Inteligência artificial: não me chamem estúpida
Publicado às 08 de fevereiro de 2023 em Operational Excellence
Há dez anos, estava muito orgulhoso do quão inteligentes eram as máquinas na nossa fábrica. Hoje, com a minha definição atual de inteligente, percebo que, na verdade, eram bastante estúpidas.
Porquê? Porque, embora fizessem aquilo que foram programadas para fazer, assim que encontravam qualquer coisa inesperada ou fora do normal, bloqueavam. Limitavam-se a perguntar ao operador "O que se passa comigo?".
A resolução de problemas e a colocação de máquinas em funcionamento exigia pessoas inteligentes. Operadores altamente qualificados. Engenheiros de software e hardware experientes.
O problema é que, nos últimos dez anos, estas pessoas têm-se tornado cada vez mais difíceis de encontrar. Simplesmente não há talento novo suficiente a entrar na indústria para compensar o número de trabalhadores que atingem a idade da reforma. Quando deixam a indústria, os aposentados levam consigo o seu valioso conhecimento adquirido, que é o culminar de anos de experiência de trabalho. Com cada trabalhador que parte, as empresas enfrentam a perspetiva de uma mão-de-obra menos produtiva e menos qualificada.
Acabaram-se as perguntas estúpidas…
A solução óbvia é que as máquinas fiquem mais inteligentes, para que já não tenham de fazer perguntas estúpidas; que os fabricantes de máquinas concebam sistemas que consigam descobrir por si próprios por que razão pararam ou porque é que ocorreu um problema.
Em certa medida, isto já está a acontecer. Por exemplo, na utilização de sensores para que uma máquina de cartonagem possa avisar o operador de que ficou sem modelos de caixa.
No entanto, apenas com os sensores, não vamos muito longe. Passar ao próximo nível da autonomia dos sistemas requer a implementação de inteligência artificial (IA), de modo a permitir às máquinas a utilização de algoritmos inteligentes capazes de executar análises sofisticadas, mais semelhantes aos circuitos cerebrais humanos.
Fala-se muito sobre a utilização de IA para emular os processos de pensamento humano em aplicações industriais, mas ainda são poucos os exemplos reais de negócios que estão a conseguir desbloquear com sucesso o seu potencial.
Armadilhas comuns da IA
Há duas razões principais para tal: em primeiro lugar, as empresas caem frequentemente no erro de serem demasiado genéricas na aplicação da IA e, em segundo lugar, não sabem como lidar com a explosão de dados que esta abordagem abrangente gera.
Se estiver a pensar na forma como a IA pode ser aplicada na sua fábrica, em primeiro lugar, deve determinar que problema quer resolver ou que melhoria pretende fazer. Comece em pequena escala, com um problema muito específico. Posteriormente, terá de recolher os dados relevantes, o que não é tarefa fácil. Não só terá de se certificar de que tem os dados certos, como também de que são guardados na altura certa e que não se perdem. Além disso, esses mesmos dados terão de ser analisados.
O controlador de IA da OMRON, a primeira solução de IA do mundo "de ponta" (com o hardware baseado no Sysmac NY5 IPC e na CPU NX7) faz isso tudo por si. Este controlador regista os dados a velocidades ultrarrápidas e analisa-os através de reconhecimento de padrões, com base nos dados de processo recolhidos diretamente na linha de produção. Está integrado na nossa plataforma de controlo de fábrica Sysmac, o que significa que pode ser utilizado diretamente na máquina, para evitar perdas de eficiência.
IA em ação
Como exemplo desta abordagem em ação, estamos atualmente a trabalhar com um cliente da indústria alimentar para melhorar a integridade da selagem. Em vez de depender do operador para reconhecer quando a cabeça de selagem não está a funcionar como deveria, a máquina de embalagem utiliza IA para manter um desempenho consistente. Ao aplicar uma abordagem de IA à operação de selagem, iremos aumentar o tempo de armazenamento em vários dias e minimizar a ocorrência de selagens com defeito, eliminando assim o risco de um lote completo de produtos ser rejeitado pelos clientes de distribuição.
Aprendizagem automática: colmatar a lacuna da experiência
Até agora, falei apenas sobre tirar partido da IA para tornar as máquinas mais inteligentes. A outra trajetória de desenvolvimento para a IA é tornar as pessoas mais inteligentes. Os dados podem ser obtidos a partir de recursos físicos, neste caso, trabalhadores altamente experientes, e, a partir daí, o reconhecimento de padrões pode ser aplicado. Simplificando, o operador qualificado treina a máquina e a máquina treina o operador não qualificado
No nosso laboratório, estamos atualmente a fazer experiências com máquinas acionadas por IA que solicitam aos operadores que montem produtos e registam a forma como estes o fazem. O objetivo é descobrir a forma mais inteligente de realizar esta tarefa, para que essa técnica possa ser ensinada a outros operadores.
Outra aplicação industrial para a aprendizagem automática pode ser a utilização de IA para determinar as ações que o operador deve realizar na máquina. Se as mãos do operador se moverem na direção errada, por exemplo, é acionado um alerta.
Apenas os inteligentes têm a resposta
As empresas que já estão adiantadas na sua viagem de transformação digital estarão melhor posicionadas para aproveitar o valor da IA, quer seja para identificar as melhores práticas e treiná-las, prever falhas ou monitorizar as condições de funcionamento. No entanto, as empresas que se iniciam nesta viagem não se devem coibir de explorar a IA. Ao encomendar uma nova máquina, deve certificar-se de que esta possui a funcionalidade de gerar dados para fins de IA. Não precisa de saber quais os dados de que necessita, basta fazer as perguntas certas ao seu fabricante de máquinas. Além disso, deve começar em pequena escala e adotar uma abordagem gradual: o ADN humano evoluiu ao longo de milhões de anos, pelo que é irrealista esperar que as máquinas consigam rivalizar com o cérebro humano no espaço de apenas alguns meses.
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