{"id":47587,"date":"2025-09-17T17:52:30","date_gmt":"2025-09-17T17:52:30","guid":{"rendered":"https:\/\/becolve.com\/blog\/como-e-onde-usar-o-machine-learning-para-a-otimizacao-da-producao\/"},"modified":"2025-09-17T17:52:30","modified_gmt":"2025-09-17T17:52:30","slug":"como-e-onde-usar-o-machine-learning-para-a-otimizacao-da-producao","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/becolve.com\/pt-pt\/blog\/como-e-onde-usar-o-machine-learning-para-a-otimizacao-da-producao\/","title":{"rendered":"Como e onde usar o machine learning para a otimiza\u00e7\u00e3o da produ\u00e7\u00e3o"},"content":{"rendered":"

I<\/span> Machine learning: Transformando dados em conhecimento<\/strong><\/h2>\n

As inefici\u00eancias nos processos deterioram a produ\u00e7\u00e3o. Os dados industriais, uma mentalidade anal\u00edtica e de neg\u00f3cio, e a aplica\u00e7\u00e3o de ferramentas e t\u00e9cnicas de Intelig\u00eancia Artificial (Machine Learning)<\/strong> permitem compreender por que se produzem, quando suceder\u00e3o e como evit\u00e1-las. <\/p>\n

Mas, o que \u00e9 Machine Learning?<\/strong><\/h3>\n

O Machine Learning<\/strong> ou aprendizagem autom\u00e1tica \u00e9 o tipo de intelig\u00eancia artificial que processa enormes conjuntos de dados para detetar padr\u00f5es e tend\u00eancias e, em seguida, usa-os para construir modelos que preveem<\/strong> o que pode acontecer no futuro, tornando-se mais inteligentes com o tempo num processo cont\u00ednuo.<\/p>\n

\"gr\u00e1fico<\/p>\n

 <\/p>\n

O Machine Learning n\u00e3o \u00e9 um sistema que se possa conectar a uma linha de produ\u00e7\u00e3o e fazer com que a linha funcione melhor do que antes. \u00c9 um processo cont\u00ednuo que necessita de entradas de dados de um ou v\u00e1rios dispositivos e que permite que os dados se possam recolher, preparar, treinar, avaliar e melhorar<\/strong> para desenvolver conhecimento sobre como funciona a linha de produ\u00e7\u00e3o. <\/p>\n

Este conhecimento pode ser utilizado para determinar como a linha de produ\u00e7\u00e3o pode ter um maior rendimento, operar a um custo menor, funcionar de maneira mais fi\u00e1vel, etc.<\/p>\n

Desta forma, a aprendizagem autom\u00e1tica transforma uma opera\u00e7\u00e3o industrial<\/strong> permitindo que as empresas alcancem:<\/p>\n

    \n
  • Encontrar novas efici\u00eancias e reduzir o desperd\u00edcio para poupar recursos.<\/li>\n
  • Compreender as tend\u00eancias e as mudan\u00e7as do seu pr\u00f3prio mercado.<\/li>\n
  • Cumprir regulamentos e normas da ind\u00fastria, melhorar a seguran\u00e7a e reduzir o seu impacto ambiental.<\/li>\n
  • Aumentar a qualidade dos produtos.<\/li>\n
  • Encontrar e eliminar gargalos no processo de produ\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  • Melhorar a visibilidade da cadeia de fornecimento e das redes de distribui\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  • Detetar os primeiros sinais de falhas ou anomalias ou reduzir o tempo de inatividade e realizar repara\u00e7\u00f5es mais rapidamente.<\/li>\n
  • Realizar uma an\u00e1lise de causa raiz para melhorar os processos.<\/li>\n
  • Otimizar o ciclo de vida dos ativos.<\/li>\n<\/ul>\n

    \"Homem<\/p>\n

     <\/p>\n

    Em que \u00e1reas industriais se aplica o Machine Learning?<\/strong><\/h3>\n

    Algumas das aplica\u00e7\u00f5es atuais e transforma\u00e7\u00f5es atribu\u00eddas ao Machine Learning<\/strong> que permitem prever e melhorar inefici\u00eancias em processos de produ\u00e7\u00e3o s\u00e3o: <\/p>\n

    1.- Manuten\u00e7\u00e3o preditiva<\/h4>\n
      \n
    • Prever interrup\u00e7\u00f5es numa linha de produ\u00e7\u00e3o antecipadamente para programar o tempo de inatividade no momento mais vantajoso e eliminar o tempo de inatividade n\u00e3o programado.<\/li>\n
    • Identificar comportamentos an\u00f3malos comparando o funcionamento atual com o comportamento normal da m\u00e1quina para identificar e atacar situa\u00e7\u00f5es de risco para a integridade das m\u00e1quinas.<\/li>\n
    • Antecipar falhas de m\u00e1quinas identificando os padr\u00f5es de comportamento complexos que indicam os primeiros sinais de um problema, e aproveit\u00e1-los para planear manuten\u00e7\u00f5es e evitar paragens inesperadas.<\/li>\n
    • Estimar a vida \u00fatil restante dos componentes modelando os padr\u00f5es de desgaste dos componentes.<\/li>\n<\/ul>\n

      2.- Controlo de Qualidade<\/h4>\n
        \n
      • Compreender a variabilidade identificando as entradas do processo que mais afetam as m\u00e9tricas de qualidade e as intera\u00e7\u00f5es complexas entre estas e a qualidade do seu produto.<\/li>\n
      • Antecipar a qualidade prevendo de forma cont\u00ednua a qualidade dos produtos com base na configura\u00e7\u00e3o do processo e no seu comportamento.<\/li>\n
      • Simular diferentes configura\u00e7\u00f5es modelando a qualidade com base nas alavancas de controlo e simulando os resultados de diferentes configura\u00e7\u00f5es para procurar a \u00f3tima em cada situa\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
      • Reduzir a an\u00e1lise de laborat\u00f3rio Identificando os lotes com maior risco de incumprimento de qualidade para centrar os ensaios nestes, reduzindo assim custos e o lead time do produto.<\/li>\n<\/ul>\n

        3.- Otimiza\u00e7\u00e3o de recursos<\/h4>\n
          \n
        • Aumentar a efici\u00eancia energ\u00e9tica do processo detetando anomalias e otimizando-o de um ponto de vista de custo energ\u00e9tico.<\/li>\n
        • Organizar de maneira \u00f3tima as tarefas dos empregados, de maneira que estas se ajustem \u00e0 sua carga de trabalho, habilidades, experi\u00eancia, autoriza\u00e7\u00f5es e, inclusive, localiza\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
        • Descobrir o comportamento \u00f3timo modelando o funcionamento normal de um processo para identificar comportamentos an\u00f3malos e descobrir rendimentos superiores.<\/li>\n<\/ul>\n

          4.- Log\u00edstica<\/h4>\n
            \n
          • Previs\u00e3o da procura com a identifica\u00e7\u00e3o dos fatores mais influentes, assim como os KPI\u2019s mais relevantes a monitorizar.<\/li>\n
          • Planeamento de fabrica\u00e7\u00f5es permitindo a otimiza\u00e7\u00e3o de invent\u00e1rios de mat\u00e9rias-primas e produtos acabados.<\/li>\n<\/ul>\n

            \"fundo<\/p>\n

             <\/p>\n

            I<\/span> Conclus\u00f5es<\/strong><\/h2>\n

            O Machine Learning \u00e9 uma tecnologia verdadeiramente revolucion\u00e1ria<\/strong> que utiliza dados industriais para melhorar as pr\u00e1ticas empresariais e de produ\u00e7\u00e3o e ajudar as empresas a tomar melhores decis\u00f5es.<\/p>\n

            Conhecer todos os como e os porqu\u00eas antes de que ocorra algo nocivo pode ajudar a agilizar a produ\u00e7\u00e3o, aumentar a qualidade do produto e melhorar a satisfa\u00e7\u00e3o do cliente.<\/p>\n

            O importante \u00e9 identificar os diferentes pontos<\/strong> dentro da f\u00e1brica onde o Machine Learning possa aportar maior valor. Aplicada de forma correta e com sentido, pode trazer grandes benef\u00edcios que se refletem na conta de resultados. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            O Machine Learning \u00e9 uma tecnologia verdadeiramente revolucion\u00e1ria que utiliza dados industriais para melhorar as pr\u00e1ticas empresariais e de produ\u00e7\u00e3o e ajudar as empresas a tomar melhores decis\u00f5es.<\/p>\n","protected":false},"author":31,"featured_media":47591,"menu_order":0,"template":"","categories":[980,966],"tags":[1002,1001],"arquitectura":[1840],"area":[],"sector":[],"experto":[207],"weborigen":[93],"productos-tax":[96],"soluciones-tax":[212],"marcas-tax":[],"coauthors":[434],"class_list":["post-47587","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-cloud-pt-pt","category-manutencao-de-ativos","tag-aveva-predictive-analytics","tag-subscricao","arquitectura-industrial-cloud","experto-transformacao-industrial-digital","weborigen-wonderware-es","productos-tax-aveva-insight","soluciones-tax-cloud-pt-pt"],"acf":[],"yoast_head":"\nUtiliza\u00e7\u00e3o de machine learning para a otimiza\u00e7\u00e3o da 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