Ao pé da letra, o termo Machine Learning é traduzido como aprendizado de máquina e, por mais que esteja em destaque entre os termos mais pesquisados no Google recentemente, se refere a uma área da computação – mesclada com matemática e estatística – que já é velha conhecida. Entretanto, a utilização das técnicas de aprendizado de máquina vem ganhando destaque nos últimos tempos, uma vez que se faz necessário um grande volume de dados para sua validação. E, claro, nunca se gerou tantos dados quanto nos últimos anos.
Em resumo, o aprendizado de máquina consiste em entender o padrão de organização e relação dos dados e, baseado neste aprendizado, fazer previsões e recomendações sobre novos dados a serem gerados. Por exemplo: aprender, utilizando dados de cadastro de clientes, qual é a combinação de características que mais comumente estão associados à casos de atraso de pagamento. Assim, utilizando este aprendizado é possível tomar a decisão de concessão de crédito a um novo cliente de forma mais assertiva.
Em geral, os processos industriais automatizados são também grandes fontes de dados em grande volume e variedade. Assim, também é possível aplicar técnicas de Machine Learning através destes dados para diversas finalidades, entre elas:
– Previsão do tempo médio de desgaste de ferramenta, possibilitando o agendamento prévio de manutenção;
– Determinação do melhor ajuste de parâmetros de um determinado processo, garantindo acuracidade e velocidade de execução;
– Estimativa da produtividade do dia, semana ou mês seguinte, permitindo um melhor controle de estoque, agendamento de expedição, entre outros.
A aplicação de técnicas como essa exigem que a empresa invista em soluções de ciências de dados. No caso das empresas com produção automatizada, vale uma conversa com a provedora da sua automação.
A AGPR5 está desenvolvendo soluções de aprendizado de máquina para serem agregadas ao sistema implantados em seus clientes.
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