As empresas que dependem de operações em larga escala e 24 horas sabem que as apostas são altas. Uma interrupção do sistema ou uma falha imprevista pode custar milhões, atrapalhar a cadeia de suprimentos e prejudicar a competitividade geral. Um estudo da Aberdeen Research descobriu que o tempo de inatividade não planejado na fabricação pode custar até US $ 260.000 por hora.
Contra este cenário, Ai pode prever problemas antes que eles ocorram, ajudando as empresas a reparar equipamentos de forma proativa e manter o tempo de inatividade no mínimo. No entanto, as preocupações permanecem em torno da confiabilidade dos dados, potencial viés algorítmico e se as recomendações da IA são realmente explicáveis e seguras. Uma abordagem cuidadosamente planejada é essencial para superar esses desafios, para que a IA se torne um verdadeiro driver de valor.
Heiko Claussen
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Tecnólogo -chefe da Aspen Technology.
Identificando riscos importantes e superando -os
Ao configurar um novo ativo para trabalhar no campo, as organizações não terão necessariamente dados para desenhar. É aí que eles podem acessar o aprendizado dos primeiros modelos de princípios, juntamente com modelos de simulação para garantir um conjunto equilibrado de dados, disponibilidade de cenários improváveis e, portanto, permitir a extrapolação para novos regimes de operação.
Os dados do campo podem então ser usados para refinar o modelo (fechar a lacuna de realidade da simulação) ou para prever resultados futuros com base em observações históricas. Com a tecnologia de manutenção preditiva, também é possível identificar anormalidades construindo modelos a partir de modos de operação normais.
Para permitir isso, as empresas precisam de políticas de governança fortes, bem como processos para rotular, armazenar e atualizar dados. Embora possa ser necessário um investimento considerável inicial, a recompensa é significativa: dados bem organizados alimentam modelos precisos que oferecem resultados significativos.
Outro desafio envolve a explicação. Algumas recomendações geradas pela IA podem parecer uma “caixa preta”, por exemplo, quando os modelos dependem de redes neurais complexas. Para operações industriais diárias, a confiança é crucial, pois os operadores devem ser capazes de entender como e por que as decisões são tomadas.
A inclusão de recursos interpretáveis e o destacamento dos principais drivers de decisão ajuda a construir essa confiança. Quando as pessoas conhecem a lógica por trás das descobertas da IA, elas se tornam mais dispostas a segui -las, melhorando as taxas de adoção.
Os painéis bem projetados que mapeiam os fatores de entrada para recomendar saídas têm sua parte para desempenhar aqui. No entanto, eles não serão suficientes em si mesmos para alcançar a confiança. As organizações devem garantir que selecionem a ferramenta certa para o trabalho em mãos.
Um modelo complexo pode ser necessário para um comportamento não linear complexo. No entanto, embora um modelo complexo possa abordar casos de uso simples, isso tem um custo, por exemplo, explicação, desafios com extrapolação, risco de excesso de ajuste, grandes requisitos de dados etc. É importante selecionar a ferramenta certa para o trabalho. Geralmente, a abordagem mais simples que resolve o problema é preferível.
A confiança pode ser ainda mais garantida pelo uso dos primeiros princípios, que fornecem tranquilidade e destacam que um provedor tem uma abordagem atenciosa à IA.
Além disso, há a questão do viés. Os dados históricos às vezes refletem práticas desatualizadas ou métodos de gravação inconsistentes e, se esses dados forem usados sem escrutínio, os algoritmos poderão levar vieses avançados em suas previsões.
A auditoria regular do desempenho do modelo, juntamente com diversos conjuntos de dados e feedback contínuo de especialistas no assunto, podem mitigar esses riscos. A revisão proativa da estratégia de dados e mantendo -se ciente dos regulamentos em evolução também ajuda as organizações a permanecer um passo à frente.
Finalmente, a integração da IA com os fluxos de trabalho existente exige atenção. Até os algoritmos mais avançados terão dificuldades se não conseguirem se unir com processos estabelecidos. Por exemplo, se os operadores de plantas precisarem alternar entre várias ferramentas ou não puderem atuar facilmente em um alerta acionado por IA, o valor do sistema diminuir rapidamente. Integração contínua de produtos, visualizando insights da IA, operadores de treinamento em novos procedimentos e garantindo Infraestrutura de TI Pode lidar com cargas de dados adicionais geralmente são um fator de criação ou quebra para o sucesso.
Passos práticos para aproveitar a IA industrial
Um roteiro estratégico para a adoção da IA começa com a identificação de casos de uso que prometem fortes retornos. Muitas empresas encontram sucesso precoce em áreas como a manutenção preditiva, onde os modelos de IA detectam sinais de possíveis quebras futuras e permitem correções oportunas. Outro exemplo são os modelos híbridos que permitem a criação e sustentação de modelos a partir de dados no campo.
Isso acelera a construção de modelos para processos complexos e melhora a representação para otimização ou controle do projeto, apoiando assim as melhorias de eficiência e sustentabilidade. Outra prática recomendada é mesclar a automação com a experiência humana. Enquanto a IA se destaca no por exemplo, classificando grandes conjuntos de dados para identificar tendências ou anomalias, os operadores experientes entendem as nuances práticas de administrar uma planta.
Colaboração Entre as pessoas e a tecnologia garante que as decisões estratégicas misturem conhecimento intuitivo com recomendações orientadas a dados. Ao manter os seres humanos no circuito, as organizações diminuem as chances de falhas inesperadas e manter a confiança entre a força de trabalho.
Para garantir a adesão nos níveis de gerenciamento, os programas piloto precisam mostrar benefícios rápidos e tangíveis. Se um projeto estreito usando a IA para verificações de qualidade reduz significativamente a sucata em uma fábrica, a economia de custos e a melhoria cliente A satisfação ajuda a apoiar iniciativas mais amplas. Documentar esses ganhos iniciais e calcular o retorno do investimento ajuda a justificar a escala de IA em vários sites, o que geralmente envolve orçamento e aprovações mais complexas.
À medida que a expansão prossegue, a governança robusta do modelo se torna essencial. Os modelos devem ser monitorados para “deriva”, quando as condições do mundo real mudarem. A implantação de tecnologia de IA auto-adaptada ou pontos de verificação regulares com equipes de engenharia e ciência de dados ajuda a garantir que a tecnologia tenha o desempenho esperado.
As empresas também podem criar conselhos de revisão ou grupos especializados para examinar novas soluções de IA, confirmar a conformidade com os regulamentos e medir o alinhamento com metas corporativas, como segurança ou sustentabilidade.
Por fim, as organizações devem construir conhecimentos de longo prazo em suas equipes. A adoção de IA bem-sucedida não é um evento único; É uma jornada contínua de refinamento, aprendizado e adaptação. Treinar funcionários para entender os fundamentos da IA, interpretar análises e colaborar com os cientistas de dados ajudam bastante a incorporar a IA na cultura corporativa. Esse nível de capacidade interna também posiciona as empresas para girar mais rapidamente à medida que surgem novas tecnologias.
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Este artigo foi produzido como parte do canal especialista da TechRadarPro, onde apresentamos as melhores e mais brilhantes mentes do setor de tecnologia hoje. As opiniões expressas aqui são as do autor e não são necessariamente as do TechRadarpro ou do Future Plc. Se você estiver interessado em contribuir, descubra mais aqui: https://www.techrar.com/news/submity-your-story-to-techrar-pro
