Como alavancar a produção com machine learning

 

A importância da machine learning

 

Hollywood retrata a inteligência artificial (IA) e a machine learning (ML) através de filmes de ficção científica e de ação; contudo, as aplicações estão a tornar-se muito mais comuns na vida quotidiana. Desde algoritmos de machine learning que recomendam quais os espectadores que podem desfrutar de um filme com base em hábitos anteriores, até chatbots que ajudam eficientemente os clientes, passando pelo conteúdo, vendedor, ou página de serviço de que necessitam, e os franchisings de futebol americano que utilizam a machine learning para ajudar a contratar e trocar jogadores, o futuro da machine learning parece estar para ficar. Para os fabricantes, as aplicações comerciais reais de integração de dados ML/AI para tomar decisões mais informadas podem ser vitais, explica Paul Dunn, VP de gestão de produtos da Infor, numa recente entrevista no podcast da Panorama Consulting Group.

 

Fabricantes de todas as dimensões podem ganhar valor com estas tecnologias modernas (avançadas, mas acessíveis) que potenciam a perceção dos dados e se integram facilmente nos sistemas existentes. Dunn vê a IA/ML para fabricantes como particularmente valiosa no ambiente atual, onde a volatilidade e as anomalias da cadeia de abastecimento continuam a desafiar a indústria. Com toda esta incerteza, os fabricantes estão a recorrer a soluções de machine learning, especialmente para o controlo preditivo da qualidade e manutenção do produto, a fim de assegurar que estão a produzir bons produtos, a monitorizar a manutenção do sistema para evitar perturbações na produção e a capturar os seus conhecimentos internos.

 

A recomendação de Dunn para os fabricantes de como implementar a IA/ML: "Simples é melhor. Não precisa ser complexo; no entanto, os modelos inteligentes precisam ser capazes de adaptar variáveis para fornecerem valor real". Um exemplo recente que realça o valor do ML/IA é com a pandemia COVID que colocou enormes desafios aos fabricantes, que tiveram de descobrir rapidamente como se adaptar. A previsão da procura com a ajuda do ML permitiu aos fabricantes com essas ferramentas determinar rapidamente, e com maior precisão, o que precisava de ser ajustado.

 

"É importante começar com processos e análises simples, e depois ramificar-se com base nas aprendizagens com IA/ML mais avançadas. Pode não parecer intuitivo, mas começar simples e construir de baixo para cima, em vez de começar complexo e construir de cima para baixo", partilha Dunn que explica que a maioria das empresas já tem quantidades significativas de dados dentro dos seus sistemas ERP, CRM, RH e sistemas de execução de fabrico (MES).

 

No podcast, Dunn indica os seis principais fatores de valor para os fabricantes que integram IA/ML:

 

  1. Inteligência do processo – Melhora a eficiência e a tomada de decisões tanto para o negócio como para os processos de fabrico. Isto pode ser tão simples como posso detetar anomalias no nosso sistema de contabilidade para prevenir fraudes? Informação como esta é simples de detetar para a IA/ML.
  2.  

  3. Inteligência nos equipamentos - Usualmente utilizado para manutenção preditiva e preventiva. É útil ser capaz de prever quando um equipamento pode não funcionar como esperado ou ter uma paragem inesperada, o que é uma das principais causas de perda de oportunidades e de perda de valor para uma empresa durante a produção.
  4.  

  5. Inteligência nas previsões - Uma ferramenta recente que é necessária para ajudar as empresas nas questões da cadeia de abastecimento. Ajuda a saber o quê/quando encomendar materiais e pode mesmo prever quando alguns materiais podem ser escassos.
  6.  

  7. Inteligência nas vendas - Ajuda a melhorar a eficiência e eficácia das relações com os clientes e responde a perguntas como: Quem são os meus melhores potenciais clientes alvo? Para além de ajudar na previsão dos objetivos de vendas para o próximo ano.
  8.  

  9. Inteligência nos preços - Apoia a precificação orientado pelo mercado, detetando anomalias ou oportunidades no mercado onde os preços podem ser ajustados para aumentar as margens, ou como as margens podem estar a diminuir e perceber como lidar com isso.
  10.  

  11. Inteligência do Capital Humano - Proporciona eficiência laboral com conhecimentos sobre como melhorar a satisfação e retenção dos empregados. Pode identificar colaboradores que possam estar em risco antes de se demitirem. Isto é importante face à escassez do mercado de trabalho atual.

 

É importante que os fabricantes comecem a pensar no tipo de informação de que necessitam para fornecer um determinado resultado, e depois incorporarem nas ferramentas IA/ML modelos de dados semânticos para gerar resultados precisos e úteis.

 

As considerações finais de Dunn: Não o faça sozinho quando estiver a determinar como utilizar e integrar a machine learning ou inteligência artificial na sua organização. Este processo requer foco e as competências de pessoas com experiência nestas áreas.

 

A IA/ML pode ser um ativo valioso para expandir o conhecimento de um fabricante sobre os seus processos, produtos e produção. A integração da IA/ML fortalece a tomada de decisões estratégicas e pode acrescentar valor.

 

Saiba mais sobre as soluções para fabricantes que integram Inteligência Artificial e Machine Learning no nosso website. Para esclarecer quaisquer dúvidas ou questões, por favor use os nossos contactos.

 


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