A mudança disruptiva não precisa ocorrer às custas dos modelos operacionais convencionais ou existentes. Um excelente exemplo que destaca a afirmação acima é a adoção generalizada da digitalização no setor de manufatura. A substituição de papel e itens físicos por sua contraparte digital facilitou o armazenamento de conjuntos de dados históricos e simplificou a análise, trabalhando em conjunto com sistemas legados. Assim, o aumento da taxa de adoção das redes neurais artificiais deverá facilitar a aplicação dos modelos de negócios do setor 4.0 na manufatura.
O setor 4.0 cria diversas oportunidades para as empresas aproveitarem as tecnologias avançadas para otimizar os processos operacionais. As tecnologias que aprimoram a conectividade digital, apoiam o desenvolvimento de sistemas ciberfísicos, impulsionam a análise e a automação são cruciais para a aplicação do setor 4.0. As redes neurais artificiais ou redes neurais capacitam os sistemas digitais e os aplicativos de IA com a capacidade de funcionar de forma inteligente sem intervenção humana.
O que são redes neurais? Uma breve descrição
As redes neurais são um subconjunto da IA e são essenciais para a aplicação de algoritmos de aprendizagem profunda. Os algoritmos de redes neurais refletem os padrões de comportamento do cérebro humano. A integração de redes neurais em programas e sistemas de computador os capacita a reconhecer padrões e analisar dados para resolver problemas.
As redes neurais são algoritmos comumente usados em uma variedade de aplicações, incluindo modelos de regressão para prever valores, analisar texto/fala, reconhecer/classificar imagens, detecção de anomalias e reconhecimento de padrões. Uma rede neural consiste em um nó de entrada, nós ocultos e um nó de saída. O nó de entrada recebe os dados; o nó oculto é onde ocorre o cálculo para fornecer uma saída prevista no nó de saída.
Introdução às redes neurais na Indústria 4.0
A integração das redes neurais começa com a análise dos modelos de negócios do setor 4.0 e as tecnologias necessárias para implementá-los e, em seguida, determinar como eles podem ser aprimorados. Esses modelos de negócios incluem manutenção preditiva, otimização de planta ou processo orientada por dados, validação e testes etc.
Aprimorando os aplicativos de manutenção preditiva
Um dos modelos de negócios do Industry 4.0 que reduziu o custo de utilização de equipamentos de fabricação é a aplicação de modelos de manutenção preditiva para planejar cronogramas e eliminar o tempo de inatividade. As estratégias de manutenção preditiva são implementadas por meio da captura de dados de utilização da máquina e da análise desses dados históricos para prever futuras paradas.
Atualmente, existem aplicativos móveis e da Web que analisam os dados necessários para prever os cronogramas de manutenção. Embora esses aplicativos tenham reduzido as falhas de máquinas em aproximadamente 70%, ainda é possível fazer mais ao integrar algoritmos de redes neurais aos aplicativos de manutenção preditiva. As redes neurais podem aprimorar a aplicação da manutenção preditiva automatizando o processo analítico de dados e melhorando a precisão da previsão.
As RNAs aprimoram o processo de previsão fornecendo informações sobre os fatores causais das falhas, o cronograma específico das falhas esperadas e o melhor momento para realizar as inspeções. As previsões que as redes neurais fornecem permitem que as empresas implementem sistemas de manutenção proativos que podem reduzir as taxas de falha em 90%.
Aprimorando a aplicação de modelos de otimização orientados por dados
A análise orientada por dados melhora a tomada de decisões que ocorre em uma instalação. Por exemplo, o planejamento da capacidade ou os ciclos de trabalho do técnico de programação garantem que uma instalação tenha os recursos para executar trabalhos dentro de prazos específicos. O software convencional de modelagem de simulação pode ser usado para desenvolver planos otimizados que aproveitem conjuntos de dados históricos. Porém, em cenários em que é necessário responder a perguntas complexas, como “escolher a linha de produção mais rápida entre duas linhas afetadas por vários fatores operacionais”, são necessários mais recursos computacionais. Exemplos de fatores operacionais podem incluir tempos de preparação dependentes da sequência, disponibilidade de recursos e o tipo de trabalho que pode afetar o tempo de produção de cada linha.
Embora seja possível criar um modelo de simulação desse processo complexo, você não precisa se preocupar com isso. As horas de trabalho necessárias para desenvolver a lógica complexa que capta todos os fatores que afetam as duas linhas de produção são consideráveis. As redes neurais oferecem uma solução mais rápida e automatizada para o desenvolvimento das regras ou da lógica para resolver o complexo problema de escolher o intervalo de fabricação mais rápido entre duas linhas de produção. Nesse caso, uma rede neural substitui a necessidade de passar semanas desenvolvendo uma lógica complexa e automatiza o processo de tomada de decisão orientado por dados.
Outros setores em que as redes neurais aprimoram os modelos de negócios de otimização orientados por dados incluem o fornecimento de insights sobre operações complexas da cadeia de suprimentos e a previsão dos efeitos da demanda sobre os recursos disponíveis. Nesse caso, as redes neurais podem ser integradas ao software de planejamento da cadeia de suprimentos, à modelagem de simulação ou ao software de previsão de demanda para acelerar o processo analítico.
Validação e teste
Aproximadamente 70% dos processos de implementação de IoT DIY falham devido ao uso de técnicas inadequadas de validação e teste antes da implementação. Embora essa estatística se concentre na implementação da IoT, a validação inadequada também afeta a execução de planos operacionais ou de produção em todo o setor industrial. É por isso que a validação e o teste são um modelo de negócios ou conceito central do setor 4.0.
Os modelos de simulação e o Digital Twin fornecem as ferramentas de transformação digital que as empresas podem empregar para validar ideias antes da implementação. Essas soluções fornecem representações virtuais de sistemas físicos, proporcionando um ambiente seguro para validar as estratégias operacionais propostas. As redes neurais oferecem um meio de aprimorar os recursos de aplicação das ferramentas de transformação digital mencionadas anteriormente e também podem se beneficiar do ambiente simulado proporcionado por essas ferramentas.
Por exemplo, as redes neurais podem substituir a lógica complexa necessária para desenvolver modelos precisos que produzam previsões altamente precisas com relação ao desempenho de uma estratégia. Por outro lado, a simulação ou o modelo gêmeo digital produz dados de treinamento que podem ser usados para treinar a rede neural a fim de aprimorar sua capacidade de previsão.
O que está impedindo as empresas de aproveitarem as redes neurais?
A adoção do uso de redes neurais para aprimorar os modelos de negócios do setor 4.0 melhora os planos, aumenta a produtividade e prolonga a vida útil dos equipamentos operacionais, o que garante a lucratividade. Apesar desses benefícios, as empresas do setor industrial continuam cautelosas e não querem fazer mais do que podem mastigar. Os motivos para essa abordagem cautelosa na adoção de redes neurais incluem;
- Falta de talento e treinamento adequados
- Confusão sobre como escolher uma solução em meio a uma infinidade de soluções digitais
- Pensamento de curto prazo para proteger o status quo
Os motivos descritos para cautela são todos válidos, pois diversas soluções digitais transformadoras que exigem um nível variável de especialização para gerenciar disputam consistentemente a atenção dos executivos de nível executivo. Ao contrário de outras soluções, em que são necessários esforços consideráveis para uma implantação bem-sucedida, as redes neurais podem ser integradas com facilidade.
Soluções como a simulação Simio e o software de modelagem de gêmeos digitais integram o uso de redes neurais feedforward e os usuários podem tirar proveito disso sem nenhuma experiência em codificação. Os usuários finais também podem aproveitar o Simio para desenvolver dados de treinamento sintéticos para treinar seus algoritmos de rede neural. Por fim, o ONNX oferece aos usuários um formato de arquivo de código aberto para transferir algoritmos entre diversos aplicativos com facilidade.
As organizações podem tirar proveito da rede neural aproveitando a tecnologia certa que dá suporte ao seu uso e permite que você atinja suas metas operacionais. Ao investir nessas soluções tecnológicas, os líderes podem se preparar para os desafios operacionais de amanhã e, ao mesmo tempo, gerenciar os desafios de hoje.