Machine learning na indústria: faça predições de consumo e planeje sua operação
A revolução prometida pela indústria 4.0 passa necessariamente pelo uso mais inteligente dos dados e dos benefícios trazidos pela automação; entenda mais no artigo
O machine learning promete revolucionar o mundo no qual vivemos, especialmente os ambientes produtivos. Uma pesquisa da Consultoria Fortune Business Insights mostra uma tendência de grande crescimento para a tecnologia nos próximos anos, saindo de um mercado de US$ 21,1 bilhões em 2022 para US$ 209,9 bilhões em 2029. Estes números representam um crescimento anual de 38,8%.
“O machine learning é um subgrupo da inteligência artificial. É o método que ensina computadores a aprender a partir de algoritmos ou de dados, imitando o modo como os humanos fazem. O aumento da adoção da inteligência artificial e do machine learning está ocorrendo em vários setores da indústria, como no segmento de saúde, automotivo, varejo, entre outros”, diz a pesquisa.
Mas quais são os motivos por trás desta revolução? Assim como a Internet das Coisas promete transformar o agronegócio, conforme explicamos neste artigo, o machine learning é a aposta da indústria para melhorar a previsibilidade e o planejamento operacional. Na prática, trata-se da tecnologia capaz de efetivamente levar as manufaturas ao conceito de indústria 4.0.
A capacidade de aprendizado e de executar tarefas de forma automática é vista como uma revolução. As aplicações decorrentes prometem levar a indústria ao próximo nível, seja em relação aos seus custos e aos processos internos, na competitividade dentro do segmento ou na relação com os seus clientes (independentemente de uma atuação B2B ou B2C).
Como o machine learning pode impactar a indústria?
As possibilidades de uso do machine learning na indústria são inúmeras, dependendo do segmento de atuação. Outro ponto preponderante é a relação da empresa com o uso das tecnologias: quanto mais estratégica ela for, maiores serão as possibilidades para que o seu uso traga os resultados esperados. Em última análise, o foco está na automação.
A evolução e a aplicação desta tecnologia significam a sobrevivência para as fábricas em um contexto no qual o volume de dados se torna impossível de ser gerenciado pelos humanos. Entre as possibilidades mais comuns do machine learning na indústria, estão:
1 – Previsão de demanda
O foco do machine learning é usar o histórico de dados da indústria e, a partir disso, antecipar demandas futuras do negócio. Ou seja, se uma companhia teve um desempenho em determinado período do ano anterior, a tecnologia permite projetar cenários, o que abre a possibilidade de fazer uma previsão de demanda, incluindo a gestão de estoque e a previsão de resultados futuros.
O machine learning é capaz de conectar diferentes fontes de dados, o que facilita o controle dos níveis de estoque e a disponibilidade de produtos. Dessa maneira, evita-se que determinados itens não estejam disponíveis, especialmente em datas sazonais importantes, caso do Natal, Black Friday ou datas comemorativas, como o Dia das Mães.
2 – Roteirização
Em um país de dimensões continentais como o Brasil, a logística assume um papel fundamental para uma indústria. Tornar-se mais inteligente nesta área e garante a otimização de gastos, mantendo os custos controlados e o nível de competitividade no setor, com margens seguras para a indústria.
Em muitos casos, ter sucesso na roteirização é um desafio, especialmente quando envolve grandes cidades e a chamada última milha, a etapa final da entrega. Quanto maior a eficiência e mais bem-feito o planejamento, melhor a otimização de custos e a satisfação do consumidor.
O machine learning captura dados de entregas anteriores, desenhando roteiros alinhados às estratégias de negócios. Além disso, a tecnologia ajuda no planejamento dos veículos que devem ser usados para se ter o melhor custo-benefício e inteligência.
3 – Manutenções preditivas
Um dos maiores medos da indústria é que a fábrica deixe de operar por problemas nas máquinas. Por isso, a realização de manutenções preditivas é de extrema necessidade para garantir o funcionamento de forma estruturada e inteligente.
Com o machine learning na indústria, ganham-se dados capazes de antecipar potenciais problemas na operação, o que dá mais tranquilidade aos gestores para tomarem decisões para interrupções de serviço – inclusive com informações em tempo real. Em muitos casos, uma parada obrigatória evita que problemas mais graves se desenrolem no futuro.
4 – Controle de qualidade
Nenhuma manufatura opera de forma totalmente satisfatória na totalidade. Por isso, o machine learning na indústria é muito aplicado em ferramentas para se certificar do controle de qualidade. Por meio de vídeos, testes e outros cuidados automatizados, torna-se mais simples perceber quando um produto não atingiu os níveis esperados de qualidade, dando autonomia para a tomada de decisão.
5 – Serviço de Atendimento ao Consumidor (SAC)
Muitas indústrias operam direto com vendas ao consumidor, no mercado B2C. Para muitos negócios, a necessidade de gerenciar o atendimento a múltiplos clientes é um verdadeiro desafio – especialmente por eles estarem em muitos canais diferentes. Isso permite à indústria ter um atendimento mais eficiente, inteligente e otimizado, além de reduzir os seus custos.
Diante dessa realidade, o machine learning também está presente nos SACs. Um exemplo são os chatbots. Essas ferramentas conseguem solucionar a maior parte das dúvidas dos consumidores e, quando percebem uma situação mais complexa, demandam um operador humano.
6 – Otimiza o trabalho humano e a tomada de decisão
Um dos raciocínios naturais a respeito do machine learning na indústria é de que ele vai ocupar postos de trabalho. Acredita-se, porém, que haverá uma transformação destas oportunidades, conforme um relatório do Fórum Econômico Mundial.
“Nós estimamos que, até 2025, 85 milhões de postos de trabalho sejam abandonados em uma divisão de trabalho humano e entre máquinas, enquanto 97 milhões de novas ocupações devem surgir desta adaptação na relação entre homens, máquinas e algoritmos”, diz a pesquisa.
Neste novo tipo de relação, as pessoas focarão em iniciativas mais estratégicas, deixando a operação para as máquinas. Dessa forma, as pessoas serão chamadas para participar do processo de tomada de decisão em situações que fujam da rotina.
Percebe-se o potencial revolucionário do machine learning, mas a transformação não é tão simples quanto parece. A tecnologia depende de uma boa organização de dados, do investimento em equipamentos que permitam a comunicação entre máquinas e de um setor de TI capaz de lidar com todas essas demandas. A maturidade de TI das organizações será determinante neste processo.