Por Luís Gonçalves, Data Analytics & AI Diretor da Noesis
Predictive asset management ou a inteligência ao serviço da gestão de ativos é, atualmente, uma das aplicações mais pertinentes da inteligência artificial no sector industrial. As grandes indústrias estão em esforço contínuo para otimizar o desempenho de seus investimentos e ativos físicos. É nesse contexto que uma abordagem de gestão preditiva de ativos, com o desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial orientados aos dados, para monitorizar equipamentos, emitir alertas e automatizar processos diários permite ganhos de eficiência significativos.
Num contexto em que a Indústria 4.0 gera/produz mais dados e informação que nunca -dados de produção, de processos relacionados, loTs, etc., a sua recolha permite definir e controlar processos de forma mais eficiente e otimizar a gestão de ativos. Desenvolver modelos de análise para deteção de anomalias, realizar análises de forecast e, mais interessante ainda, manutenção preditiva, estão entre os principais benefícios da utilização de Al.
Os modelos baseados em inteligência artificial garantem uma visão mais precisa dos acontecimentos ao longo do processo produtivo, antecipam cenários e preveem eventos temporais futuros através do estudo de variáveis históricas. Também a deteção de anomalias é otimizada, pois a utilização de Inteligência Artificial permite a identificação de alteração de padrões de funcionamento previamente apreendidos e identifica potenciais falhas, com geração de alertas em tempo real. Por outro lado, através da análise do histórico de padrão de funcionamento dos ativos industriais, e de outras variáveis que os influenciam, é também possível prever necessidades de manutenção e até antecipar a probabilidade de falha desses equipamentos.
Otimização de Processos com AI
Se considerarmos o potencial da Inteligência Artificial para prever consumos de componentes e enegéticos; prever procura de mercado, de necessidades de produção e outros; otimizar stocks, quer de produtos, quer de consumíveis; detectar antecipadamente falhas sejam elas de produção, anomalias de qualidade ou do processo produtivo; e a já referida capacidade de identificar necessidades de manutenção preventiva, permitindo antecipar problemas com equipamento/ maquinas, por exemplo, percebemos facilmente como a AI tem vindo a revolucionar o panorama da Industria, com ganhos assinaláveis na otimização da produção, planeamento, gestão e, necessariamente, redução de custos.
Data Analytics & AI para potenciar a eficiência - Um exemplo prático
Num dos nossos mais recentes projetos, o use case desenvolvido incidiu na temática da eficiência energética.
O projeto, desenvolvido para um dos principais players no mercado do fornecimento de energia em Portugal, consistiu na criação de um sistema de ingestão de dados para previsão de consumos de energia. Com o desenvolvimento desta solução, foi possível dotar a organização de capacidade de previsão das necessidades de consumo de energia dos seus clientes B2B, através de um sistema de análise em tempo real de diversos indicadores. Ser capaz de monitorizar consumos e retirar daí conclusões para a tomada de decisão futura foi um dos objetivos do sistema preditivo desenvolvido, que analisa todos os pontos de consumo de energia dos clientes e permite a geração de forecasts individuais para cada um desses pontos, sejam eles, máquinas, refrigeração ou outros. Com um sistema de ingestão de dados, a capacidade de analise em tempo real e a geração de análises individualizadas, por cliente e/ou por ponto de consumo, associado ao"treino" do modelo preditivo, com recurso à inteligência artificial, foi possível implementar uma solução completa que trouxe ganhos de eficiência significativos a este fornecedor de energia. Desde logo, ao ter acesso a um forecast de consumo de energia, com índices de confiança superiores a 90% torna-se possível estimar os níveis de procura de energia e tomar melhores decisões no processo de aquisição dessa mesma energia. Por outro lado, a deteção de situações anómalas com indentificação de desvios significativos no padrão de consumo do cliente, permitiu minimizar situações de eventual fraude. Finalmente, com garantia de um melhor fornecimento, foi também possível aumentar índices de satisfação dos clientes, atingir níveis de excelência na prestação do serviço e, consequentemente, aumentar receitas.
Em conclusão, a geração cada vez maior de dados, a capacidade de os captar e os enriquecer com recurso à Inteligência Artificial, com o objetivo de facilitar a tomada de decisão devem ser o principal referencial e objetivo imediato em qualquer organização. As soluções e as possibilidades que a Data Analytics e a Inteligência Artificial permitem atualmente são um aliado cada vez mais poderoso para revolucionar todo o sector Industrial.
*Artigo publicado em Business.IT
