Máquinas cada vez mais inteligentes estão mudando o cenário da indústria. Esse segmento tem trabalhado para se tornar cada vez mais competitivo aproveitando as inovações tecnológicas — e o machine learning é uma que tem grande capacidade de oferecer insights importantes para a produção.

Na indústria, isso pode ser um excelente auxílio. Com o crescimento da automação industrial e a conexão do equipamento ao restante da fábrica, usando a internet das coisas (Internet of Things, ou IoT), as possibilidades são promissoras.

Confira como o machine learning já está sendo aplicado nesse segmento:

Quais os benefícios do machine learning?

O machine learning na indústria pode auxiliar na eficiência das cadeias de suprimentos, na personalização da produção e ainda no momento de oferecer estimativas bastante precisas para cada fase do processo produtivo.

E, ainda, pode servir para ajudá-la a adaptar-se às necessidades do mercado com antecedência. Isso porque um dos grandes diferenciais dos algoritmos de machine learning é o aprendizado iterativo.

Essa prática permite que eles aprendam continuamente: sempre que recebem novos dados, são capazes de se adaptar de forma automática e independente na busca por resultados cada vez mais otimizados.

Como o machine learning está sendo aplicado na indústria?

Manutenção

Poder prever a necessidade de manutenção de acordo com a necessidade da linha de produção é uma das vantagens do machine learning.

O monitoramento preditivo ajuda a prever possíveis falhas e a fazer a manutenção preventiva nas máquinas. Assim, as paradas não planejadas — e os prejuízos — diminuem.

Controle de qualidade

O controle de qualidade é um desafio para a maioria das indústrias, mas o machine learning pode ajudar. É possível usá-lo para criar algoritmos capazes de distinguir peças boas de ruins usando visão computadorizada.

Na fase de treinamento desses sistemas, só é necessário usar amostras satisfatórias. A partir delas, a inteligência artificial entende o processo e pode fazer a comparação. Ganha-se, então, tanto em precisão quanto em velocidade.

Cadeia de suprimentos

A otimização da cadeia de suprimentos é uma das tarefas que o machine learning na indústria faz com mais eficiência.

Com ele, compradores e fornecedores podem colaborar de forma a reduzir falhas de estoque, aperfeiçoar a precisão das previsões e ainda melhorar os prazos de entrega.

Estoque

Com os modelos da cadeia de suprimentos, a previsão de demanda e o planejamento de compra ficam mais precisos.

Assim, o nível de segurança de estoque pode ser adaptado para ficar o mais próximo possível do necessário, sem prejudicar processos nem aumentar gastos na tentativa de manter um estoque alto.

Segurança

O monitoramento constante da rede corporativa permite saber como os dados e os equipamentos são usados pela organização (perfil de acesso, aplicativos usados e intensidade do tráfego de rede).

Quando conhece o comportamento habitual, o machine learning pode distingui-lo de ameaças.

Tomadas de decisão

O machine learning na indústria é, dessa forma, um poderoso auxiliar nas tomadas de decisão. Com ele, é possível definir estratégias de forma mais rápida e com base em dados concretos.

Esse tipo de previsão tem mais chances de levar a ações vantajosas para a organização.

Já se sente preparado para aplicar o machine learning na indústria? Venha, então, conhecer alguns casos de sucesso de uso do big data — que, associado ao aprendizado de máquina, pode ser o diferencial que a sua organização está buscando.