São Paulo — InkDesign News — Avanços em `machine learning` e `deep learning` têm revolucionado a análise preditiva na manutenção industrial, transformando a forma como as empresas abordam a prevenção de falhas em equipamentos.
Arquitetura de modelo
Os sistemas modernos de manutenção preditiva (PdM) utilizam `algoritmos` treinados em dados históricos e em tempo real de sensores IIoT. Essas soluções analisam parâmetros como temperatura, vibração e pressão para detectar padrões de falhas. “Hoje, a inteligência artificial pode detectar mesmo os menores sinais de mal funcionamento” (“Today, artificial intelligence can detect even the slightest signs of malfunction”) — Nome, Cargo, Instituição.
Treinamento e otimização
Apesar do potencial, os modelos de IA enfrentam desafios significativos. A qualidade e a quantidade de dados são fatores críticos; são necessárias grandes quantidades de dados históricos para um treinamento eficaz. “Modelos de IA requerem vastas quantidades de dados históricos (e de alta qualidade!) para o treinamento” (“AI models require vast amounts of historical (and high-quality!) data for training”) — Nome, Cargo, Instituição. Mesmo assim, dados relevantes podem ser escassos, especialmente em equipamentos novos ou raros.
Resultados e métricas
Embora 95% das empresas que implementaram manutenção preditiva relatem benefícios financeiros, a precisão do diagnóstico ainda é uma preocupação. O uso de `rede neural` para analisar dados de vibração provenientes de sensores é comum, mas a falta de dados para todas as situações limita a eficácia. “Os sistemas de IA ainda carecem de total autonomia” (“AI systems still lack full autonomy”) — Nome, Cargo, Instituição.
A abordagem “Humano no Loop” (HITL) tem mostrado resultados promissores, permitindo que algoritmos processem grandes volumes de dados enquanto especialistas interpretam e filtram alertas falsos. O futuro da análise preditiva promete não apenas previsões mais precisas, mas também a introdução de análises prescritivas, que resolverão automaticamente problemas identificados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
