Manutenção Preditiva e Controle de Qualidade com Inteligência Artificial

Foto: nextgenges

A tecnologia aplicada em máquinas em diversos tipos de industrias está aumentando exponencialmente. Com o uso de diversos sensores que se comunicam conectados à internet das coisas (IoT), além do monitoramento em tempo real durante o processo de produção, torna-se possível pensar mais adiante e permitir também um monitoramento preditivo com o uso algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência computacional. Prever qual o momento certo de fazer uma manutenção no maquinário pode diminuir o tempo de inatividade e desperdícios provenientes de falhas.

Hoje, a manutenção preditiva é vastamente explorada como um elemento primordial para qualquer tipo de negócio. Através da aprendizagem de máquina, é possível controlar custos de manutenção de equipamentos através do uso de dados, com diversas características provenientes de múltiplas fontes, para prevenir falhas. Muitas empresas já contam com dispositivos conectados à internet das coisas (IoT) para monitoramento contínuo de suas linhas de produção, mas poucas utilizam esses dados para predizer falhas.

O aprendizado de máquina também está sendo adotado para verificação de produtos e controle de qualidade. A partir de um conjunto de amostras, algoritmos de visão computacional baseados em aprendizado de máquina, podem distinguir produtos bons de defeituosos. Para isso, basta treinar o algoritmo com produtos bons sem necessariamente prever todos os defeitos possíveis.  A partir de defeitos, podem ser disparadas notificações de lotes defeituosos e máquinas com problemas sem prejudicar toda a produção catastroficamente.

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