Visualizações

11

Analise do machine learning como ferramenta de inovação tecnológica

Este artigo pretende abordar o uso da ferramenta de machine learning como inovação tecnológica para o ramo de planejamento e controle da produção e sua relevância atual e também futura, ao longo dos vários processos dentro de uma cadeia produtiva. O desenvolvimento tecnológico e o aparecimento de novas soluções nas áreas da automação e robótica possibilitam a criação de sistemas de comunicação cada vez mais inteligentes. Este tipo de evolução, quando bem explorado, permite às empresas obterem enormes vantagens face aos principais competidores. A tecnologia sempre foi um dos elementos determinantes para o desenvolvimento organizacional. São as inovações tecnológicas que propiciam novas formas de organização do trabalho, melhorando a performance organizacional, são elas que otimizam a gestão dos recursos e possibilitam a melhoria da competitividade nas empresas.  Mais do que nunca, o entendimento de como a tecnologia afeta as empresas é vital para a garantia do seu crescimento e riqueza. Ele faz parte de uma área da ciência da computação e baseado na Inteligência Artificial (IA), que tem como objetivo cruzar dados e informações para tornar equipamentos mais inteligentes e automatizados, com respostas rápidas. O aprendizado de máquina é capaz de resolver a maioria dos problemas complexos enfrentados pela indústria, inclusive os relacionados à produtividade. Ao aplicar o Machine Learning para a indústria é possível prever falhas em aparelhos e garantir o funcionamento correto de toda a linha de produção. Isso acontece porque a IA mapeia o comportamento dos usuários e cria um padrão. Se um motor começa a apresentar anomalias na frequência de vibração, por exemplo, o sistema pode programar reparos ou emitir um alerta automaticamente. O aprendizado pode ocorrer de diversas maneiras: uma delas pela supervisão de um programador que faz a inserção de parâmetros no sistema, e outra de forma interativa, no qual os algoritmos são adaptados e absorvidos pela máquina.

Analise do machine learning como ferramenta de inovação tecnológica

DOI: 10.22533/at.ed.53021010459

Palavras chave: aprendizado de máquina, ciência da computação, automação, robótica.

Keywords: machine learning, computer science, automation, robotics.

Abstract:

This article aims to address the use of the machine learning tool as a technological innovation for the field of production planning and control and its current and future relevance, along the various processes within a production chain. Technological development and the emergence of new solutions in the areas of automation and robotics enable the creation of increasingly intelligent communication systems. This type of evolution, when well explored, allows companies to obtain enormous advantages over their main competitors. Technology has always been one of the determining elements for organizational development. It is technological innovations that provide new forms of work organization, improving organizational performance, they optimize the management of resources and make it possible to improve competitiveness in companies. More than ever, understanding how technology affects companies is vital to ensuring their growth and wealth. It is part of an area of ​​computer science and based on Artificial Intelligence (AI), which aims to cross data and information to make equipment more intelligent and automated, with quick responses. Machine learning is capable of solving most of the complex problems faced by the industry, including those related to productivity. By applying Machine Learning to the industry, it is possible to predict device failures and ensure the correct functioning of the entire production line. This is because AI maps user behavior and creates a pattern. If an engine starts to show vibration frequency anomalies, for example, the system can schedule repairs or issue an alert automatically. Learning can occur in several ways: one through the supervision of a programmer who inserts parameters in the system, and the other in an interactive way, in which the algorithms are adapted and absorbed by the machine.

Autores

  • Victor Hugo Rodrigues Ferreira da Silva
  • Fabiana Rocha Pinto