{"id":8251,"date":"2023-04-25T15:39:25","date_gmt":"2023-04-25T18:39:25","guid":{"rendered":"https:\/\/revistaempresarios.net\/web\/?p=8251"},"modified":"2023-04-25T15:39:25","modified_gmt":"2023-04-25T18:39:25","slug":"machine-learning-deve-trazer-transformacao-sem-precedentes-por-walter-ezequiel-troncoso-ceo-da-inove-solutions","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/revistaempresarios.net\/web\/2023\/04\/25\/machine-learning-deve-trazer-transformacao-sem-precedentes-por-walter-ezequiel-troncoso-ceo-da-inove-solutions\/","title":{"rendered":"Machine learning deve trazer transforma\u00e7\u00e3o sem precedentes &#8211; Por: Walter Ezequiel Troncoso, CEO da Inove Solutions"},"content":{"rendered":"<p>A meu ver, a ferramenta de machine learning (aprendizagem de m\u00e1quina, em portugu\u00eas), deve proporcionar uma verdadeira transforma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica nas empresas, melhorando a previsibilidade e o planejamento das opera\u00e7\u00f5es, desde que aplicado por especialistas, de acordo com o n\u00edvel de maturidade das empresas.<\/p>\n<p>Segundo estudo da Gartner com opini\u00f5es de CEOs de todo o mundo, metade das empresas do mundo devem atingir, j\u00e1 em 2025, um alto grau de na implementa\u00e7\u00e3o de tecnologias de IA (intelig\u00eancia artificial).<\/p>\n<p>Neste sentido, o machine learning, que \u00e9 uma subcategoria da IA, pode ser aplicada em diversas frentes. Listo aqui algumas:<\/p>\n<p>Fornecer a previs\u00e3o da demanda, ao utilizar dados hist\u00f3ricos para antecipar demandas futuras do neg\u00f3cio;<\/p>\n<p>Planejar a roteiriza\u00e7\u00e3o log\u00edstica, ao capturar dados de entregas anteriores, desenhar roteiros alinhados \u00e0s estrat\u00e9gias de neg\u00f3cios e ajudar no planejamento dos ve\u00edculos usados para alcan\u00e7ar melhor custo-benef\u00edcio, garantindo assim a otimiza\u00e7\u00e3o de gastos e a competitividade no setor;<\/p>\n<p>Fazer manuten\u00e7\u00f5es preditivas, ao ser capaz de antecipar potenciais problemas na opera\u00e7\u00e3o e possibilitar uma parada programada nos servi\u00e7os;<\/p>\n<p>Ajudar no controle de qualidade, podendo ser aplicada em ferramentas de v\u00eddeos, testes e outros sistemas automatizados, tornando a empresa capaz de perceber quando um produto n\u00e3o atingiu os n\u00edveis esperados de qualidade e trazendo autonomia para a tomada de decis\u00e3o;<\/p>\n<p>Apoiar a seguran\u00e7a de tecnologia da informa\u00e7\u00e3o (TI), oferecendo solu\u00e7\u00f5es de seguran\u00e7a avan\u00e7adas para identificar potenciais ataques, backup de dados e recupera\u00e7\u00e3o de desastres. Desta forma, o aprendizado de m\u00e1quina detecta anomalias com base no comportamento do usu\u00e1rio e permite que as organiza\u00e7\u00f5es identifiquem e atenuem amea\u00e7as, evitando assim a parada das m\u00e1quinas e a perda em produtividade;<\/p>\n<p>No Servi\u00e7o de Atendimento ao Consumidor (SAC), permite que a empresa ofere\u00e7a um atendimento mais eficiente, inteligente e otimizado por meio de chatbots, por exemplo, ferramentas que podem solucionar a maior parte das d\u00favidas dos consumidores e demandar um operador humano apenas em situa\u00e7\u00f5es mais complexas;<\/p>\n<p>Na otimiza\u00e7\u00e3o do trabalho humano e da tomada de decis\u00e3o, o machine learning vai transformar os escopos de trabalho e oferecer oportunidades, com novas fun\u00e7\u00f5es surgindo para suprir a rela\u00e7\u00e3o entre homens, m\u00e1quinas e algoritmos.<\/p>\n<p>Tamb\u00e9m prevejo as vantagens competitivas envolvidas neste processo. Entre elas est\u00e3o:<\/p>\n<p><strong>Redu\u00e7\u00e3o de custos dos processos<\/strong><\/p>\n<p>Com os crescentes custos das mat\u00e9rias primas, manuten\u00e7\u00e3o de ativos e m\u00e1quinas, entre outros, o machine learning vem para melhorar a produtividade e oferecer melhores estrat\u00e9gias de manuten\u00e7\u00e3o preditiva e preventiva, evitando assim interrup\u00e7\u00f5es que podem causar horas de atraso na produ\u00e7\u00e3o, afetar a cadeia de suprimentos e o faturamento.<\/p>\n<p><strong>Entrega de f\u00e1bricas inteligentes<\/strong><\/p>\n<p>Com m\u00e1quinas inteligentes, o machine learning automatiza atividades que antes eram feitas manualmente, realizando a produ\u00e7\u00e3o pontual de produtos, customizados e sob medida, e monitorando e analisando os dados em tempo real. Desta forma, \u00e9 poss\u00edvel identificar e reduzir falhas que impactam no produto final, simplificar processos de produ\u00e7\u00e3o, de armazenamento e de an\u00e1lise de informa\u00e7\u00f5es, al\u00e9m de economizar uma quantidade consider\u00e1vel de esfor\u00e7o e tempo das equipes.<\/p>\n<p><strong>Desenvolvimento de sistemas de produ\u00e7\u00e3o inteligente<\/strong><\/p>\n<p>Alinhado conforme a capacidade do estoque, disponibilidade para iniciar a produ\u00e7\u00e3o e os prazos de entrega, o sistema garante a\u00e7\u00f5es preventivas e de produ\u00e7\u00e3o adaptativa na ind\u00fastria. Desta forma, ele equilibra os turnos de trabalho da linha de produ\u00e7\u00e3o conforme a disponibilidade de recursos e o volume de demanda, auxiliando tamb\u00e9m na antecipa\u00e7\u00e3o de gargalos e nas prioridades estabelecidas.<\/p>\n<p><strong>Automatiza\u00e7\u00e3o de processos de inspe\u00e7\u00f5es<\/strong><\/p>\n<p>Por meio da possibilidade de supervis\u00e3o, modifica\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o com toda a cadeia produtiva, promovendo diagn\u00f3sticos mais precisos e o planejamento de uma inspe\u00e7\u00e3o mais eficiente.<\/p>\n<p><strong>Distribui\u00e7\u00e3o de redes e sistemas digitalizados<\/strong><\/p>\n<p>Para coleta e transfer\u00eancia de dados, al\u00e9m de novos dispositivos para ampliar a automa\u00e7\u00e3o da ind\u00fastria 4.0, possibilitando, desta forma, que m\u00e1quinas, seres humanos, sistemas de software e produtos possam compartilhar dados e interagir entre si.<\/p>\n<p><strong>Gera\u00e7\u00e3o de aprendizado cont\u00ednuo<\/strong><\/p>\n<p>Permitindo que m\u00e1quinas executem a\u00e7\u00f5es inteligentes sem terem sido programadas para isso, de forma supervisionada, com intera\u00e7\u00e3o humana no processo, ou n\u00e3o supervisionada, quando a m\u00e1quina consegue um n\u00edvel total de autonomia em sua performance. Esta independ\u00eancia \u00e9 desenvolvida por meio de sistemas de computa\u00e7\u00e3o cognitiva, e a habilidade de aprendizado cont\u00ednuo permite que a m\u00e1quina analise dados, processe as informa\u00e7\u00f5es e tome decis\u00f5es assertivas para a evolu\u00e7\u00e3o do trabalho, sendo capaz de evoluir automaticamente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A meu ver, a ferramenta de machine learning (aprendizagem de m\u00e1quina, em portugu\u00eas), deve proporcionar uma verdadeira transforma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica nas empresas, melhorando a previsibilidade e o planejamento das opera\u00e7\u00f5es, desde que aplicado por especialistas, de acordo com o n\u00edvel de maturidade das empresas. 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