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A meu ver, a ferramenta de machine learning (aprendizagem de máquina, em português), deve proporcionar uma verdadeira transformação tecnológica nas empresas, melhorando a previsibilidade e o planejamento das operações, desde que aplicado por especialistas, de acordo com o nível de maturidade das empresas.
Segundo estudo da Gartner com opiniões de CEOs de todo o mundo, metade das empresas do mundo devem atingir, já em 2025, um alto grau de na implementação de tecnologias de IA (inteligência artificial).
Neste sentido, o machine learning, que é uma subcategoria da IA, pode ser aplicada em diversas frentes. Listo aqui algumas:
Fornecer a previsão da demanda, ao utilizar dados históricos para antecipar demandas futuras do negócio;
Planejar a roteirização logística, ao capturar dados de entregas anteriores, desenhar roteiros alinhados às estratégias de negócios e ajudar no planejamento dos veículos usados para alcançar melhor custo-benefício, garantindo assim a otimização de gastos e a competitividade no setor;
Fazer manutenções preditivas, ao ser capaz de antecipar potenciais problemas na operação e possibilitar uma parada programada nos serviços;
Ajudar no controle de qualidade, podendo ser aplicada em ferramentas de vídeos, testes e outros sistemas automatizados, tornando a empresa capaz de perceber quando um produto não atingiu os níveis esperados de qualidade e trazendo autonomia para a tomada de decisão;
Apoiar a segurança de tecnologia da informação (TI), oferecendo soluções de segurança avançadas para identificar potenciais ataques, backup de dados e recuperação de desastres. Desta forma, o aprendizado de máquina detecta anomalias com base no comportamento do usuário e permite que as organizações identifiquem e atenuem ameaças, evitando assim a parada das máquinas e a perda em produtividade;
No Serviço de Atendimento ao Consumidor (SAC), permite que a empresa ofereça um atendimento mais eficiente, inteligente e otimizado por meio de chatbots, por exemplo, ferramentas que podem solucionar a maior parte das dúvidas dos consumidores e demandar um operador humano apenas em situações mais complexas;
Na otimização do trabalho humano e da tomada de decisão, o machine learning vai transformar os escopos de trabalho e oferecer oportunidades, com novas funções surgindo para suprir a relação entre homens, máquinas e algoritmos.
Também prevejo as vantagens competitivas envolvidas neste
processo. Entre elas estão:
Redução de
custos dos processos
Com os crescentes custos das matérias primas, manutenção de
ativos e máquinas, entre outros, o machine learning vem para melhorar a
produtividade e oferecer melhores estratégias de manutenção preditiva e
preventiva, evitando assim interrupções que podem causar horas de atraso na produção,
afetar a cadeia de suprimentos e o faturamento.
Entrega de
fábricas inteligentes
Com máquinas inteligentes, o machine learning automatiza
atividades que antes eram feitas manualmente, realizando a produção pontual de
produtos, customizados e sob medida, e monitorando e analisando os dados em
tempo real. Desta forma, é possível identificar e reduzir falhas que impactam
no produto final, simplificar processos de produção, de armazenamento e de
análise de informações, além de economizar uma quantidade considerável de
esforço e tempo das equipes.
Desenvolvimento
de sistemas de produção inteligente
Alinhado conforme a capacidade do estoque, disponibilidade para
iniciar a produção e os prazos de entrega, o sistema garante ações preventivas
e de produção adaptativa na indústria. Desta forma, ele equilibra os turnos de
trabalho da linha de produção conforme a disponibilidade de recursos e o volume
de demanda, auxiliando também na antecipação de gargalos e nas prioridades
estabelecidas.
Automatização
de processos de inspeções
Por meio da possibilidade de supervisão, modificação e
comunicação com toda a cadeia produtiva, promovendo diagnósticos mais precisos
e o planejamento de uma inspeção mais eficiente.
Distribuição
de redes e sistemas digitalizados
Para coleta e transferência de dados, além de novos dispositivos
para ampliar a automação da indústria 4.0, possibilitando, desta forma, que
máquinas, seres humanos, sistemas de software e produtos possam
compartilhar dados e interagir entre si.
Geração de aprendizado contínuo
Permitindo que máquinas executem ações
inteligentes sem terem sido programadas para isso, de forma supervisionada, com
interação humana no processo, ou não supervisionada, quando a máquina consegue
um nível total de autonomia em sua performance. Esta independência é
desenvolvida por meio de sistemas de computação cognitiva, e a habilidade de
aprendizado contínuo permite que a máquina analise dados, processe as
informações e tome decisões assertivas para a evolução do trabalho, sendo capaz
de evoluir automaticamente.
Walter Ezequiel Troncoso - Sócio-fundador da Inove Solutions, startup especializada em transformação digital e cibersegurança por meio de soluções de alta tecnologia, Walter é Engenheiro de sistemas de informação, com formação pela Universidad Tecnológica Nacional (UTN), e Arquiteto em soluções SAP. Com sólida experiência na construção de infraestruturas de grande escala e tecnologias emergentes em mercados da América Latina, Estados Unidos, Alemanha, França e Austrália, Walter aplica as melhores práticas em TI, gestão de equipes e de projetos. Antes de fundar a Inove, ocupou cargos de liderança no TMF Group, Cast Group, Wipro Limited, Petrobras, Farmoquímica e SAP. Seu perfil completo pode ser acessado em https://www.linkedin.com/in/waltertroncoso/.
Inove Solutions
www.inovesolutions.com
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