A Indústria 4.0 suportada pelo Aprendizado de Máquina

Indústria 4.0

Uma visão Global da Indústria 4.0

Quando os futuristas do passado imaginaram 2020, a visão provavelmente incluía uma infinidade de dispositivos inteligentes que pareciam naquela época domínio exclusivo da ficção científica. Eles imaginaram tecnologias como robôs domésticos cuidando do trabalho da casa, carros e aviões com piloto automático vagando pelas estradas e céus e a realidade virtual imersiva como o próximo e talvez último estágio do entretenimento audiovisual. Embora essa visão provavelmente não se manifeste até o final de 2020, porque o mundo continua lutando contra a epidemia de COVID-19, a Quarta Revolução Industrial (Indústria 4.0) que incorpora essa visão continua em andamento.

Já em 2013, com a maturidade da internet e da computação e a melhoria gradual da infraestrutura tecnológica, a Alemanha foi pioneira no conceito da Indústria 4.0 – uma nova revolução tecnológica que prometia alavancar sistemas ciberfísicos para melhorar a vida das pessoas em diversas áreas. Este conceito foi posteriormente incorporado aos planos de desenvolvimento de vários outros países, para criar novas áreas de crescimento com base em tecnologias e serviços industriais tradicionais, alavancando uma combinação de industrialização e informatização.

Hoje, o desenvolvimento e a difusão de tecnologia relacionada à Indústria 4.0 estão a pleno vapor. No lado do software, a tecnologia de realidade aumentada pode fornecer aos usuários novas experiências audiovisuais e tem sido aplicada em programas de treinamento para certas profissões (como polícia e médicos). A tecnologia da Internet das Coisas (IoT) aproveita os conjuntos de sensores para obter um monitoramento abrangente dos aparelhos. Além disso, os avanços na tecnologia de segurança cibernética industrial permitem o monitoramento oportuno de redes corporativas para impedir ataques de hackers. No lado do hardware, a tecnologia de impressão 3D permitirá aos usuários de qualquer nível fabricar qualquer projeto que possam imaginar de forma rápida. A proliferação de robôs industriais promete padronizar e agilizar a fabricação de produtos.

Cenários típicos da Indústria 4.0

Dados e técnicas de aprendizado de máquina que interpretam os dados estão no cerne desta Quarta Revolução Industrial. Os dados são obtidos dos sensores, transferidos para um servidor em nuvem pela internet e analisados ​​por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial. Em seguida, ele é devolvido a um terminal de serviço ou robô industrial para completar um fluxo de trabalho completo. Os cenários típicos da Indústria 4.0 incluem a construção de um melhor entendimento do usuário, fabricação do produto, monitoramento da qualidade do produto, logística de distribuição e feedback do usuário, cada um dependente do amplo envolvimento de dados e aprendizado de máquina.

Perfis de Usuários

Uma série de aplicativos de celular e software de computador já armazenam e analisam dados do usuário. Algumas lojas físicas usam chips de identificação por radiofrequência (RFID) para registrar as preferências do usuário e analisar os dados do usuário por meio de algoritmos e outros métodos para recomendar e atualizar produtos e conteúdo associado. Em um mundo administrado pela Indústria 4.0, os dados do usuário – como frequência de uso, preferências, modos de uso e programações – são registrados. Essa mídia abrange uma gama de aplicativos móveis a eletrodomésticos, aparelhos de escritório e dispositivos médicos. Esses dados são analisados ​​por meio de algoritmos de aprendizado de máquina para gerar “labels” (ou rótulos) de classificação multidimensionais. Cada usuário é descrito por vários rótulos, permitindo que um retrato cada vez mais preciso seja construído para cada usuário.

Processo Produtivo

Perfis de usuário abrangentes fornecem um benefício muito direto na forma de maior personalização no nível de produção. Assim como a personalização de conteúdo é implementada para usuários que navegam na Internet hoje, na era da Quarta Revolução Industrial, perfis de usuário altamente refinados serão aplicados diretamente ao processo de fabricação do produto. Isso torna mais fácil para as empresas produzirem produtos personalizados que atendam às necessidades dos usuários. Produtos personalizados podem ser feitos sob medida com base em previsões baseadas em dados do usuário, invariavelmente oferecendo mais possibilidades.

Além do impacto potencial nas decisões de produção, o controle das várias etapas do processo de fabricação será totalmente automatizado com a tecnologia de Indústria 4.0 Internet of Everything (IoE) e robótica industrial. Cada etapa do processo de produção será ajustada em tempo real com base em uma análise contínua dos resultados das etapas de produção anteriores e requisitos do produto. Nessas fábricas inteligentes, a controlabilidade e a robustez das linhas de produção são aprimoradas, e o envolvimento do trabalhador muda do trabalho repetitivo para a supervisão dos agentes robóticos. Desde o seu início, a Tesla tem demonstrado um compromisso com a construção de fábricas automotivas inteligentes, onde não apenas a montagem da linha de produção é realizada por robôs industriais, mas os processos de armazenamento, gerenciamento de materiais, pedidos e vendas são todos altamente automatizados usando IA, o que contribuiu para portfólio de tecnologia e vendas líderes do setor da empresa.

Controle de Qualidade

Além da análise e controle de dados relacionados ao processo, uma combinação de tecnologia de aprendizado de máquina e visão de máquina pode automatizar inspeções de produtos em grande escala e alta precisão, o que é particularmente eficaz para identificar defeitos complexos que não podem ser facilmente verificados por o olho humano sozinho. Landing.AI, uma empresa de algoritmos de inteligência artificial liderada pelo renomado cientista de IA, Andrew Ng, lançou recentemente um dispositivo de detecção de bolhas baseado em IA e visão de máquina para detectar vazamentos de gás em dispositivos. Este sistema de visão mecânica permite que o computador capture pequenas bolhas de ar com grande precisão e determine a localização dos vazamentos de gás. A taxa de erro da rotina de reconhecimento do sistema está bem abaixo da taxa média de erro de 30% para inspeções realizadas por trabalhadores que encontram bolhas à vista. Quando combinado com dados derivados de todo o processo de produção, este sistema localiza rapidamente áreas problemáticas e linhas de produção e reduz significativamente os custos de mão de obra e erros de identificação.

Logística Ágil

No final do processo produtivo, também devem ser tomadas providências para o problema de logística. Os robôs industriais podem empacotar produtos automaticamente e imprimir etiquetas de código QR específicas que incluem informações sobre o produto e endereços de correspondência nas embalagens em preparação para sua distribuição. Espera-se que os sistemas de piloto automático desempenhem um papel importante no processo de distribuição. Espera-se que nos próximos 10 a 15 anos, a tecnologia de direção automatizada baseada em visão computacional, aprendizado de máquina e tecnologia de controle alcance a comercialização total, o que tornará a entrega e a logística mais simples e eficientes, enquanto reduz significativamente os custos humanos. O primeiro lote de armazéns de robôs inteligentes do gigante do comércio eletrônico Alibaba foi colocado em operação em 2017. Sua subsidiária, Cainiao, começou a implementar tecnologias como reconhecimento facial e envio por drones. No final de 2019, o valor de mercado da empresa Cainiao Logistics atingiu US $ 28 bilhões (USD). Em um futuro em que a IoT e a tecnologia de direção automatizada prevalecerão, os pacotes buscarão as pessoas e não o contrário.

Serviços e Feedback

Os dados carregados pelo sistema de detecção de um produto podem ser analisados ​​por algoritmos de aprendizado de máquina na nuvem para determinar se há alguma anomalia nos dados, permitindo o monitoramento em tempo real do desempenho do referido produto. Além disso, quando um usuário encontra qualquer problema, um sistema de IA treinado pode lidar com eficiência com tarefas como bate-papo por texto, atendimento de chamadas e conectividade de vídeo, permitindo feedback rápido e resolução oportuna.

O modelo Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), publicado em 2018, já ultrapassou os humanos no campo dos chatbots, e os aplicativos relacionados assumiram papéis importantes nos pipelines de produtos de gigantes da Internet (como Microsoft Avatar, Ali Xiaomi e IBM Watson), bem como empresas de IA emergentes (como Fourth Paradigm e C&T).

As Características da Indústria 4.0

As características distintivas da Indústria 4.0, que são demonstradas nas várias aplicações mencionadas acima, incluem principalmente o seguinte:

Integração e Interconexão

Graças à Terceira Revolução Industrial (ou Indústria 3.0), as pessoas em todo o mundo ganharam a capacidade de se conectar rapidamente pela Internet. No entanto, em um mundo da Indústria 4.0, os sensores são integrados em hardwares para permitir a comunicação máquina a máquina. Por exemplo, na indústria de impressão e tingimento, um sistema de gestão, atuando como o centro do sistema de produção, coordena a alocação de corante bruto, posicionamento de corante, dispensação automática, abastecimento automático de água e sistemas de prova em toda a linha de montagem, alcançando tingimento inteligente e melhorando muito a eficiência da produção e a estabilidade do produto. Além disso, com mecanismos de aprendizado de máquina fornecidos por sistemas físicos de informação e computação em nuvem, tudo se torna verdadeiramente interconectado – em outras palavras, torna-se possível conectar perfeitamente pessoas a pessoas, pessoas a máquinas, máquinas a máquinas e serviços a serviços. Quando a conectividade se torna a norma, todos os fatores no processo, desde a produção até o serviço – incluindo equipamentos, linhas de produção, fábricas e serviços – podem ser intimamente ligados.

Dados e Digitalização

Sob o regime da Indústria 4.0, a incorporação da tecnologia da informação significa que os dados se tornam necessariamente a força vital da produção industrial. Esses dados incluem todos os aspectos da produção e serviços associados, incluindo dados do produto, dados do equipamento, dados de pesquisa e desenvolvimento, dados da cadeia de suprimentos, dados operacionais e dados do usuário. Por outro lado, os dados desempenham um papel decisivo no treinamento e na otimização de algoritmos de aprendizado de máquina. A implantação de algoritmos de aprendizado de máquina também requer dados gerados constantemente para que os processos de produção associados possam ser controlados adequadamente. Isso significa que todos os aspectos dos processos de produção precisam ser digitalizados. Ou seja, tudo deve ser quantificado usando métricas razoáveis ​​para incorporar sistemas automatizados de forma eficaz. Isso requer que os cientistas de dados projetem processos que levem em consideração o estado atual dos dados, para orientar o sistema para coletar os dados corretos de forma consciente e projetar e otimizar constantemente as métricas apropriadas.

Refinamento e Personalização

Como a Indústria 4.0 impõe requisitos de fluxo de dados relativamente específicos e detalhados, vários módulos incluídos no processo de produção se tornarão cada vez mais refinados. Cada parte da linha de produção torna-se cada vez mais modular e detalhada, tornando a produção personalizada possível enquanto reflete e antecipa melhor as necessidades dos usuários, criando um ciclo de produto virtuoso de produção-vendas-feedback.

As oportunidades e desafios apresentados pela Indústria 4.0

A Indústria 4.0 apresenta uma infinidade de oportunidades. Embora todo o processo de produção possa ser integrado, a carga de trabalho envolvida nos processos de dados pode ser espalhada por vários departamentos ou até mesmo por várias empresas. Como resultado, as descobertas de empresas menores se tornarão cada vez mais valiosas como parte de processos integrados maiores. Da mesma forma, dispositivos inteligentes podem ser divididos usando vários modelos de classificação, segmentação e previsão de tendência. Eles também podem ser separados em módulos, como sistemas de transmissão de dados, equipamento de aquisição de dados e sistemas de feedback de dados, em que cada módulo pode ser incorporado em outros processos de produção. Por exemplo, o equipamento de aquisição de dados pode compartilhar linhas de produção com outros processos de produção de instrumentação de precisão. Assim, várias empresas menores podem contar com a Indústria 4.0 e aproveitar seus pontos fortes para se inserirem em diferentes aspectos do mercado.

O status quo atual sugere que a construção de infraestrutura se tornará uma indústria importante nos próximos anos. Tanto o atrito entre os EUA e a China que ocorreu com a tecnologia 5G no ano anterior e o fato de que várias empresas de internet construíram suas plataformas de computação em nuvem nos últimos anos demonstram a importância do paradigma da indústria 4.0 de infraestrutura em termos de proteção dos lucros corporativos e segurança nacional. Além disso, os dados constituem outra forma de infraestrutura, e os gigantes da Internet, que possuem grandes quantidades de dados, têm maior probabilidade de aproveitar a maior parte das oportunidades. No entanto, as empresas menores também terão a oportunidade de buscar e identificar segmentos de produção e da vida diária que ainda não são orientados por dados. Essas oportunidades serão particularmente promissoras em setores onde os dados ainda não estão disponíveis (como a indústria pesada tradicional) e setores onde os dados ainda não são bem usados ​​(como saúde).

A necessidade de tecnologias de aprendizagem de máquina e dados na Indústria 4.0 também é um desafio enfrentado por grandes corporações tradicionais. Como as grandes empresas dependem principalmente da produção industrial em grande escala para obter vantagem competitiva em nosso atual estágio de desenvolvimento, a adição de sistemas de detecção e sistemas IoT às suas linhas de produção exigirá um investimento relativamente grande. As grandes empresas também precisam incorporar tecnologias de aprendizado de máquina às linhas de produção e ao projeto de novos produtos, o que requer a contribuição de talentos humanos e a inovação da filosofia de gestão. A popularidade da tecnologia de aprendizado de máquina nos últimos anos levou as empresas a se tornarem obcecadas por todas as coisas de IA em seu processo de tomada de decisão, apresentando novos desafios à capacidade dos tomadores de decisão de discernir o bom investimento do mau investimento.

Conclusão

Conforme a Indústria 4.0 gradualmente se move para o domínio da vida cotidiana das pessoas, muitas aplicações que ainda são impossíveis de serem previstas hoje serão desenvolvidas. Quando a IoT finalmente chegar a milhões de residências, e quando a direção automatizada for implantada em grande escala, os humanos ficarão livres da grande quantidade de trabalho repetitivo que realizam atualmente. Portanto, é razoável perguntar: Com o impacto da Indústria 4.0, as carreiras futuras se concentrarão principalmente na indústria de computadores ou na análise de dados? As pessoas terão mais tempo livre esperando para ser preenchido? O que acontecerá com os relacionamentos interpessoais, bem como com o relacionamento entre o homem e a máquina? Ao entrarmos na terceira década do século 21, essas perguntas ainda são difíceis para a humanidade responder, mas o que é certo é que a Indústria 4.0 constituirá um tema importante para o futuro previsível.

Para artigos como esse, acesse o link.

Artigo escrito originalmente por Wang Dongang para Mouser Electronics: Industry 4.0 Supported by Machine Learning.

Traduzido por Equipe Embarcados.

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