São Paulo — InkDesign News —
A implementação de modelos de machine learning e análises preditivas de manutenção deve levar em conta a complexidade de interações entre variáveis, otimizando processos e reduzindo falhas. A introdução de modelos preditivos mais sofisticados, como redes Bayesianas, promete transformar a eficiência operacional.
Arquitetura de modelo
Modelos de análise prescritiva utilizam uma estrutura baseada em redes Bayesianas que representam as relações probabilísticas entre variáveis. Um exemplo clássico é o modelo do sistema de irrigação: “Por que a grama está molhada?”
(“Why is the grass wet?”)
“A rede direcionada acíclica (DAG) ilustra como a grama molhada depende da irrigação e da chuva.”
(“The directed acyclic graph (DAG) illustrates how wet grass depends on sprinkler and rain.”)— Autor, Artigo
Treinamento e otimização
O treinamento envolve a análise de dados estruturados utilizando a biblioteca bnlearn em Python. Isso permite a exploração de estruturas causais por meio de métodos como HillClimbSearch e o critério de informação de Bayes (BIC) para otimização do modelo. O aprendizado de estrutura permite que as redes sejam formadas com base em dados disponíveis, essencial para a previsão de falhas em sistemas complexos.
“Antes de fazermos intervenções, é fundamental realizar inferências que oferecem as probabilidades atualizadas quando variáveis são fixadas ou observadas.”
(“Before making interventions, it is crucial to perform inferences that provide updated probabilities when certain variables are fixed or observed.”)— Autor, Artigo
Resultados e métricas
Os resultados da inferência mostram que, ao manter a temperatura de operação em níveis médios, a probabilidade de falhas de dissipação de calor pode ser drasticamente reduzida. Avaliações quantitativas apontam que, com um torque elevado, a chance de falha na máquina aumenta em 41,5%, revelando a importância da manutenção preditiva.
“A gestão de temperatura ambiente pode reduzir problemas de dissipação de calor.”
(“Managing the ambient temperature can reduce heat dissipation issues.”)— Autor, Artigo
Com a implementação de modelos baseados em dados, as indústrias podem não só prever falhas, mas também otimizar processos, garantindo a sustentação operacional. Estudos adicionais focados em intervenções de baixo custo são passos importantes para evoluir essa pesquisa.
Aplicações práticas em diversos setores, incluindo saúde e manutenção industrial, demonstram o potencial significativo dessas tecnologias. A conexão entre dados reais e a modelagem Bayesiana permitirá intervenções mais eficazes e decisões baseadas em dados.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
