O sucesso da análise preditiva pode ser alcançado por meio de etapas como aquisição de dados, ingestão de dados e previsão de desempenho, entre outros.

 A jornada em direção à fabricação inteligente por meio da digitalização pode parecer esmagadora quando nos encontramos atolados em muitos parâmetros e variáveis para analisar, além de, claro, a quantidade absurda de dados. Dessa forma, é fato que a Big Data fica maior e, em breve, estaremos nadando em nosso próprio data lake (contém ironia)!

Muitas vezes, há dúvidas quanto à direção que estamos indo e tendemos a ter dúvidas sobre os resultados finais. Porém, parece, às vezes, que estamos dando murro em ponta de faca, especialmente se os resultados não forem promissores.

 Portanto, é crucial que nos concentremos em etapas concretas que vão do início ao fim de uma iniciativa de análise preditiva. Sendo assim, o resultado é uma implantação bem-sucedida de análises que direcionam o aplicativo para uma mentalidade de negócios de zero tempo de inatividade e zero defeitos. Por isso, duas áreas, manutenção preditiva (zero tempo de inatividade) e qualidade preditiva (zero defeitos), são os frutos mais fáceis e as vitórias mais rápidas para a fabricação inteligente hoje.

 Chegou o momento em que a pesquisa em inteligência artificial (IA) e suas técnicas subjacentes de machine learning (ML) estão agora disponíveis em um único sistema.

 Confira os seis passos para uma implementação bem-sucedida de um projeto de análise preditiva na fabricação:

  1. Conectividade e aquisição de dados – selecione suas máquinas e adquira parâmetros de dados relevantes para aquela aplicação, por meio dos sensores;
  2. Ingestão e processamento de dados – consuma os parâmetros de dados relevantes em seu data-lake e pré-processe os dados, garantindo a integridade deles para análise;
  3. Engenharia de recursos – aplique ferramentas de extração e seleção estatísticas para converter os dados brutos em recursos altamente correlacionados para treinar os modelos de inteligência artificial e machine learning;
  4. Avaliação de integridade – quantifique a condição de integridade do equipamento de fabricação e determine os limites de aviso e falha por meio de um modelo de análise de inteligência artificial;
  5. Previsão e diagnóstico de desempenho – determine a vida útil restante (RUL) de seu equipamento com um grau de precisão de previsão e a causa raiz da falha;
  6. Tomada de decisão prescritiva – visualize informações de saúde, RUL e diagnóstico para usuários finais para suporte à tomada de decisão e, em alguns casos, prescrição de ações recomendadas, como a necessidade de ajustar o programa/receita da máquina ou integrar os insights com os clientes, sistema de manutenção para criar automaticamente um alerta preditivo ou ordem de serviço e solicitar peças de reposição.

Importância das etapas de análise preditiva

 Cada etapa é fundamental para o sucesso geral do projeto e a aceitação dos resultados pela comunidade de usuários finais. Sendo assim, a verdadeira medida de sucesso será a justificativa do caso de negócios para a iniciativa de análise, alcançando um retorno sobre o investimento (ROI) respeitável. E tudo isso o nosso sistema da Manusis4 faz. E bem, modéstia à parte.

 Sem um retorno mensurável, a manufatura inteligente permanecerá no modo de pesquisa e no purgatório do projeto piloto de desafios de escala. A aplicação da IA teve que esperar que o poder de computação, CPUs e memória RAM chegassem ao estágio atual, em que as velocidades de processamento podem sustentar cálculos de dados em tempo real e chegar a decisões também em tempo real.

 Combinado com a capacidade de rotear dados e decisões pela internet, o poder real da análise preditiva e da IA agora pode ser levado aos usuários no chão de fábrica. Dessa forma, em última análise, o cliente final se preocupa com uma experiência de solução intuitiva em que possa confiar e com o valor (caso de negócios), e não com a tecnologia e os algoritmos de IA e ML.