O futuro do trabalho é automatizar tarefas ou atividades repetitivas e demoradas. As soluções de transformação digital e a inteligência artificial (IA) oferecem um caminho para automatizar de forma inteligente os fluxos de trabalho e impulsionar a tomada de decisões autônomas.
O Digital Twin é uma solução que engloba todos os itens acima. O Fórum Econômico Mundial nomeou o gêmeo digital como uma solução definidora com a capacidade de melhorar as operações sistêmicas em 2015. Desde então, o gêmeo digital evoluiu de um espelho virtual de troca de dados e solução de problemas para soluções de ponta que aproveitam as redes neurais para criar uma lógica complexa baseada em regras, prevendo valores ou resultados para otimizar os sistemas operacionais.
A integração de redes neurais amplia os recursos e as possibilidades de aplicação de um gêmeo digital comum. Para tirar o máximo proveito das aplicações de redes neurais no seu gêmeo digital, comece com a integração adequada e aqui estão algumas dicas para ajudar você com isso.
1. Integração do comportamento inteligente
O gêmeo digital oferece às empresas um espelho digital para monitorar e gerenciar operações e processos em tempo real. As empresas implantam gêmeos digitais por diversos motivos e para atingir várias metas. Os exemplos incluem uma ferramenta de monitoramento remoto ou a previsão de desempenhos futuros e as escolhas necessárias para realizar desempenhos otimizados.
A aplicação do gêmeo digital como uma solução de previsão ou otimização de desempenho depende de objetos inteligentes e da capacidade de incorporar esses objetos à lógica de decisão. Para aplicativos complexos de gêmeos digitais, a definição de lógica personalizada para regras é uma tarefa difícil e demorada. Essas dificuldades estão relacionadas ao processo de capturar os diversos fatores que influenciam a tomada de decisões em uma regra.
A integração de redes neurais em soluções de gêmeos digitais oferece a você um caminho mais fácil para a criação de uma lógica complexa. Com uma rede neural, o processo de criação de lógica complexa é ignorado e a rede neural usa dados históricos para tomar as decisões necessárias. Os níveis de precisão da rede neural também são aprimorados por meio de treinamentos recorrentes usando dados simulados ou em tempo real.
2. Agregação de dados de treinamento
Uma máquina, um sistema ou um modelo equipado com recursos de inteligência artificial depende de dados limpos e rotulados para aprimorar seus recursos de tomada de decisão. Portanto, o acesso a dados limpos e rotulados é fundamental para a aplicação da IA na obtenção da fábrica inteligente ou na automação de fluxos de trabalho.
O aproveitamento de um gêmeo digital nos espaços de trabalho fornece às empresas os meios para capturar dados operacionais em tempo real. Mas a captura de dados é apenas a primeira etapa para que você obtenha insights dos dados. Colocar os dados capturados para trabalhar em estruturas de IA envolve a limpeza, a rotulagem e o fornecimento de insights contextuais a partir dos dados capturados. A integração de redes neurais em um gêmeo digital capacita as empresas com as ferramentas para gerar dados simulados para treinar algoritmos de IA.
3. Automatização de fluxos de trabalho
O manuseio de tarefas repetitivas e demoradas é uma das principais causas de erro humano no setor industrial. Assim, um dos principais argumentos de venda das soluções baseadas em IA é sua capacidade de dar suporte à automação, permitindo que os sistemas tomem decisões precisas.
As redes neurais permitem que as empresas que utilizam gêmeos digitais automatizem o desenvolvimento de regras ou a lógica de decisão nos modelos de simulação e de gêmeos digitais e monitorem os dados de desempenho para automatizar a tomada de decisões em tempo real.
4. Aproveite o aprendizado não supervisionado
O setor 4.0 concentra-se na capacidade da fábrica inteligente de funcionar de forma otimizada sem supervisão humana. Assim, a IA e seu subconjunto, as redes neurais, têm papéis importantes a desempenhar na implementação de modelos de negócios do Setor 4.0 no chão de fábrica. A combinação de gêmeos digitais com redes neurais traz o aprendizado não supervisionado para os processos automatizados.
Com redes neurais devidamente treinadas, os gêmeos digitais podem fazer inferências ou fornecer soluções precisas para desafios complexos quando houver fatores ocultos. A rede neural é capaz de aplicar o aprendizado por reforço para desenvolver políticas que levem à criação de valor ou lucro otimizados. Por exemplo, uma rede neural pode fornecer estimativas de tempo para orientar tarefas sensíveis ao tempo. Em uma situação em que um trabalho de produção não deve ser iniciado a menos que possa ser concluído dentro de um prazo especificado. Uma rede neural levará em consideração todos os fatores envolvidos no ciclo de produção ao prever os tempos de conclusão estimados. A linha do tempo estimada fornece as informações necessárias para que você inicie o trabalho ou negocie um prazo de conclusão viável.
5. Validar e avaliar algoritmos de IA
O gêmeo digital oferece às empresas uma recriação virtual dos sistemas físicos das instalações. A plataforma virtual torna-se, então, um ambiente mais seguro para avaliar o impacto da adição de novos planos operacionais, cronogramas ou sistemas a uma instalação existente.
O gêmeo digital também pode ser usado para testar e treinar algoritmos de IA para garantir que eles não tenham um desempenho ideal com um único conjunto de dados, mas tenham um desempenho ruim com outras opções de conjunto de dados. Aqui, um conjunto de dados de treinamento, um conjunto de dados de validação e um conjunto de dados de teste são usados para avaliar seus algoritmos de IA antes de implantá-los em seus sistemas operacionais
Primeiros passos com gêmeos digitais e redes neurais
Os modelos de simulação e de gêmeos digitais oferecem recursos analíticos aprimorados para empresas interessadas em otimizar os processos diários. As oportunidades de aplicação incluem planejamento e programação, manutenção preditiva, monitoramento remoto, otimização de fábrica orientada por dados, validação e testes etc.
A inclusão de redes neurais cria uma relação simbiótica entre simulação e IA. As redes neurais simplificam a criação de lógicas complexas e automatizam os fluxos de trabalho nos modelos de simulação e de gêmeos digitais. A simulação e os gêmeos digitais fornecem uma plataforma fértil para o desenvolvimento de dados de treinamento sintéticos, treinamento e avaliação de redes neurais. Você pode começar a avaliar e treinar suas redes neurais desenvolvendo dados de treinamento sintéticos com o Simio.