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Entenda o impacto da Inteligência Artificial no diagnóstico e no prognóstico de falhas nos ativos

O que o futuro nos reserva com o desenvolvimento da Inteligência Artificial (IA)? Segundo Marcus Pereira, da Comunidade Sebrae, “em cinco anos imagina-se que praticamente todos os equipamentos poderão ter uma interface de IA. Para 2030 existe a previsão de que todo o conhecimento do cérebro humano poderá estar inserido e possível de execução por um computador”. Pensando nos equipamentos com interface de IA e na Indústria 4.0, qual será o impacto da Inteligência Artificial na gestão de ativos? Como a IA já está sendo usada para otimizar o diagnóstico e prognóstico de falhas?

Segundo Mauro Spinola, professor da Fundação Vanzolini, “a Indústria 4.0 busca maior eficiência gerencial, por meio da integração entre os dados coletados diretamente pelos sistemas CPS (cyber-physical sistem – sistema ciber-físico) e os sistemas corporativos. Dessa forma, apoia a tomada de decisão com maior agilidade e precisão, com base em análises preditivas, além das informações em tempo real, baseadas em uma grande massa de dados”.

E o modelo de manutenção preditiva, segundo o professor, com o acompanhamento periódico do funcionamento das máquinas, equipamentos e peças de uma fábrica, permite detectar as falhas antes que elas ocorram e prevenir interrupções na linha de produção.

As vantagens da manutenção preditiva são inúmeras:

  • Aumento da vida útil do ativo
  • Mais confiabilidade e disponibilidade dos serviços
  • Agilidade e otimização do processo de produção
  • Redução dos custos com manutenções corretivas
  • Eliminação do processo de desmontagem das máquinas para inspeções
  • Redução da quantidade de danos
  • Redução na perda de recursos com falhas na linha de produção

A importância dos dados na gestão de ativos

O conceito de manutenção preditiva está baseado na Internet das Coisas (Internet of Things – IoT), na coleta de dados confiáveis e na sua correta gestão. Cada vez mais equipamentos estão conectados – previsões indicam que em 2022 cerca de 4 bilhões de conexões IoT estarão ativas globalmente – e seus sensores enviam automaticamente dados e mais dados.

O uso da Inteligência Artificial na gestão de ativos é que vai permitir a correta análise dessa grande quantidade de dados recolhidos automaticamente pelas máquinas, tomando o lugar do tradicional modelo de monitoramento manual da vida útil padrão dos componentes dos equipamentos. A partir das informações enviadas pelos sensores embarcados de fábrica nos equipamentos as ferramentas de Inteligência Artificial na gestão ativos emitem alertas preditivos avaliando a sua condição atual. E também sugerem ações corretivas para reparar ativos.

E quando a manutenção for inevitável, ferramentas de Inteligência Artificial na gestão de ativos enviam alertas aos técnicos informando quais componentes precisam ser inspecionados, quais ferramentas e que métodos usar, o que resulta em reparos muito mais focados, programados em antecedência.

A correta análise desses dados é que vão evitar perdas na ordem de US$ 50 bilhões por ano – valor que as empresas perdem globalmente por conta de tempo parado não planejado. E falhas nos ativos são a causa de 42% desse tempo de inatividade não planejado.

Por isso é tão importante investir em manutenção preditiva – afinal, todos ganham com a capacidade de prever antecipadamente a próxima possível falha de uma peça, máquina ou sistema.

A manutenção preditiva utiliza algoritmos avançados de Inteligência Artificial na gestão de ativos, com técnicas de Machine Learning e de Deep Learning, formulando previsões sobre o mau funcionamento dos ativos.

Isso permite uma redução drástica no tempo de inatividade não programado, bem como um aumento considerável na vida útil dos equipamentos.

Máquinas pensando como humanos. Ou como super-humanos?

A Inteligência Artificial (IA) é um ramo da ciência da computação que se propõe a elaborar dispositivos que simulem a capacidade humana de raciocinar, perceber, tomar decisões e resolver problemas, enfim, a capacidade de ser inteligente.

Um sistema de IA tipicamente consegue analisar dados em grande escala, identificar padrões e tendências e, então, formular predições de forma automática com velocidade e precisão.

E sua evolução passa pelos conceitos de Machine Learning e Deep Learning, pilares que sustentam a IA.

Machine Learning, ou aprendizado de máquina, é o uso de algoritmos para organizar dados, reconhecer padrões e fazer com que computadores possam aprender com esses modelos e gerar insights inteligentes sem necessidade de pré-programação. Os algoritmos de Machine Learning aprendem a partir dos dados a eles submetidos e, assim, as máquinas são treinadas para aprender a executar diferentes tarefas de forma autônoma. Logo, ao serem expostas a novos dados, elas se adaptam a partir dos cálculos anteriores e os padrões se moldam para oferecer respostas confiáveis. O que isso quer dizer, na prática? Em vez de programar regras em um computador e esperar o resultado, com Machine Learning a máquina aprenderá essas regras por conta própria.

Deep Learning, ou aprendizagem profunda, é um tipo de algoritmo mais sofisticado de Machine Learning, construído a partir do princípio das redes neurais. Deep Learning são esses algoritmos complexos construídos a partir de um empilhamento de diversas camadas de “neurônios”, alimentados por quantidades imensas de dados, que são capazes de reconhecer imagens e fala, processar a linguagem natural e aprender a realizar tarefas extremamente avançadas sem interferência humana.

Das Leis da Robótica às Leis da Inteligência Artificial

O escritor Isaac Asimov é mundialmente conhecido pelos seus livros de ficção científica, onde os robôs sempre tiverem lugar de destaque nas tramas. Para manter seus robôs sob controle, Asimov criou as três Leis da Robótica, a fim de limitar o seu comportamento.

  • 1ª Lei: Um robô não pode ferir um ser humano ou, por inação, permitir que um ser humano sofra algum mal.
  • 2ª Lei: Um robô deve obedecer às ordens que lhe sejam dadas por seres humanos exceto nos casos em que tais ordens entrem em conflito com a Primeira Lei.
  • 3ª Lei: Um robô deve proteger sua própria existência desde que tal proteção não entre em conflito com a Primeira ou Segunda Leis.

Mais tarde Asimov acrescentou a “Lei Zero”, acima de todas as outras: um robô não pode causar mal à humanidade ou, por omissão, permitir que a humanidade sofra algum mal.

Atualmente, a grande questão gira em torno dos avanços e limites do uso da Inteligência Artificial, e especialistas já divulgaram esboços de novas regras que devem nortear o desenvolvimento de sistemas de IA:

  • A Inteligência Artificial deve ser projetada para ajudar a humanidade: as máquinas que trabalham ao lado dos humanos devem fazer o trabalho perigoso, como na mineração, mas ainda respeitar a autonomia humana.
  • A Inteligência Artificial deve ser transparente:as máquinas não devem ser apenas inteligentes, mas também inteligíveis, de modo a que as pessoas tenham uma compreensão de como a tecnologia vê e analisa o mundo.
  • A Inteligência Artificial deve maximizar as eficiências sem destruir a dignidade das pessoas:é preciso ampliar, aprofundar e diversificar o envolvimento da população na concepção destes sistemas. A indústria de tecnologia não deve ditar os valores e virtudes deste futuro.
  • A Inteligência Artificial deve ser projetada pensando na privacidade: é preciso incorporar proteções sofisticadas de informações pessoais e de grupos.
  • A Inteligência Artificial deve ter responsabilidade algorítmica:os seres humanos devem ser capazes de desfazer qualquer dano não intencional no sistema.
  • A Inteligência Artificial deve se proteger contra viés:os desenvolvedores devem se certificar de que a Inteligência Artificial não será usada para discriminar as pessoas.

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