Machine Learning: saiba como pode ser aplicado na indústria

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Machine learning é um tema que ganha cada vez mais força nas rodas de conversas do pessoal de tecnologia. Essa tendência pode gerar resultados expressivos para as empresas que utilizam grandes massas de dados. O comércio B2C (Business to Customers) processa volumes de informações consideráveis e em tempo real. Assim, uma estratégia Data Mining, aliada aos conceitos da Inteligência Artificial, é uma opção interessante.

A ideia é visualizar padrões e tendências nos dados para criar um aprendizado de máquina. Com isso, ganha-se eficiência operacional e escalabilidade. A parte legal é que esses conceitos também se aplicam ao cenário da indústria. Ficou interessado no assunto? Então, confira agora como aplicar o Machine learning no seu negócio. Continue e boa leitura!

O que é machine learning?

Consiste em criar rotinas para que os dispositivos computacionais e as máquinas consigam aprender sozinhos. Os programas com inteligência artificial podem executar tarefas predefinidas e retroalimentarem-se com as informações processadas. Com isso, os sistemas se tornam mais autônomos e efetivos. Trata-se de um modelo automatizado de tratamento de dados.

O machine learning faz com que as máquinas realizem previsões e tomem decisões com base nos conhecimentos já adquiridos. À medida que novos dados entram nos sistemas, os algoritmos autônomos conseguem sugerir respostas mais precisas por meio de estatísticas e de Big Data. Para tanto, usam-se as aprendizagens supervisionadas e não supervisionadas.

Na aprendizagem supervisionada, um humano controla a entrada e saída dos dados para o machine learning. Já na aprendizagem não supervisionada, os dispositivos aplicam o deep learning para visualizar padrões nas massas de informação analisadas. Assim, consegue-se relacionar termos, trechos textuais, palavras e estatísticas e descobrir falhas nas linhas de produção de uma indústria. Veja, agora, quatro exemplos de como aplicar esses conceitos.

Manutenções programadas

Por meio do machine learning, consegue-se prever a periodicidade das manutenções programadas na sua linha de produção. Para tanto, utiliza-se os monitoramentos preditivos que visualizam indícios de falhas nas máquinas industriais.

Controles de qualidade

Os algoritmos de machine learning conseguem diferenciar a qualidade das peças por meio da visão computacional. Para isso, é preciso coletar amostras de dados e treinar esses sistemas automáticos que realizarão comparações sucessivas entre os padrões de informação.

Otimização das cadeias de suprimentos

A ideia aqui é diminuir as falhas de estoque constantemente. Por meio das massas de dados, os sistemas de aprendizado de máquina conseguem gerar previsões de consumo mais precisas e sugerir prazos de entrega conforme as rotinas dos fornecedores e clientes. Nesse caso, os conhecimentos sobre lean IT podem ser relevantes.

Tomadas de decisão

As compras na indústria movimentam cifras consideráveis de dinheiro. Por isso, é importante coletar a maior quantidade de informações financeiras para tomar decisões efetivas. Com base nesses dados concretos, os sistemas de machine learning conseguem visualizar padrões e tendências não óbvias para os seres humanos e gerar insigths de mercado relevantes.

Enfim, esses são exemplos da aplicação do aprendizado de máquina na rotina das indústrias. Trata-se de um trabalho colaborativo que requer boas tecnologias e o engajamento dos técnicos e da gestão. Como vantagens do machine learning, podemos citar:

  • processos produtivos automatizados;
  • monitoramento constante da cadeia de produção;
  • inteligência operacional;
  • estimativas realistas;
  • controle de estoques.

Muito bem, agora você já conhece as aplicações do aprendizado de máquina para a sua indústria. Gostou do texto? Então, confira também este novo artigo e aprenda a utilizar o machine learning nas vendas.

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