Inteligência artificial é uma das mais importantes tecnologias dos tempos modernos, foi através do seu desenvolvimento que muitas tarefas ganharam novas possibilidades de automatização e execução. Engana-se quem pensa que o conceito é novo, primeiramente concebido em 1956 por John McCarthy em uma conferência de especialistas em Dartmouth College, a Inteligência Artificial até então era usada apenas em laboratórios de pesquisa por meio de máquinas gigantescas capazes de realizar simples ações através de cálculos aritméticos básicos em dados com estrutura linearmente separável.
Apenas décadas após, o uso de Inteligência Artificial passou a ser utilizado dentro do mercado industrial, alavancada principalmente pelo aumento de capacidade computacional dos computadores e melhor exploração de arquitetura, como por exemplo, desenvolvimento de instruções vetoriais em CPUs .O que antes eram apenas simples cálculos, tornou-se posteriormente uma inteligência computacional capaz de interpretar corretamente grandes massas de dados estruturados e não-estruturados e reconhecer padrões complexos, ganhando proporções gigantescas e se tornando o principal divisor de águas no fenômeno que denominamos de transformação digital.
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AI NAS INDÚSTRIAS
Quando nos referimos à Inteligência Artificial, não falamos em uma tecnologia isolada, mas sim, em um conjunto de tecnologias que possibilitaram aplicações nas mais variadas funções dentro de um processo industrial. Redes Neurais, Deep Learning, Machine Learning são apenas algumas das muita técnicas computacionais existentes, e que possuem um papel fundamental dentro do processo industrial contemporâneo.
Continuamente essas técnicas computacionais buscam pelo aprimoramento e desenvolvimento de aplicações em áreas relacionadas a Busca e Otimização, Planejamento e Escalonamento, Representação de Conhecimento e Aprendizado de Máquina
- Machine Learning
São algoritmos capazes de extrair e processar quantidades massivas de dados, podendo ser aplicados na Classificação, Regressão, Clusterização e Detecção de Anomalias.
- Deep Learning
Técnicas de “Redes Neurais Recorrentes”, que são utilizadas principalmente em problemas de Processamento de Linguagem Natural (NLP na sigla em inglês), e “Redes Neurais Convolucionais”, que são utilizadas principalmente no reconhecimento e extração de padrões em imagens.
Através da Inteligência Artificial a indústria tem a possibilidade de usufruir de métodos computacionais descritivos e preditivos, permitindo muitas possibilidades, por exemplo, na otimização de performance, controle e monitoramento de operações, aumento na qualidade do produto e maior rentabilidade.
Nos dias atuais, os algoritmos de inteligência artificial são responsáveis pela detecção e resolução de problemas, auxiliando na extração e interpretação de informações necessárias para tomadas de decisão estratégicas por parte dos gestores responsáveis.
Através de técnicas de inteligência artificial, muitas indústrias são capazes de realizar processamento de grandes quantidades de dados para extração automática de padrões de difícil percepção humana em ativos, processos e operações. Essas técnicas permitem com que anomalias nos padrões estabelecidos por cálculos posteriores sejam rapidamente identificados, permitindo assim, predições sobre perda de produtividade, qualquer desvio em um processo, e problemas na integridade estrutural de ativos. De modo geral, a aplicação de algoritmos de Aprendizado de Máquina como técnicas computacionais é possível graças ao uso de placas de vídeo de propósito geral (GPGPU), que são capazes de executar processamentos com alto grau de paralelismo, técnica também muito empregada em jogos digitais.
A extração e processamento dessas grandes quantidades de dados é essencial para o desenvolvimento de planos de inspeção e manutenção de integridade, permitindo um planejamento de acordo com a necessidade de cada tipo de cenário préviamente estabelecido pelos algoritmos. Estes, são capazes de realizarem escalonamento de tarefas para equipes dentro de uma operação.
Em plantas industriais, existem equipes que podem executar determinadas tarefas. Uma tarefa, por exemplo, a execução de uma inspeção ou manutenção em um componente. As equipes podem levar tempos diferentes para executar as tarefas e é necessário que o algoritmo considere a ordem em que as tarefas precisam ser executadas, os turnos de trabalho das equipes e as distâncias espaciais entre os componentes. O objetivo é minimizar o tempo despendido para executar todas as tarefas, considerando todas as restrições citadas anteriormente.
Além disso, os algoritmos também podem ser aplicados para a localização de áreas que demandam maior atenção, por conta de altos níveis de desgaste, pressão e corrosão, permitindo assim, com que indústrias como as de óleo, gás, mineradoras e offshores não possuam interrupção de produção ou parada repentina na linha de extração.
Com o auxílio das técnicas de inteligência artificial o momento ideal para intervenção em tarefas referentes à manutenção podem ser realizados com base em dados capturados por sensores instalados nos ativos, resultando em maior produtividade, menores riscos à operação e consequentemente maior rentabilidade sobre a operação.
Isso é possível dentro do cenário industrial graças ao uso de Inteligência Artificial alinhada a outra grande tecnologia fundamental da transformação digital: os Digital Twins.
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DIGITAL TWIN E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
O digital twin é a representação digital de um processo, operação, ativo ou até mesmo instalações industriais inteiras. O digital twin é uma ferramenta que por meio de softwares, auxilia o desenvolvimento, gerenciamento e monitoramento de produtos, instalações industriais e até de projetos antes mesmo da sua produção. Essa ferramenta é usada tanto em operações como pré-operações.
Quando alinhada aos algoritmos da Inteligência Artificial, o digital twin tem seu efeito potencializado. Os algoritmos são capazes de realizar cálculos, reconhecer padrões e prever cenários por meio de inputs sobre os estados dos elementos reais a serem monitorados, otimizando o uso de recursos e reduzindo custos. A partir disso, muitas tarefas podem ser otimizadas com base nos cálculos e insights fornecidos pelos algoritmos.
A integração destas duas tecnologias vem permitindo às indústrias o aprimoramento de operações, tornando os processos seguros e rentáveis, automatizando processos de monitoramento e controle.
Os algoritmos também ajudam na potencialização de performance em planos de manutenção e inspeção dentro das plantas industriais, através de softwares equipados com esse algoritmos, pode-se ter o amplo controle sobre longevidade e desempenho dos ativos, prevendo-se riscos e falhas.
Além disso, por meio dos algoritmos é possível estabelecer conexões de auto-aprendizado, de tal forma que elas se auxiliem automaticamente e alcancem um melhor desempenho, resultando em melhoria no uso dos recursos computacionais, a fim de reduzir riscos e ainda promover previsões de budgets das execuções de planos de inspeção e manutenção. Esse tipo de técnica é comumente chamada de arquitetura de microserviços.
COMO AS INDÚSTRIAS VEM IMPLEMENTANDO O USO DE AI EM SUAS OPERAÇÕES
O mercado tem adotado várias maneiras de se adaptar a implementação de IA em seus processos. Ano após anos a tecnologia vem se desenvolvendo ainda mais e alcançado novos patamares com novas funcionalidades e possibilidades de aplicação.
Em um estudo realizado pela Globe Newswire, estima-se que o mercado global de análise preditiva foi avaliado em aproximadamente US $ 3,49 bilhões em 2016 e deve chegar a aproximadamente US $ 10,95 bilhões até 2022, crescendo em um CAGR (Taxa de crescimento Anual Composta) de cerca de 21% entre 2016 e 2022.
Ou seja, o mercado de inteligência artificial vem crescendo constantemente e nota-se que as empresas têm o entendimento sobre as vantagens competitivas resultantes da implementação dessas tecnologias em seus processos.
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