Machine learning deve trazer transformação sem precedentes – Por: Walter Ezequiel Troncoso, CEO da Inove Solutions

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.