Com o fortalecimento da transformação digital no mercado, o machine learning na indústria vem sendo uma das estratégias mais importantes para o crescimento e destaque deste setor.
Para os cinéfilos de plantão, quem nunca assistiu algum filme com máquinas superinteligentes e capazes de realizar diversas funções sozinhas? Essa é uma das visões mais clássicas de quando falamos sobre este termo, e que acaba representando, de certa forma, a ideia principal de sua aplicação.
A implementação do machine learning nas indústrias vem sendo cada vez mais buscada pelas companhias do segmento em prol de seu melhor desempenho e redução de custos. Em muitos casos, ele já se tornou uma peça imprescindível nas operações.
Muitos acreditam que este é um conceito relativamente recente no mercado. Mas, acreditem ou não, desde a década de 1960 o aprendizado das máquinas já era abordado, e acabou ganhando força ao longo dos anos graças ao desenvolvimento tecnológico e a incorporação de recursos cada vez mais robustos.
Em uma demanda cada vez maior do mercado, ter maquinários inteligentes pautados pela inteligência artificial é uma estratégia valiosa para elevar a produção e manter o negócio competitivo. Fora outros benefícios que essa ação pode trazer para este setor.
Por isso, neste texto explicaremos em detalhes no que consiste o machine learning nas indústrias, os maiores exemplos vistos atualmente, suas vantagens aos negócios e, principalmente, como incorporar estes recursos com alta probabilidade de sucesso.
Antes, confira os tópicos que serão abordados:
- O que é o machine learning?
- Exemplos de machine learning na indústria
- Quais as vantagens do machine learning na indústria?
- Como implementar o machine learning na indústria?
Boa leitura.
O que é o machine learning?
O machine learning representa o aprendizado das máquinas. É a área da computação onde, por meio da inteligência artificial (IA) visa o desenvolvimento de maquinários inteligentes que aprendam automaticamente.
Com um conjunto de algoritmos, o objetivo do machine learning é fazer com que estes sistemas consigam tomar decisões sozinhos, a partir de um raciocínio que se assemelhe ao pensamento humano.
Assim, no dia a dia de uma empresa, as máquinas desenvolvidas com o machine learning podem agir e operar cada vez mais de forma autônoma, projetadas para irem aprendendo constantemente sem a interferência humana, aprimorando seu funcionamento e visando trazer resultados melhores.
Sua origem já tem quase 70 anos, quando os primeiros testes do poder de raciocínios inteligentes foram feitos nas máquinas. Diversos experimentos vêm sendo aplicados desde então, contribuindo para que sistemas cada vez mais inteligentes surjam e possam ser implementados nas empresas para o melhor desempenho de suas operações.
Exemplos de machine learning na indústria
Por já estar fortemente solidificado no mercado, existem diversos exemplos de machine learning na indústria a serem acompanhados e adotados em prol da prosperidade do negócio.
Deles, alguns dos mais vantajosos para este segmento são na aplicação da previsão de demanda e controle de estoque; segurança; manutenções preditivas; controle de qualidade e no atendimento ao cliente.
Entenda melhor como o machine learning impacta cada um deles:
Previsão de demanda e controle de estoque
O gerenciamento de estoque é uma das atividades mais essenciais para o bom funcionamento do setor. Sem mecanismos que auxiliem nesse acompanhamento para garantir o atendimento das demandas, dificilmente será possível manter um bom desempenho no mercado.
Mas, com o machine learning nas indústrias, estas empresas terão em suas mãos sistemas de acompanhamento em tempo real de suas movimentações e vendas, assim como todo o histórico registrado e armazenado com segurança em uma base de dados robusta.
Com estas informações colhidas e analisadas constantemente, poderão identificar os itens que devem ser repostos e, até mesmo, prever demandas com base nas maiores movimentações dos clientes.
Essa aplicação do machine learning na indústria é extremamente vantajosa para otimizar seus processos mantendo o estoque em dia, evitando que as empresas tenham faltas de produtos e prejudiquem suas vendas.
Segurança
Toda indústria lida com um alto volume de dados diariamente, envolvendo seus serviços, produtos, clientes e muitas outras informações sensíveis às suas operações.
Sem um sistema de segurança eficaz, as chances destes dados se perderem ou vazarem são elevadas. Principalmente, em meio a crimes crescentes de roubo de informações.
Um levantamento feito pela Sophos mostra que 55% das industriais sofreram sequestro de dados em 2021 – quantidade 52% maior em relação ao ano anterior. Delas, a minoria (38%) conseguiu interromper o ataque antes da ação, uma vez que a maior parcela destas companhias não investia em mecanismos de proteção eficazes.
Neste cenário, uma das contribuições mais importantes do machine learning na indústria é, justamente, prover a segurança dos sistemas utilizados, evitando seu roubo ou vazamento. Quando instalados, podem identificar qualquer tipo de ameaça deste tipo e prevenir danos que comprometam a perpetuidade do negócio.
Manutenções preditivas
Máquinas podem precisar de manutenções periódicas, o que inevitavelmente gera altos custos aos empreendedores. Mas, e se fosse possível evitar este cenário e impedir que as operações fossem impactadas por estes consertos?
Uma das aplicações mais importantes do machine learning na indústria é acompanhar o funcionamento das máquinas utilizadas pela empresa e identificar, antecipadamente, quando alguma delas precisará de um eventual reparo.
Dados como temperatura, pressão, vibração, consumo de combustível/energia desses equipamentos conseguem ser analisados por esses sistemas a todo momento. Assim, caso algum deles dê indícios de apresentar um defeito, consegue ser consertado em tempo hábil para evitar problemas que gerem maiores danos.
Ele permite que os gestores descubram erros antecipadamente, para que não tenham que lidar com surpresas desagradáveis que gerem algum tipo de consequência para seu negócio.
Controle de qualidade
Garantir um serviço de qualidade é complexo para todas as empresas, principalmente a longo prazo. Mas, o machine learning nas indústrias é uma das ferramentas que pode auxiliar nessa tarefa.
Seus algoritmos baseados em IA conseguem identificar e separar as peças e itens bons dos defeituosos, assim como os processos que não estão desempenhando corretamente. Com essas informações, os gestores da área podem ajustar tudo o que for preciso, mantendo uma entrega de alta qualidade ao consumidor final.
Não apenas a precisão é adquirida, mas também velocidade em desempenho excepcional em toda a sua cadeia de produção.
Atendimento ao cliente
Quando falamos sobre machine learning na indústria, não podemos nos limitar às máquinas responsáveis pela fabricação de seus serviços ou monitoramento dos processos.
Por mais que muitos desconheçam, essa ferramenta também pode ser implementada diretamente no atendimento ao cliente, visando o aperfeiçoamento dos canais de comunicação entre as partes para uma experiência cada vez mais satisfatória.
Um dos exemplos mais clássicos em alta hoje em dia é o chatbot. Os famosos robôs de conversação que direcionam o usuário em seu atendimento, em uma linguagem simples que, até mesmo, podemos nos esquecer que estamos falando com um sistema.
Assim como nas outras frentes de atuação, essas máquinas de atendimento também podem ser programadas para aprender constantemente, entendendo as necessidades dos clientes e como ajustar a comunicação para que consigam atender suas demandas em tempo hábil e com êxito.
Todo o histórico de conversação é armazenado por meio do machine learning na indústria, permitindo que sejam analisadas e estudadas para desenvolver respostas cada vez mais precisas e naturais ao seu público-alvo.
Quais as vantagens do machine learning na indústria?
Muito mais do que uma tendência tecnológica, investir no machine learning na indústria traz diversos benefícios para o segmento. Dentre eles, se destacam o aprendizado e melhoria contínua das máquinas, eliminação de tarefas manuais, maior adaptabilidade das operações, redução de custos e aumento na segurança.
Entenda a fundo cada uma delas:
Aprendizado e melhoria contínua
Um dos maiores propósitos do machine learning na indústria é garantir que as máquinas aprendam constantemente, melhorando cada vez mais seu desempenho e funcionalidades.
Sua inteligência artificial aplicada permite que analisem os dados coletados de suas operações a todo momento, identificando as funções que estão dando resultados e aquelas que precisam ser ajustadas conforme os objetivos desejados.
Deste modo, a tecnologia embarcada nessas máquinas viabiliza sua evolução permanente, elevando cada vez mais sua eficiência sem a necessidade da intervenção humana para realizar estes ajustes.
Eliminação de tarefas manuais com o machine learning na indústria
Não faz sentido operar uma indústria sem o apoio tecnológico em seu dia a dia.
Em meio a uma demanda crescente, optar por realizar suas tarefas manualmente impedirá que as necessidades do mercado sejam atendidas. Isso, sem falar no aumento do risco em problemas no maquinário, perdas de informações e baixa velocidade no desempenho.
A melhor forma de aperfeiçoar a linha de produção é com o machine learning na indústria. Afinal, essa estratégia irá introduzir a IA no dia a dia das empresas, automatizando suas operações e trazendo uma eficiência e produtividade muito maior.
A produção fica muito mais inteligente, dispensando a necessidade da ação humana para seu funcionamento e permitindo que seja direcionada para estratégias mais vitais, visando seu crescimento e destaque.
O machine learning na indústria traz adaptabilidade
O mercado muda a todo momento. Para acompanhar esse ritmo, é preciso se ajustar às tendências e demandas que despontarem.
Por isso, um dos maiores benefícios proporcionados pelo machine learning na indústria é viabilizar essa adaptabilidade nos sistemas implementados.
Para suportar as estratégias e objetivos definidos, os maquinários utilizados também precisam ser maleáveis, de forma que consigam se adaptar às situações sem danificar o bom funcionamento dos processos.
Afinal, em imprevistos externos fora de nosso controle como em questões econômicas, é preciso estar preparado para se ajustar ao novo cenário. E, mesmo contando com tecnologias robustas, sua falta de flexibilidade impedirá qualquer resultado positivo para o negócio.
Redução de custos
É fato que toda implementação de alguma tecnologia irá exigir algum custo inicial. Entretanto, ao longo do tempo, uma de suas maiores vantagens proporcionadas é a redução de custos operacionais, por meio de operações automatizadas, mais velozes e produtivas.
Com os recursos provenientes do machine learning na indústria, as empresas conseguirão instaurar processos muito mais assertivos, reduzindo significativamente erros provenientes de trabalhos manuais e altos gastos em problemas recorrentes nos sistemas.
Afinal, a inteligência embarcada internamente irá acompanhar o funcionamento das máquinas em tempo real, garantindo seu máximo funcionamento e identificando antecipadamente riscos que possam gerar problemas financeiros ao negócio.
Maior segurança
Roubos e vazamentos de dados estão se tornando crimes cada vez mais frequentes no mercado global. Principalmente, com o avanço da digitalização e o consequente aumento de tentativas por estes criminosos.
Com o machine learning na indústria, as empresas estarão respaldadas com mecanismos de proteção eficientes, que irão reduzir ao máximo essas tentativas de crimes e assegurar todos os dados pertinentes ao seu negócio e aos seus clientes.
Como implementar o machine learning na indústria?
Para implementar o machine learning na indústria, é importante se atentar a algumas etapas cruciais para garantir o bom desempenho do recurso. Elas incluem estabelecer os objetivos desejados, treinar os algoritmos para que aprendam constantemente e, principalmente, contar com um sistema de gestão para o processo.
Entenda melhor cada uma delas:
Estabeleça os objetivos desejados com o machine learning na indústria
Antes de adotar qualquer estratégia, a empresa deve ter claro em mente o que pretende conquistar com este investimento. Especialmente, se tratando de um recurso tecnológico cuja função é automatizar as atividades internas.
Para aquelas que desejam incorporar o machine learning na indústria, determinar esses objetivos é crucial de ser feito logo no início. Dessa forma, terão um norte para levar em consideração ao longo do projeto e avaliar se a ação selecionada está sendo positiva ou não.
Treine os algoritmos
Para que os maquinários consigam aprender constantemente, os algoritmos precisam ser desenvolvidos com a devida estrutura que suporte o propósito do machine learning na indústria.
Isso significa que, ao ser implementado, deve ser configurado de forma que analise o histórico de operações e o funcionamento atual, utilizando como referência os objetivos estabelecidos na primeira etapa.
Assim, a cada erro ou ajuste, a máquina conseguirá se adaptar conforme o desejado e firmado em sua configuração.
Conte com um sistema de gestão ao implementar o machine learning na indústria
Assegurar a eficácia da implementação do machine learning na indústria não é simples, e depende fortemente de um sistema de gestão robusto que permita o acompanhamento constante do sistema e os resultados obtidos.
Afinal, não há como determinar se o investimento foi de fato benéfico sem verificar essas informações de desempenho com base nas metas firmadas. A dispensa dessa etapa abrirá uma lacuna perigosa para as empresas, que podem correr o risco de insistir em uma estratégia que não esteja aderente ao que desejam.
Conclusão
O uso do machine learning na indústria está se tornando cada vez mais presente, em vista dos enormes benefícios que pode proporcionar para o melhor desempenho das empresas.
Com essa estratégia, os maquinários conseguem ser desenvolvidos para aprender constantemente, evitando a necessidade de um profissional comandando suas operações a todo momento e adquirindo uma capacidade de tomada de decisões extremamente assertiva.
Mas, para adquirir tais vantagens, é preciso definir com clareza os objetivos que desejam atingir e, principalmente, não abrir mão de um sistema de gestão completo que permita o acompanhamento de suas operações e traga segurança ao processo.
Sobre a H&CO
Com mais de 30 anos de atuação, a H&CO atua com foco em oferecer um atendimento profissional e de alta qualidade em tempo hábil. Não à toa que a empresa, presente em 15 países, conta com uma equipe de mais de 500 colaboradores e mais de 12 mil clientes em todo o mundo.
As áreas de serviços da empresa incluem contábil, staffing, gestão de entidades, além de realizar a implementação do SAP Business One, software de gestão da multinacional alemã.
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