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Quais as vantagens de usar Machine Learning na indústria?

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Machine Learning
28/01/2022

Os avanços tecnológicos vêm mostrando que ainda há um vasto caminho a ser explorado pelas gestões de manufaturas. Um exemplo disso é o Machine Learning, que está ganhando cada vez mais força no segmento industrial. 

Este conceito pode parecer novo, mas já na década de 1960 se falava sobre o aprendizado das máquinas. Com a popularização da internet e o desenvolvimento de tecnologias cada vez mais inteligentes, o Machine Learning foi ganhando seu espaço na indústria

Neste artigo, vamos explicar sobre este conceito e como você pode utilizar essa estratégia para otimizar os processos industriais.

Continue a leitura! 

O que é Machine learning?

Com o aumento no número de dados disponíveis na internet, veio também a necessidade de interpretá-los. O Machine Learning nada mais é do que a capacidade das máquinas de analisar informações sem a interferência de um programador. 

Ele é um conjunto de algoritmos que vai se aperfeiçoando à medida que processa a grande quantidade de arquivos disponíveis para determinados fins. Sendo assim, essa tecnologia: 

  • Acelera o desenvolvimento de modelos analíticos; 
  • Aprende com eles; 
  • Implementa melhorias; 
  • Cria novos modelos. 

Nas indústrias, os sistemas de Machine Learning são capazes de aumentar a produtividade, identificar gargalos, falhas e oportunidades de negócio a partir da análise preditiva de registros. 

Quais tipos de Machine learning existem?

Hoje, existem pelo menos cinco tipos de aprendizado de máquinas. Cada um deles está relacionado com o nível de processamento de dados, a quantidade de informações processadas e o seu objetivo final. 

As combinações entre nível de processamento, quantidade e objetivo é o que faz com que as máquinas entreguem resultados cada vez mais apurados e com alto valor competitivo

Confira como funcionam os principais tipos de Machine Learning: 

Deep Learning

Esse sistema está diretamente relacionado com a Inteligência Artificial (IA). Neste caso, o processo de aprendizado da máquina está voltado para classificação de imagens, reconhecimento de fala, detecção de objetos, descrição de conteúdos, entre outros. 

É um dos processos mais complexos de aprendizado, pois envolve diferentes análises e necessidade de um enorme volume de arquivos para o processamento das informações

Aprendizado por reforço

Muito utilizada para equipamentos e sistemas robóticos, o aprendizado por reforço funciona por meio da tentativa e erro. Nesse caso, o algoritmo vai descobrir a partir das probabilidades de acerto quais ações têm as melhores recompensas

Aprendizado supervisionado

Neste caso, o algoritmo recebe rótulos prontos de entradas e saídas. A partir da entrada real e da saída real ele vai aprender a comparar os resultados e encontrar as falhas nos módulos iniciais entregues. 

Sendo assim, o algoritmo modifica o modelo de acordo com os resultados que obtém no processo de aprendizado. 

Aprendizado semi supervisionado

No caso do aprendizado semi supervisionado, pode-se utilizar tanto dados já rotulados quanto não marcados para treinar o algoritmo. 

Geralmente utiliza-se um pequeno número de informações rotulados e uma grande quantidade de registros brutos. Esse sistema utiliza métodos como classificação e previsão para criar novos modelos.  

Aprendizado não supervisionado

Aqui, utiliza-se dados que não contém nenhum tipo de histórico para treinar o algoritmo. Nesse caso, o sistema não tem uma resposta correta para usar como base. Seu objetivo é explorar e descobrir nas informações alguma estrutura que possa ser utilizada como modelo. 

Qual a diferença entre Machine Learning e IA?

De modo geral, o Machine Learning é um subconjunto da Inteligência Artificial (IA). A diferença entre os dois está basicamente na função que cada um tem

A IA  tem como objetivo criar sistemas que possam simular a inteligência humana. O aprendizado das máquinas é uma das maneiras pelas quais se pode alcançar essa inteligência artificial. 

Além disso, os sistemas de aprendizado buscam encontrar padrões não visíveis nos dados que não possuem um histórico rotulado. Já a IA utiliza máquinas para resolver problemas complexos, simulando a mente humana. 

Quais as vantagens de usar Machine Learning na indústria?

Como vimos, há diferentes tipos de aprendizados de máquinas que podem ser utilizados na indústria

Esses sistemas, além de eficientes, têm a capacidade de resolver inúmeros problemas enfrentados pela manufatura, principalmente aqueles relacionados à produtividade

Além disso, o Machine Learning também possibilita identificar oportunidades de negócio, com os modelos de análises preditivas. Usando a interatividade e o aprendizado contínuo, essas máquinas são capazes de otimizar os resultados, elevando o valor de mercado.

Confira algumas das aplicações do Machine Learning na indústria: 

 

  • Automatização de atividades que antes eram feitas manualmente; 
  • Monitoramento e análise de dados em tempo real; 
  • Customização da produção; 
  • Identificação de gargalos e falhas que impactam no produto final;
  • Redes e sistema exclusivos para coleta e transferência de dados; 
  • Produção mais inteligente, com ações preventivas e corretivas antes da finalização;
  • Automação nos processos de inspeção e supervisão de toda cadeia produtiva; 
  • Análise de resultados que consideram a produtividade e o valor final da produção. Assim, é possível gerar mais economia e rentabilidade para a indústria; 

 

Não há dúvidas de que os sistemas de aprendizado de máquinas podem trazer inúmeros benefícios para as indústrias. Desde a otimização dos processos produtivos até a economia e o aumento no faturamento. 

Cada vez mais, os avanços tecnológicos e os sistemas de inteligência artificial vão levando as indústrias para uma nova era de desenvolvimento.

Conclusão

Hoje, com um mercado tão competitivo, o investimento em tecnologia e inovação tornou-se vital para as empresas que desejam se destacar e aumentar seu faturamento

De acordo com estudo, as empresas que já investiram em tecnologias de inteligência artificial começam a colher os frutos em 2022. A previsão é que neste ano, essas organizações tenham um crescimento de pelo menos 38%.

Esse é um panorama bastante positivo, principalmente para quem não começou a olhar o futuro com o Machine Learning. 

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