Nos últimos anos, a interseção entre a inteligência artificial (IA) e as demais tecnologias tem revolucionado a forma como encaramos a rotina industrial. O advento da Quarta Revolução Industrial trouxe consigo um cenário de inovação contínua, no qual empresas de diversos setores têm se empenhado em modernizar e otimizar suas operações. Nesse contexto, a inteligência artificial emerge como uma força motriz, impulsionando a eficiência, a produtividade e a qualidade dos processos industriais.
A modernização da rotina industrial não se restringe apenas à incorporação de máquinas avançadas, mas, sim, a uma verdadeira transformação digital que redefine os parâmetros de competitividade. A inteligência artificial atua como um catalisador dessa mudança, permitindo a automação de tarefas complexas, a análise preditiva de dados e a otimização de recursos. Essas tecnologias não só aceleram a produção como fornecem insights valiosos para as tomadas de decisão estratégicas.
Em resumo, trata-se de aproveitar o aprendizado automático para analisar dados, e gerar ideias úteis, e depois usar essas ideias para automatizar ações e melhorar processos.
Nesse contexto, os sistemas de IA podem monitorar e analisar fluxos de produção, identificar padrões de desempenho, prever falhas e sugerir melhorias. Além disso, a IA viabiliza a personalização em massa, permitindo a adaptação da produção de acordo com as demandas específicas do mercado. As tecnologias de IA aplicadas pela Verzani & Sandrini se dividem entre Integrações e AI Pipes:
Integrações
Data Sources e automações desencadeadas por insights gerados com machine learning
A Verzani & Sandrini, líder no segmento de serviços terceirizados e soluções integradas, traz um exemplo paradigmático da aplicação eficaz das tecnologias de inteligência artificial nas indústrias modernas. A empresa tem utilizado estratégias inovadoras envolvendo Data Sources e automações desencadeadas por insights gerados com machine learning para otimizar suas operações e redefinir os padrões de eficiência e qualidade em sua atuação.
A fundação da transformação
O primeiro pilar deste avanço é a gestão inteligente e integrada dos Data Sources. A Verzani & Sandrini compreendeu a importância crítica dos dados como o alicerce das tomadas de decisão informadas e da criação de soluções personalizadas para seus clientes. Esses Data Sources são, então, alimentados em sistemas de IA, que empregam algoritmos de machine learning para análise profunda. As técnicas de processamento de linguagem natural (NLP) são utilizadas para compreender e extrair insights de relatórios de incidentes, feedbacks de clientes e registros operacionais. Isso permite uma visão abrangente das operações, identificando padrões e tendências que anteriormente poderiam passar despercebidos.
Automações desencadeadas por insights
O verdadeiro valor dessa abordagem reside na capacidade de transformar insights em ações automatizadas. A Verzani & Sandrini emprega modelos de machine learning para identificar situações anômalas em tempo real. Além disso, a IA é utilizada para prever falhas em equipamentos e realizar manutenções preventivas. Isso reduz significativamente os tempos de inatividade não planejados, otimizando a disponibilidade de recursos e melhorando a produtividade.
Benefícios e desafios
A Verzani & Sandrini testemunhou um aumento substancial na eficiência operacional, com redução de custos e melhoria na qualidade dos serviços prestados. Além disso, a capacidade de oferecer soluções personalizadas e proativas aos clientes tem solidificado sua posição como líder de mercado. No entanto, esses avanços não ocorrem sem desafios. A coleta e o processamento de grandes volumes de dados requerem infraestrutura robusta e medidas de segurança cibernética reforçadas para proteger informações sensíveis. Além disso, a integração harmoniosa entre sistemas e tecnologias de IA, é um processo complexo que demanda expertise técnica e coordenação cuidadosa.
AI Pipes
Fluxos de controle incluindo portas lógicas e bibliotecas de machine learning
Uma parte fundamental da abordagem da Verzani & Sandrini neste ramo envolve a implementação de fluxos de controle sofisticados, combinando portas lógicas tradicionais com bibliotecas de machine learning para otimizar processos, melhorar as tomadas de decisão e impulsionar a eficiência operacional.
Fluxos de controle com portas lógicas e machine learning
A empresa reconheceu a importância de criar fluxos de controle bem definidos para gerenciar as complexas operações industriais de maneira eficiente. Para isso, combina o conhecimento tradicional de portas lógicas, que são elementos básicos de automação, com a potência das bibliotecas de machine learning. As portas lógicas são usadas para estabelecer regras e condições específicas para ações automatizadas. Elas definem os caminhos de decisão com base em critérios predefinidos, permitindo que a empresa tome ações rápidas e consistentes em cenários específicos.
Aqui, um caso de como a IA é utilizada na manutenção industrial:
Manutenção Preditiva
Algoritmos de IA podem analisar dados de sensores e máquinas em tempo real. Por exemplo, o Sensor de Temperatura: ele mede a temperatura do ambiente ou de um objeto. É amplamente utilizado em sistemas de aquecimento, ventilação e ar condicionado (HVAC), indústrias químicas e alimentares.
Aplicações práticas
Esses fluxos de controle aprimorados têm inúmeras aplicações em operações industriais da Verzani & Sandrini. Na gestão de pessoal, por exemplo, a combinação de portas lógicas e machine learning permite escalonar a equipe de acordo com as necessidades em tempo real. Além disso, a empresa utiliza essa abordagem para a manutenção preditiva. Ao monitorar constantemente o desempenho dos equipamentos por meio de sensores, a IA pode identificar tendências que sugerem possíveis falhas.
Desafios e benefícios
Embora essa abordagem híbrida traga muitos benefícios, também apresenta desafios. A integração de sistemas de automação tradicionais com algoritmos de machine learning exige expertise técnica e integração cuidadosa. Além disso, questões de segurança de dados e privacidade precisam ser abordadas para garantir a proteção adequada das informações sensíveis. No entanto, os benefícios superam os desafios. Essa abordagem não apenas solidifica a posição da empresa como líder no mercado, mas também serve como um exemplo inspirador de como a inteligência artificial pode ser aplicada com sucesso para transformar as indústrias modernas.
Você sabia?
Esses serviços de inteligência são executados pela Veman, uma empresa do grupo Verzani & Sandrini.
A Veman se destaca por oferecer soluções inovadoras de inteligência artificial aplicadas a operações industriais. Por meio da integração de tecnologias avançadas, como análise de dados, aprendizado de máquina e automação, a Veman proporciona às indústrias ferramentas de monitoramento em tempo real para otimizar processos de manutenção , gerenciamento de recursos e automação de processos.
Exemplos de inteligência artificial aplicados em edifícios pela Veman:
1. Predição de falhas
Integração com sistemas de gestão de manutenção e de incidentes
A empresa utiliza inteligência artificial para prever falhas em sistemas e equipamentos nos edifícios. Isso é alcançado por meio da integração com sistemas de gestão de manutenção e de incidentes. A IA analisa dados históricos e em tempo real para identificar padrões que indicam possíveis falhas iminentes, permitindo ações preventivas e reduzindo interrupções não planejadas.
2. Predição de energia
Adequação automática de cargas e demanda de energia. Ajustes de setpoints para otimização
A IA, quando bem aplicada, prevê o consumo de energia em edifícios. Com base nessa previsão, ocorre uma adequação automática das cargas e demandas de energia. Além disso, são realizados ajustes nos setpoints dos sistemas de climatização e iluminação para otimizar o uso de energia, reduzindo custos e minimizando o impacto ambiental.
3. Predição de demanda
Integração com sistema de gestão de facilities para ajustes automáticos na escala de equipes e solicitação de insumos
Integrada, a IA com o sistema de gestão de facilities para prever a demanda por serviços e recursos nos edifícios. Essa previsão possibilita ajustes automáticos na escala de equipes de trabalho, garantindo que a quantidade certa de pessoal esteja disponível para atender às demandas do momento. Além disso, a previsão é usada para solicitar insumos de forma eficiente.
4. Predição de ocupação
Ativação automática de utilidades em áreas do edifício
A IA é empregada para prever a ocupação de diferentes áreas do edifício. Com base nessas previsões, a empresa ativa automaticamente utilidades, como iluminação, climatização e sistemas de segurança, em áreas específicas conforme a ocupação prevista. Isso resulta em um uso mais eficiente dos recursos e proporciona um ambiente mais confortável e seguro para os ocupantes.
Conclusão
O processo de modernização industrial não está isento de desafios. Questões éticas e de segurança de dados surgem como preocupações centrais, demandando a implementação de medidas robustas para garantir a privacidade e a integridade das informações. Além disso, é necessário capacitar os profissionais e prepará-los para trabalhar em um ambiente cada vez mais tecnológico e interconectado.
Em síntese, a combinação entre inteligência artificial e demais tecnologias promove uma revolução silenciosa nos bastidores das indústrias, transformando processos tradicionais em operações ágeis e inteligentes. A modernização da rotina industrial impulsionada pela IA não apenas redefine a forma como produzimos, mas reafirma a necessidade constante de adaptação e aprendizado em um mundo em constante evolução tecnológica.
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