Como e onde usar o machine learning para a otimização da produção

I Machine learning: Transformando dados em conhecimento

As ineficiências nos processos deterioram a produção. Os dados industriais, uma mentalidade analítica e de negócio, e a aplicação de ferramentas e técnicas de Inteligência Artificial (Machine Learning) permitem compreender por que se produzem, quando sucederão e como evitá-las.

Mas, o que é Machine Learning?

O Machine Learning ou aprendizagem automática é o tipo de inteligência artificial que processa enormes conjuntos de dados para detetar padrões e tendências e, em seguida, usa-os para construir modelos que preveem o que pode acontecer no futuro, tornando-se mais inteligentes com o tempo num processo contínuo.

O Machine Learning não é um sistema que se possa conectar a uma linha de produção e fazer com que a linha funcione melhor do que antes. É um processo contínuo que necessita de entradas de dados de um ou vários dispositivos e que permite que os dados se possam recolher, preparar, treinar, avaliar e melhorar para desenvolver conhecimento sobre como funciona a linha de produção.

Este conhecimento pode ser utilizado para determinar como a linha de produção pode ter um maior rendimento, operar a um custo menor, funcionar de maneira mais fiável, etc.

Desta forma, a aprendizagem automática transforma uma operação industrial permitindo que as empresas alcancem:

• Encontrar novas eficiências e reduzir o desperdício para poupar recursos.
• Compreender as tendências e as mudanças do seu próprio mercado.
• Cumprir regulamentos e normas da indústria, melhorar a segurança e reduzir o seu impacto ambiental.
• Aumentar a qualidade dos produtos.
• Encontrar e eliminar gargalos no processo de produção.
• Melhorar a visibilidade da cadeia de fornecimento e das redes de distribuição.
• Detetar os primeiros sinais de falhas ou anomalias ou reduzir o tempo de inatividade e realizar reparações mais rapidamente.
• Realizar uma análise de causa raiz para melhorar os processos.
• Otimizar o ciclo de vida dos ativos.

Em que áreas industriais se aplica o Machine Learning?

Algumas das aplicações atuais e transformações atribuídas ao Machine Learning que permitem prever e melhorar ineficiências em processos de produção são:

1.- Manutenção preditiva

• Prever interrupções numa linha de produção antecipadamente para programar o tempo de inatividade no momento mais vantajoso e eliminar o tempo de inatividade não programado.
• Identificar comportamentos anómalos comparando o funcionamento atual com o comportamento normal da máquina para identificar e atacar situações de risco para a integridade das máquinas.
• Antecipar falhas de máquinas identificando os padrões de comportamento complexos que indicam os primeiros sinais de um problema, e aproveitá-los para planear manutenções e evitar paragens inesperadas.
• Estimar a vida útil restante dos componentes modelando os padrões de desgaste dos componentes.

2.- Controlo de Qualidade

• Compreender a variabilidade identificando as entradas do processo que mais afetam as métricas de qualidade e as interações complexas entre estas e a qualidade do seu produto.
• Antecipar a qualidade prevendo de forma contínua a qualidade dos produtos com base na configuração do processo e no seu comportamento.
• Simular diferentes configurações modelando a qualidade com base nas alavancas de controlo e simulando os resultados de diferentes configurações para procurar a ótima em cada situação.
• Reduzir a análise de laboratório Identificando os lotes com maior risco de incumprimento de qualidade para centrar os ensaios nestes, reduzindo assim custos e o lead time do produto.

3.- Otimização de recursos

• Aumentar a eficiência energética do processo detetando anomalias e otimizando-o de um ponto de vista de custo energético.
• Organizar de maneira ótima as tarefas dos empregados, de maneira que estas se ajustem à sua carga de trabalho, habilidades, experiência, autorizações e, inclusive, localização.
• Descobrir o comportamento ótimo modelando o funcionamento normal de um processo para identificar comportamentos anómalos e descobrir rendimentos superiores.

4.- Logística

• Previsão da procura com a identificação dos fatores mais influentes, assim como os KPI’s mais relevantes a monitorizar.
• Planeamento de fabricações permitindo a otimização de inventários de matérias-primas e produtos acabados.

I Conclusões

O Machine Learning é uma tecnologia verdadeiramente revolucionária que utiliza dados industriais para melhorar as práticas empresariais e de produção e ajudar as empresas a tomar melhores decisões.

Conhecer todos os como e os porquês antes de que ocorra algo nocivo pode ajudar a agilizar a produção, aumentar a qualidade do produto e melhorar a satisfação do cliente.

O importante é identificar os diferentes pontos dentro da fábrica onde o Machine Learning possa aportar maior valor. Aplicada de forma correta e com sentido, pode trazer grandes benefícios que se refletem na conta de resultados.