O famoso ditado popular “é melhor prevenir do que remediar” se aplica totalmente à área tecnológica e ao cotidiano corporativo, principalmente quando o assunto é a utilização de algoritmos de Machine Learning para prever falhas. Além disso, este recurso também é ideal para aumentar a confiabilidade dos produtos. Leia o conteúdo até o final e mergulhe neste universo com a Apollo Solutions.
Os constantes avanços tecnológicos deram origem ao Machine Learning, ou aprendizado de máquina, que consiste em um método de análise de dados que automatiza a construção de modelos analíticos. Um ramo da Inteligência Artificial, o Machine Learning baseia-se na premissa de que os sistemas conseguem aprender com os dados, reconhecer padrões e extrair insights para tomada de decisões com o mínimo de participação de um ser humano.
Como o Machine Learning permite que as máquinas estejam “aprendendo” de forma recorrente, ele viabiliza uma mudança frequente de comportamento dos sistemas de acordo com a sua experiência e os dados analisados. Dessa forma, é possível aprimorar a realização de determinada atividade, por exemplo.
Os tipos de algoritmos de Machine Learning
Os algoritmos são o cerne do funcionamento desta tecnologia chamada Machine Learning. Eles são programados com modelos de inputs amostrais que são capazes de fazer previsões ou decisões guiadas por instruções programadas. Há quatro tipos principais de algoritmos de Machine Learning, eles diferem no que diz respeito à forma como cada um aprende sobre dados para fazer previsões.
Aprendizagem Supervisionada
Aqui neste modelo, o algoritmo é treinado por um conjunto de dados rotulados. O cientista de dados vai “mostrar” ao algoritmo o que ele deve fazer. A partir daí, o sistema faz comparações e dá respostas de acordo com o que foi aprendido;
Aprendizado Semi Supervisionado
Como o próprio nome já sinaliza, aqui neste modelo somente alguns dados são supervisionados. Ele tem como objetivo a realização de um treinamento de categorias de classificação em situações que existam um pequeno conjunto de dados rotulados com um conjunto grande de dados não rotulados;
Aprendizagem Não Supervisionada
Já aqui neste modelo, o computador aprende a identificar processos e padrões complexos de orientação. O sistema age por si e sem exemplos rotulados para fazer comparações;
Aprendizado por reforço
Aqui neste modelo de tentativa e erro, os algoritmos testam que ações entregarão os melhores resultados. Assim, o sistema se torna capaz de definir os meios mais inteligentes para fazer uma tarefa.
A aplicação do Machine Learning para predição de falhas
O Machine Learning é aplicado em vários setores dentro de uma empresa hoje, independente de porte ou segmento. E uma das suas principais utilidades hoje se dá em manutenções preditivas, que visa “prever” falhas de funcionamento de equipamentos e sistemas diversos a fim de evitar o comprometimento das operações do negócio.
O foco na manutenção preditiva garante uma série de benefícios às organizações, como a redução da ocorrência de paradas forçadas, o aumento da confiabilidade das máquinas, maior agilidade e eficiência nos processos, elevação do tempo de vida útil dos equipamentos, maior previsibilidade para os níveis de produção, entre outros.
E como o Machine Learning se torna uma peça chave para a manutenção preditiva? Através da análise de dados e sensores, algoritmos fornecem informações cruciais sobre o estado dos equipamentos em tempo real, como temperatura e pressão, permitindo a rápida detecção de desequilíbrios ou problemas. Além disso, algoritmos preditivos monitoram padrões para antecipar falhas futuras, possibilitando o agendamento de reparos e manutenções.
Os algoritmos de Machine Learning ainda podem funcionar com base em modelos preditivos de Deep Learning com monitoramento de padrões para antecipar falhas que podem acontecer futuramente. Como um exemplo de aplicação podemos citar uma fábrica de barras de aço, onde o algoritmo consegue, por meio de imagens térmicas, fazer uma relação da temperatura que uma barra saiu do forno com a probabilidade dele amolecer e estragar parte do processo industrial, Dessa forma, os gestores podem agendar reparos e manutenção.
Essa combinação de manutenção preditiva e Aprendizado de Máquina otimiza a gestão de recursos e a eficiência dos equipamentos, garantindo produtos de qualidade para os clientes. Ao monitorar constantemente todo o processo de produção, a empresa assegura a confiabilidade de seus produtos e fortalece sua reputação no mercado.
Com o Aprendizado de Máquina, a manutenção preditiva se torna um poderoso aliado para evitar custos desnecessários com paradas inesperadas e reparos emergenciais. Ao antecipar problemas e agir proativamente, as empresas alcançam maior produtividade e reduzem riscos operacionais, resultando em processos mais ágeis e confiáveis.
Ao adotar essa abordagem tecnológica, as empresas se posicionam na vanguarda da indústria, garantindo maior competitividade e excelência em seus produtos e serviços.
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