mas agora veremos outros itens para preparar as IAs para a indústria.
Coleta e Tratamento de Dados
A IA depende de dados de qualidade para oferecer bons resultados. Portanto, é essencial garantir que os dados coletados sejam relevantes, limpos e estruturados. Algumas boas práticas incluem:
- Integrar diferentes fontes de dados (sensores, sistemas ERP, SCADA, etc.).
- Utilizar ferramentas de big data para processamento eficiente.
- Garantir a segurança e a conformidade dos dados com regulamentações como a LGPD.
Escolha do Algoritmo e Modelo de IA
Os modelos de IA variam conforme a necessidade da indústria. Alguns dos mais utilizados incluem:
- Machine Learning Supervisionado: útil para prever falhas e otimizar a produção.
- Machine Learning Não Supervisionado: ideal para encontrar padrões em grandes volumes de dados.
- Redes Neurais Artificiais: aplicadas em processos complexos, como controle de qualidade automatizado.
A escolha do modelo depende do tipo de problema que se deseja resolver.
Infraestrutura e Integração com Sistemas Existentes
Para que a IA funcione de forma eficiente, é necessário dispor de uma infraestrutura adequada. Isso inclui:
- Servidores poderosos ou soluções de computação em nuvem.
- Redes industriais robustas para transmissão de dados em tempo real.
- Integração com sistemas legados e automação industrial.
Treinamento e Validação do Modelo
Uma vez que a IA esteja treinada, é essencial testá-la antes da implantação definitiva. Algumas estratégias incluem:
- Simulação de cenários industriais.
- Testes em ambientes controlados antes da aplicação em larga escala.
- Ajustes finos no modelo conforme os resultados obtidos.
Monitoramento Contínuo e Atualização
A IA não é uma solução estática. Para garantir sua eficiência a longo prazo, é fundamental monitorar seu desempenho e fazer ajustes conforme necessário. Isso pode envolver:
- Atualização dos algoritmos para melhorar a precisão.
- Implementação de feedback loop para aprendizado contínuo.
- Monitoramento de KPIs industriais para medir os impactos da IA.
Preparar inteligências artificiais para indústrias não é fácil e exige planejamento, infraestrutura adequada e monitoramento contínuo. Porém, as indústrias que investem corretamente nesse processo conseguem obter maior eficiência operacional, redução de custos e vantagem competitiva no mercado.
Através dos softwares Siemens, como o Solid Edge e o Tecnomatix, é possível aproveitar todas essas vantagens, tornando a sua empresa mais competitiva e destacada no mercado.