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O Analista de vibração desempenha uma papel sem precedentes na construção da base de dados para a Inteligência Artificial na Indústria. Entender os desafios da análise de vibração na era da Indústria 4.0 é crucial para os profissionais da área. A complexidade das máquinas e a necessidade de precisão no monitoramento e manutenção são pontos sensíveis comuns na indústria.

Felizmente, os avanços na Inteligência Artificial oferecem soluções transformadoras. Essas inovaFções prometem melhorar a precisão, eficiência e capacidades preditivas na análise de vibração, revolucionando a forma como os profissionais da indústria abordam a saúde das máquinas.

Este artigo apresenta uma prévia de como a IA se integra à análise de vibração na Indústria 4.0, delineando seus benefícios e aplicações práticas.

O surgimento da Inteligência Artificial

A história da inteligência artificial (IA) remete à antiguidade, quando já existia a ideia de criar entidades que possuiriam inteligência semelhante à humana. No entanto, o termo “inteligência artificial” foi criado em 1956, durante a Conferência de Dartmouth, nos Estados Unidos, onde pesquisadores discutiram a possibilidade de criar máquinas que pudessem imitar funções cognitivas humanas.

Porém, foi somente no século XXI que houve o crescimento da adoção da IA caracterizado por avanços em algoritmos, poder computacional e grandes conjuntos de dados. Com isso, o aprendizado de máquina tornou-se realmente relevante, permitindo que os sistemas aprendessem padrões complexos a partir de dados.

Nos últimos anos, a IA tem sido aplicada em uma variedade de setores, incluindo medicina, finanças, automação industrial e entretenimento. Sistemas de IA agora são capazes de realizar tarefas como reconhecimento de fala, visão computacional, tradução automática, jogos, etc. com desempenho muitas vezes superior ao desempenho humano.

Machine Learning ou Aprendizado de Máquina

Machine Learning, ou Aprendizado de Máquina, é um subcampo da inteligência artificial (IA) que se concentra no desenvolvimento de algoritmos e modelos que permitem que os sistemas computacionais aprendam padrões a partir de dados e tomem decisões ou realizem tarefas sem serem explicitamente programados para cada situação específica.

Em outras palavras, o objetivo do machine learning é capacitar os computadores a aprender com exemplos e experiências anteriores para realizar tarefas específicas sem intervenção humana constante.

O que não te contam sobre o Machine Learning!

A verdade é que o Machine Learning (ML) utiliza basicamente algoritmos de estatística e matemática e se baseia única e exclusivamente em dados!

É por meio de dados que os algoritmos aprendem padrões, fazem previsões ou tomam decisões. O processo de aprendizado de máquina envolve alimentar algoritmos com dados de treinamento, permitindo que eles identifiquem relações complexas, padrões e ajustem seus parâmetros para otimizar o desempenho em uma tarefa específica.

E esses algoritmos de aprendizado são totalmente baseados em conceitos estatísticos para modelar as relações entre as inúmeras variáveis e fazer previsões. Já o treinamento de modelos de Machine Learning envolve constantemente cálculos matemáticos para otimização e ajuste dos parâmetros do modelo.

A qualidade dos dados é o que realmente importa

Por este motivo, a qualidade dos dados é fundamental no contexto do Machine Learning por várias razões:

  • Precisão e confiabilidade das previsões
  • Dados de alta qualidade resultam em modelos mais precisos e confiáveis. Se os dados de treinamento forem imprecisos, desatualizados ou contiverem erros, o modelo pode aprender de maneira incorreta e produzir previsões ou decisões imprecisas.
  • Resolução de problemas complexos
  • Problemas complexos muitas vezes exigem dados de alta qualidade para serem resolvidos de maneira eficaz. Se os dados não capturarem adequadamente a complexidade do problema, o modelo pode não ser capaz de lidar com casos mais desafiadores.
  • Capacidade de aprendizado constante
  • Dados de qualidade ajudam os modelos a serem mais robustos e suscetíveis a mudanças. Modelos treinados com dados de qualidade são mais capazes de lidar com novas variáveis adicionadas ao modelo a medida que o modelo evolui e avança.

Analista de Vibração: Então, não existe milagre!

Em resumo, a qualidade dos dados é fundamental para o sucesso do Machine Learning. Dados de alta qualidade formam a base sólida sobre a qual os modelos são construídos, influenciando diretamente sua eficácia, confiabilidade e capacidade de resolver os problemas do mundo real. Portanto, a coleta, limpeza e manutenção adequadas dos dados são passos críticos na implementação bem-sucedida de soluções de Machine Learning.

Como funciona a Inteligência Artificial na Manutenção Preditiva

A inteligência Artificial tem sido uma ferramenta poderosa aplicada a Manutenção Preditiva.

  • Sensores IoT instalados nas máquinas coletam dados em tempo real, transmitindo essas informações para plataformas de análise de dados centralizadas.
  • Algoritmos de IA e ML processam esses dados, identificando padrões, prevendo possíveis falhas e inclusive recomendando ações para correção de problemas das máquinas.

Ao combinar a capacidade de coletar dados em tempo real, analisá-los de maneira eficiente e antecipar falhas, o Machine Learning otimiza a maneira como as indústrias mantêm e operam seus equipamentos.

Diagnósticos de Máquinas

Porém, quando falamos de Diagnósticos de Máquinas, é crucial que o modelo seja capaz de identificar padrões, prever falhas e garantir recomendações assertivas. Para isso, um banco de dados robusto com informações históricas de diagnósticos é essencial para o treinamento do modelo, sendo a base para uma manutenção preditiva bem-sucedida.

A qualidade dos diagnósticos automáticos está diretamente ligada à qualidade dos dados históricos usados no treinamento dos modelos de Machine Learning.

Imagine que o modelo de ML é um perito em análise de vibrações; para se tornar um perito confiável, ele precisa estudar casos passados. Então, os dados históricos são como lições anteriores que moldam a expertise do modelo. E quem são os responsáveis por emitir os diagnósticos que servem de histórico para o aprendizado para do modelo?

Não existe milagre! Agradeça ao Analista de Vibração!

Se o Machine Learning depende única e exclusivamente de dados históricos, devemos aqui ressaltar o papel fundamental que desempenha o Analista de Vibração!

São esses especialistas que, com sua experiência e conhecimento, alimentam o banco de dados diariamente com diagnósticos detalhados por análise de vibrações! São eles que, por meio de seu conhecimento técnico, garantem a construção de modelos robustos e confiáveis.

Agora, pergunte a qualquer analista de vibração se é possível emitir um diagnóstico preciso para uma máquina sem o conhecimento de seus dados técnicos ou sem as medições de vibrações específicas que investiguem as frequências de defeito esperadas para cada tipo de máquina!

Então, não existe milagre!

Em resumo, é como montar um quebra-cabeça. Cada peça contribui para a imagem completa da saúde da máquina. Quanto mais completa a imagem, mais assertivo e confiável será o diagnóstico!

Conheça o Pacifco

O Pacifco é uma solução de monitoramento online de vibração e temperatura com inteligência artificial capaz de detectar falhas e sugerir ações de correção.

O Pacifco oferece uma série de vantagens que garantem uma assertividade na inteligência artificial e no diagnóstico de máquinas, como:

Construção de um banco de dados detalhado:

  • O Pacifco não apenas monitora, mas aprende constantemente. Construímos um banco de dados detalhado, adaptado às particularidades de cada máquina. Esse perfil customizado permite uma análise mais precisa, pois o sistema reconhece e interpreta as vibrações de acordo com o contexto específico de cada equipamento.

Perfil de coleta customizado por máquina

  • Reconhecemos que cada máquina tem sua própria “linguagem” de vibração. Portanto, implementamos um perfil de coleta customizado por máquina, capturando dados de forma específica para garantir que o Pacifco compreenda e interprete os sinais vitais de cada equipamento.

Experiência em diagnóstico de máquinas:

  • O Pacifco é alimentado por uma equipe experiente de analistas de vibrações. Com vasta experiência, eles supervisionam e revisam cada diagnóstico, refinando continuamente os algoritmos para maximizar a assertividade do Pacifco.

Diagnóstico preciso e confiável:

  • O resultado final é um sistema de monitoramento que oferece diagnósticos precisos e confiáveis ao analista de vibração. O Pacifco antecipa falhas, permitindo intervenções proativas antes que se tornem problemas sérios, evitando paradas não planejadas e garantindo a continuidade operacional.

Conte conosco para transformar sua abordagem de manutenção, proporcionando um ambiente operacional mais seguro e confiável.

Utilize nossa solução, e mantenha suas máquinas rodando Pacifco!

 

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