Confira artigo de Walter Ezequiel Troncoso, CEO da Inove Solutions
O uso do machine learning (aprendizagem de máquina, em português), que é uma subcategoria da Inteligência Artificial (IA), vem para resolver uma gama de problemas complexos, os quais podem estar relacionados à aceleração de processos e à otimização de recursos. Em geral, a ideia é ganhar em eficiência e produtividade.
Na automação industrial, pode ser bem interessante utilizar a referida ferramenta nas tomadas de decisão das máquinas, de acordo com a quantidade de produção, o gerenciamento de estoque ou o controle de ativos tecnológicos da empresa. É possível usá-la na automação da própria área de TI (Tecnologia da Informação).
Como exemplo, imagine uma máquina que ficou trabalhando em um ritmo de 100% nas últimas 10 horas. Ela pode parar, por consumo elétrico, mecanicamente. O machine learning pode ajudar na tomada de decisão de ligar uma segunda máquina, para distribuir melhor a carga.
Na TI, a automação pode, por exemplo, usar um segundo servidor, caso necessário. Quando ele ficar ocioso, ele é desativado. Isso já acontece com frequência mundo afora.
Segundo o relatório IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, os investimentos globais em IA, incluindo software, hardware e serviços para sistemas centrados em IA, passarão dos US$ 300 bilhões em 2026.
Neste universo, o machine learning é capaz de comparar um alto volume de dados, aprender respostas a partir das informações que acessa, classificar e revelar insights que vão trazer maior precisão preditiva a cada etapa do processo. Tudo isso em uma velocidade extraordinária para a operação fabril, ao promover um trabalho mais eficiente com aprendizado contínuo das máquinas e sistemas, gerando resultados otimizados e vantagens competitivas.
Para entender e integrar os dados através do machine learning, no entanto, o ponto de partida é traçar um diagnóstico completo de toda a infraestrutura de TI e desenvolver uma boa arquitetura de rede antes de aplicar novos modelos de IA. Desta forma, os dados coletados serão confiáveis e a indústria poderá evoluir os seus processos à medida em que os sistemas forem se tornando mais complexos.
