Nas últimas duas décadas, os avanços tecnológicos e a capacidade de processamento proporcionam a criação de produtos inovadores. Neste contexto, o Machine Learning, ou simplesmente aprendizado de máquina, se destaca.

Essa é uma ferramenta que tem tudo para reinventar processos industriais, ajudando gestores a tomar melhores decisões, visando maior eficiência do negócio e contribuindo com expressivos saltos de produtividade.

Veja o que dizem Angela Gheller, diretora de produtos de Manufatura da TOTVS e Andréa Crespo, líder de Client Engineering da IBM para América Latina, sobre o aprendizado de máquina e porque essa ferramenta pode reinventar a indústria.

O que é Machine Learning?

Por definição, Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é uma “subárea” da Inteligência Artificial (IA) e da ciência da computação responsável pela análise de dados que automatiza a criação de modelos analíticos. 

“Essa é uma tecnologia que tem como principal premissa o uso de sistemas que podem aprender com os dados para identificar padrões e melhorar a sua própria atuação com o mínimo de intervenção humana”, complementa Angela Gheller.

Já Andréa Crespo destaca que a aprendizagem de máquina é usada para que possamos nos adaptar a novas circunstâncias, detectar e extrapolar padrões. 

Dessa forma, a partir de dados analisados com recursos estatísticos, os algoritmos são treinados a fazer classificações e previsões, apresentando insights e, consequentemente, apoiando as tomadas de decisão.

Relação direta com a Inteligência Artificial

Como já destacado, o Machine Learning é uma das principais subáreas da Inteligência Artificial, contribuindo significativamente com essa ferramenta. Mas Angela Gheller destaca que há claras diferenças entre estes conceitos.

“Enquanto a IA é um conjunto de mecanismos que espelham o comportamento humano para a resolução de problemas, precisando de ‘direcionamentos’ e parametrização, o machine learning aprimora o seu desenvolvimento a partir da sua própria experiência, de maneira autônoma e com o mínimo de interferência.”

Andréa Crespo, por sua vez, explica que o uso da Inteligência Artificial vai muito além da simples apresentação de resultados, principalmente porque o processo de aprendizagem é contínuo. 

“Quanto mais dados inseridos, maior será o volume de informações que podem ser relacionadas, ampliando e aprimorando as possibilidades nas respostas”, complementa.

Algoritmos de Machine Learning

Dentro do segmento há dois tipos principais de algoritmos de machine learning que são atualmente usados: 

  • Aprendizado supervisionado: em que o cientista de dados ensina quais conclusões e previsões o sistema precisa fazer e, a partir daí, o algoritmo vai se auto regulando; 
  • Aprendizado não supervisionado: em que o computador aprende, de forma independente e autônoma, os processos e previsões a serem elaborados.

Mas, para que os algoritmos realmente funcionem, Andréa Crespo explica que é fundamental coletar e preparar os dados. “Precisamos de dados com qualidade para gerar bons resultados”, opina. 

Então os dados são inseridos em cada sistema e o machine learning envolve um processo contínuo de aprendizagem, especialmente para aprimorar as possibilidades de respostas e gerar novos insights. 

“É essencial nessa fase o papel de um cientista de dados para avaliar os resultados e realizar os ajustes da melhor técnica a ser aplicada”, recomenda a executiva da IBM. 

Dessa forma, os algoritmos gerados a partir da análise de informações permitem que os sistemas proponham melhorias e até criam regras próprias de maneira automática.

Quanto mais experiências um determinado sistema tiver, mais possibilidades de alternativas e respostas ele poderá gerar. 

Hoje, com equipamentos cada vez mais robustos e maior capacidade de processamento, os recursos de machine learning permitem o desenvolvimento de algoritmos, rotinas e métodos de inteligência artificial para todos os tipos de sistemas, inclusive os industriais.

Aplicações do Machine Learning podem reinventar processos industriais

O uso de machine learning na indústria pode se dar de diferentes formas, com muitas delas tendo a capacidade de reinventar e otimizar processos industriais e apoiar estratégias nos mais variados setores do mercado, bem como nas áreas corporativas.

Assim, dentre as muitas possibilidades de uso em sistemas industriais, Angela Gheller e Andréa Crespo indicam que o processo de aprendizagem de máquina integrado a recursos de IA, permite:

  • Controlar fluxos de trabalho; 
  • Automatizar processos de produção;
  • Controlar a cadeia de suprimentos e fornecedores; 
  • Proteger o ambiente físico de unidades ou operações descentralizadas; 
  • Monitorar a segurança dos mais complexos ambientes e redes de TI;
  • Previsão da demanda e controle do estoque com base no histórico de vendas;
  • Manutenção preditiva;
  • Melhora na roteirização logística. 

Já os benefícios são inúmeros, como qualificação técnica, otimização, aumento da produtividade e redução de custos.

A executiva da IBM destaca também a possibilidade de ampliar a visão interna dos tomadores de decisão em relação aos processos cotidianos e eventuais dentro da sua operação. 

“A consequência natural é a adoção de estratégias que viabilizem a redução de custos – objetivo buscado por companhias de todos os portes e setores.”

Para finalizar, Andréa Crespo reforça que é fundamental que as soluções sejam desenvolvidas com total entendimento de cada etapa da produção e da operação, permitindo a criação de uma jornada de prioridades e oportunidades. 

“Por mais avançados que sejam, os recursos tecnológicos não apresentam mágicas automáticas. É preciso alimentar os sistemas, tratar e analisar dados para escalar um conhecimento capaz de levar as melhores probabilidades e soluções aos nossos clientes”, finaliza.

Quer saber mais? Então confira 8 das principais vantagens da aplicação do Machine Learning na indústria.