Machine Learning na Indústria 4.0: como funciona na prática?

Alguns exemplos práticos do uso da tecnologia de Machine Learning na Indústria 4.0 que você verá neste artigo são:

1. Previsão de demanda e controle de estoque;
2. Roteirização Logística;
3. Manutenções preditivas;
4. Veículos autônomos;
5. Serviços de atendimento ao cliente.

A Indústria 4.0 surge a partir da quarta revolução industrial, fruto dos avanços tecnológicos que foram capazes de tornar as operações da indústria tradicional muito mais produtivas e lucrativas.

Isso foi possível graças ao uso de sistemas inteligentes, que funcionam de forma autônoma e são capazes de aprender e se aperfeiçoar, como é o caso da machine learning.

Neste artigo você irá compreender o que é essa tecnologia e como ela funciona na prática, além de ter uma noção mais ampla dos impactos futuros da tecnologia de machine learning na Indústria 4.0.

Mas afinal, o que é Machine Learning?

Machine Learning ou Aprendizado de Máquina é uma tecnologia baseada em Inteligência Artificial que permite que computadores aprendam por conta própria, por meio de análise de dados e reconhecimento de padrões. Dessa forma, esses sistemas se tornam cada vez mais eficientes, apresentando respostas esperadas em determinados contextos.

Quando aplicada à indústria, a machine learning é capaz de automatizar processos, otimizando operações e proporcionando um aumento de produtividade, qualidade e eficiência no desempenho das mais variadas funções.

No vídeo abaixo você pode conferir em mais detalhes como tudo isso funciona na prática:

5 Exemplos de Machine Learning na Indústria 4.0

A indústria, de forma geral, sempre foi um terreno fértil para o desenvolvimento de tecnologias, afinal, tudo o que puder ajudar a otimizar processos e aumentar a produtividade é bem vindo, não é mesmo?

Dadas suas possibilidades, a tecnologia de machine learning encontrou espaço para se desenvolver, proporcionando grandes inovações nos mais diversos setores. Confira abaixo alguns exemplos práticos de aplicação da tecnologia de machine learning na Indústria 4.0:

1 – Previsão de demanda e controle de estoque

O uso de machine learning na indústria permite prever demandas futuras com base no histórico de vendas. Além disso, possibilita criar inteligência a partir dos dados levantados no processo, levando a um conhecimento mais amplo a respeito do mercado.

Um bom exemplo neste sentido é o caso do Boticário, que usa machine learning junto de tecnologias de reconhecimento por vídeo para controlar os níveis de estoque e disponibilidade de produtos. Com isso é possível garantir que os consumidores sempre encontrem o que precisam nas prateleiras das lojas.

Veja como a empresa utiliza a tecnologia de aprendizagem de máquina para otimizar a experiência de compra de seus clientes:

2 – Roteirização Logística

Encontrar as melhores rotas é essencial para qualquer empresa que busca aumento de eficiência e redução de custos logísticos. Pensando nisso, outro exemplo clássico do uso de machine learning na indústria pode ser observado no setor de logística, focado na atividade de roteirização.

Imagine que você tem uma série de entregas para fazer. Você tem acesso a dados referentes ao histórico de tráfego da região, incidência de assaltos e acidentes, condições das vias, etc. Mas o que fazer com tudo isso?

Com um algoritmo simples é possível encontrar o caminho mais curto, mas aí você fica sujeito a cair em ruas esburacadas, congestionadas e com maior risco de assaltos. Por outro lado, com o apoio da tecnologia de machine learning é possível utilizar esses dados para encontrar a rota mais eficiente e segura.

3 – Manutenções preditivas

Todo gestor sabe que qualquer tipo de máquina, equipamento ou veículo parado é sinônimo de prejuízo. Neste sentido, saber o momento certo para a realização de manutenções é importante para evitar surpresas desagradáveis, concorda?

Por meio de sensores, a Internet das Coisas (IoT) consegue acompanhar o estado de funcionamento de uma máquina ou veículo em tempo real, levantando dados como: temperatura, pressão, vibração, consumo de combustível/energia, etc. Confira como a Renault vem utilizando essa tecnologia em suas fábricas:

Cruzando esse tipo de dado com o histórico de cada equipamento, o aprendizado de máquina é capaz de encontrar padrões e identificar sinais que indiquem o melhor momento para a realização de manutenções preditivas. Assim é possível substituir peças e componentes desgastados antes que apresentem defeitos e prejudiquem a operação.

4 – Veículos autônomos

Não é de hoje que a indústria automotiva vem explorando a tecnologia de machine learning. Um dos exemplos mais famosos neste meio é a Tesla, que vem fazendo grandes avanços na área.

Por meio de dados de direção de motoristas e sensores capazes de ler o ambiente ao redor e processar imagens, esses veículos são capazes de aprender e estão cada vez mais evoluídos. Assista ao vídeo abaixo para entender quão incrível é a tecnologia por trás dos veículos autônomos:

5 – Serviços de atendimento ao cliente

Outra atividade que tem se beneficiado do uso de machine learning são os serviços de atendimento ao cliente. Também conhecidos como chatbots, esses sistemas estão evoluídos ao ponto de algumas vezes até esquecemos que estamos falando com um robô. Já aconteceu com você?

Isso só é possível devido ao aprendizado de máquina, que permite que esses bots aprendam a partir de dados do históricos de atendimentos e com a interação com seres humanos, tornando-se cada vez mais inteligentes. Com o tempo, suas respostas vão ficando cada vez mais naturais e eficientes.

Se você gostou deste tema e gostaria de se aprofundar um pouco mais no assunto, confira o vídeo abaixo e conheça quatro tipos de problemas que a tecnologia de machine learning pode resolver:

Que tal aplicar o aprendizado de máquina nas rotinas da sua empresa?

A transformação digital revolucionou a forma como as empresas operam e o uso da machine learning na Indústria 4.0 é apenas um exemplo das possibilidades que temos acesso hoje em dia. Que tal começar a aprimorar o desempenho da sua empresa hoje mesmo?

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• Aumento da eficiência nos atendimentos, reduzindo o tempo de resposta e facilitando o acesso ao histórico de cada cliente;
• Maior agilidade e melhora na comunicação entre cliente e empresa, garantindo uma experiência de compra muito mais positiva para o consumidor;
• Maior agilidade no fluxo de trabalho, uma vez que o sistema passa a ser alimentado automaticamente e em tempo real;
• Redução de custos por meio da automatização de atividades, eliminação do uso de papel e otimização dos deslocamentos ao agrupar trabalhos geograficamente próximos;
• Acesso a dados atualizados, que facilitam o acompanhamento de métricas e indicadores que garantem a satisfação dos clientes;
• Melhora na rentabilidade, devido ao aumento da produtividade da equipe.

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Eder Dore