Saiba o que são Machine Learning e inteligência artificial, como eles se relacionam com as máquinas e os colaboradores, e como eles podem ser integrados em um software.

É notável como a Inteligência Artificial ganhou destaque nos últimos meses, especialmente com a popularização do Chat GPT. Recursos que antes ficavam restritos a grandes corporações foram disponibilizados ao grande público, explicitando o potencial dessa ferramenta. Nesse contexto, é muito provável que você também tenha ouvido falar em Machine Learning, que em muitos casos se tornou sinônimo de inteligência artificial. Mas existem diferenças conceituais que você precisa conhecer, especialmente se trabalha com manutenção preventiva.

Neste post, vamos explicar o que são esses conceitos, como eles se relacionam com as máquinas e os colaboradores, e de que maneiras podem ser integrados para potencializar as suas funcionalidades. Ficou curioso? Então continue lendo e descubra mais!

O que é inteligência artificial?

Inteligência artificial é um campo da ciência da computação que busca criar sistemas capazes de simular o raciocínio humano, ou seja, de resolver problemas complexos e realizar tarefas que normalmente exigem inteligência. Ela pode ser dividida em dois tipos:

• inteligência artificial fraca, conhecida como Inteligência Artificial Limitada (ANI), executa tarefas específicas, como reconhecer rostos, jogar xadrez ou traduzir textos;
• inteligência artificial forte, também chamada de Inteligência artificial geral (AGI), seria capaz de entender e aprender qualquer coisa que um humano possa fazer. Ela teria consciência, emoções e criatividade. No entanto, esse tipo de inteligência artificial ainda não existe na realidade, mas é um potencial muito discutido.

O que é Machine Learning?

Machine Learning (ML) é, na verdade, uma subárea da Inteligência Artificial, que se baseia em algoritmos e dados para fazer com que as máquinas aprendam por si mesmas, sem a necessidade de programação explícita. Isso significa que as máquinas podem reconhecer padrões, fazer previsões, tomar decisões e se adaptar a novas situações com base na análise de grandes volumes de dados.

Como integrar Machine Learning e inteligência artificial?

Como você viu, esses conceitos se complementam e se potencializam. O Machine Learning é uma forma de implementar a inteligência artificial, usando dados e algoritmos para fazer com que as máquinas aprendam. A inteligência artificial é o objetivo final, ou seja, criar sistemas que possam imitar ou superar a inteligência humana.

Ao integrar Machine Learning e inteligência artificial, é possível criar soluções mais eficientes, inovadoras e personalizadas para as necessidades das empresas e dos clientes. Por exemplo, é possível usar o Machine Learning para analisar os dados dos ativos e dos processos, identificar falhas, otimizar recursos, prever demandas etc. E você pode usar a inteligência artificial para automatizar tarefas, interagir com os usuários, gerar insights etc.

De forma geral, as novas inteligências artificiais fazem um amplo uso de Machine Learning em suas aplicações. Por isso, normalmente quando falamos em ML, estamos falando também de Inteligência Artificial, já que se tornaram praticamente sinônimos.

Como o Machine Learning e a Inteligência Artificial são usados na manutenção preventiva?

Na manutenção preventiva, o Machine Learning é muito usado para detectar possíveis falhas nos equipamentos e fornecer ações recomendadas para evitar danos maiores e paradas na produção.

A ferramenta é capaz de analisar os dados dos sensores, como temperatura, pressão e vibração, e identificar anomalias, tendências e correlações que indiquem um desgaste ou uma falha iminente. Assim, é possível realizar a manutenção corretiva antes que o problema se agrave ou cause um acidente.

Será que você precisa de um software que integre Machine Learning e inteligência artificial?

Usar um software que integre Machine Learning e inteligência artificial é fundamental para o desenvolvimento da gestão de ativos e qualidade dos processos no dia a dia das empresas. Com uma ferramenta assim, você vai conseguir facilmente:

• aumentar a produtividade e a eficiência das equipes;
• reduzir custos e desperdícios;
• melhorar a segurança e a confiabilidade das máquinas;
• aumentar a satisfação e a fidelização dos clientes;
• inovar e se diferenciar no mercado.

Se você quer acessar esse novo modelo de manutenção preventiva — que, diga-se por passagem, é muito mais eficiente —, é fundamental implementar ferramentas baseadas em IA e ML. O Manusis4 é uma plataforma construída com recursos inovadores.

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