Criando valores a partir dos dados na intersecção de AI e IoT

A geração de dados não é novidade para fábricas industriais, que desejam uma vantagem competitiva. Contudo, os avanços na geração de valor a partir desses dados são a virado do jogo.

(Fonte da imagem: Weidmüller)

Novos serviços baseados em dados estão inspirando engenheiros e fabricantes para estabelecer modelos de negócios lucráveis e eficientes, que criam fábricas inteligentes com tecnologia sofisticada que podem aumentar a qualidade do produto e reduzir custos.

Mas como os fabricantes convertem de dados para valor? Muitos fabricantes são inspirados pelas capacidades da inteligência artificial (AI) e como elas se cruzam com a Internet Industrial das Coisas (IIoT). Avanços nos algoritmos de aprendizado de máquina e na coleta e refinamento dos dados estão impulsionando o aumento da eficiência e produtividade.

Isso pode parecer muito complicado no início, mas, na verdade, pode ser obtido pelas vantagens concretas da indústria inteligente.

Métodos da inteligência artificial e, em especial, do aprendizado de máquina são ferramentas utilizadas para analisar dados de máquina. Tornando possível vincular dados e identificar correlações desconhecidas.

O conceito da Weidmüller envolve a facilidade de uso da AI por meio do software de Aprendizado de máquina automatizada para equipamentos e engenharia da planta. Para isso, padronizamos e simplificamos o uso do aprendizado de máquina para aplicações industriais de tal forma que especialistas no assunto, sem conhecimento da ciência de dados, podem gerar suas próprias soluções baseadas em dados.

Uma ferramenta de software guia o usuário através do processo de desenvolvimento do modelo. Especialistas em máquinas e processos podem facilmente criar, modificar e executar modelos de aprendizado de máquina sem o auxílio dos cientistas de dados, a fim de reduzir erros e o tempo de parada, otimizar as atividades de manutenção e melhorar a qualidade do produto. O software ajuda com a tradução e arquivamento do complexo conhecimento da aplicação em um aplicativo de aprendizado de máquina.

O aprendizado de máquina automatizada pode ser aplicado em muitas áreas — desde a detecção de anomalias e a classificação através da previsão de erros. Contudo, para detectar anomalias e fazer previsões com base na manutenção preditiva, os dados precisam ser coletados e correlacionados. Normalmente, existe um volume suficiente de dados relevantes do processo para máquinas e instalações. A fim de obter o valor agregado destes dados, eles são analisados usando métodos de aprendizado de máquina e são desenvolvidos modelos adequados.

Acreditamos que há uma forma fácil para chegar ao IoT industrial. Damos suporte a soluções em quatro níveis diferentes, os quais consideramos os blocos de construção:

1. Análise de dados e lógica de negócios — Obtém valor agregado concreto com serviços digitais, baseados em dados.
2. Comunicação de dados — Comunicação de rede cruzada a níveis mais altos de segurança, transportando dados confiáveis através da infraestrutura de rede.
3. Pré-processamento de dados — Reduz custos e fluxo de dados com tecnologia de borda IoT, como controladores, sistemas de E/S e medidores de energia.
4. Aquisição de dados — Ganha acesso a dados valiosos e confiáveis em aplicações para instalações novas ou existentes com controladores, máquinas, sensores, medidores e conversores analógicos de sinais.

A obtenção do valor agregado, a partir dos dados, começa pelo uso da inteligência artificial. Isso poderia ser tão simples quanto um sinal de advertência. Ou pode ser usado para AI com aprendizado de máquina. Para conhecer e entender o comportamento das máquinas, usamos esses quatro blocos de construção para combinar AI e IoT, tornando-nos os capacitadores dos dados para valor. Descubra mais sobre a virada de jogo da Weidmuller em nossa série de vídeos das Fábricas do futuro, relacionados ao uso do Aprendizado de máquina automatizada através da Inteligência Artificial no reino da automação industrial.