A tecnologia de aprendizado de máquina é mencionada principalmente no contexto de carros autônomos. No entanto, a tecnologia também está encontrando uso crescente na fabricação automotiva, não apenas melhorando a qualidade do produto, mas também ajudando a otimizar linhas de produção inteiras.
Machine Learning – o que é?
Machine Learning (ML) é um ramo da Inteligência Artificial baseado na ideia de que os sistemas podem aprender com os dados, identificar padrões e tomar suas próprias decisões com base nisso. Os algoritmos de machine learning constroem um modelo matemático baseado em dados de amostra (o chamado conjunto de treinamento) para previsão ou classificação. Na prática, isso significa que as máquinas "aprendem" e podem tomar decisões por conta própria, sem intervenção humana.
Esse mecanismo é dividido em três etapas principais, que são o processo de tomada de decisão, a função de perda e a otimização do modelo. Na primeira fase, os algoritmos de ML classificam os dados ou preveem os resultados de desempenho com base nos dados de entrada. O resultado é uma estimativa do padrão contido nos dados. No estágio da função de perda, a qualidade do modelo é avaliada. Se as leituras do sensor ou da câmera estiverem disponíveis, os resultados do modelo serão comparados com os dados reais para avaliar sua precisão. A etapa final é a otimização do modelo. Se o modelo puder se ajustar melhor aos dados reais, um ajuste é feito para minimizar as diferenças entre a estimativa do modelo e os dados reais. O algoritmo repete esse processo iterativo de 'avaliação e otimização' até que o nível de precisão necessário seja alcançado.
Machine Learning no controle de qualidade automotivo
A racionalização dos processos de produção é fundamental para garantir a alta qualidade do produto e a eficiência da fabricação, principalmente em microfábricas da indústria automotiva. O Machine Learning desempenha um papel fundamental na área de controle de qualidade nos processos de análise de imagens, previsão de falhas e até mesmo racionalização de linhas de produção complexas. Os sistemas de visão analisam imagens de componentes detectando defeitos como rachaduras, lascas ou pontos irregulares. Isso permite que produtos defeituosos sejam rejeitados automaticamente. Câmeras e software especializados são usados para avaliar a qualidade dos componentes com alto grau de precisão. A visão de máquina analisa os parâmetros das peças automotivas, como dimensões, forma ou acabamento. Os sistemas de visão também podem ler códigos de barras ou códigos QR, verificando sua correção. Isso permite que os produtos sejam identificados e seu histórico seja rastreado. A leitura de códigos é um elemento-chave na área de controle de robôs em fábricas inteligentes, que podem realizar, por exemplo, a montagem de componentes ou o transporte de materiais do armazém para a linha de produção. Dessa forma, eles podem trabalhar de forma eficaz com humanos – de acordo com o conceito da Indústria 5.0. Os algoritmos de machine learning analisam ainda mais os dados do sensor para prever possíveis falhas da máquina. Isso permite planejar atividades de manutenção para minimizar o tempo de inatividade não planejado e manter a continuidade da produção. Além disso, o Machine Learning analisa dados de falhas passadas, identificando padrões e fatores de risco para o futuro. O ML permite não apenas evitar problemas, mas também simplificar os processos de design e produção de carros, por exemplo, por meio da reorganização de linhas de produção, da implementação de tecnologias modernas ou da análise de desempenho. Como resultado, o Machine Learning contribui de forma abrangente para aumentar a qualidade, eficiência e segurança na área de produção de peças automotivas, eficiência e segurança na área de produção de peças automotivas.
Aplicação de Machine Learning na fabricação de peças automotivas
Os algoritmos de ML não são usados apenas para analisar dados de máquinas e processos de produção, minimizando assim o tempo de inatividade e reduzindo os custos de reparo. Eles permitem que mais dados sejam analisados e padrões reconhecidos, levando à otimização de custos e eficiência em vários estágios da produção de veículos, desde atividades de planejamento até processos logísticos. A Inteligência Artificial pode ajudar, por exemplo, a alinhar melhor a produção com a demanda, eliminar desperdícios e aumentar a flexibilidade da fabricação em linha com o conceito de manufatura enxuta. Pode, por exemplo, adaptar as opções, cores ou layout do interior às preferências dos clientes. O ML é uma ferramenta integral de melhoria, resultando em maior competitividade e eficiência para as empresas da indústria automotiva. Graças à automação dos processos de produção, as máquinas CNC (controladas numericamente por computador) possibilitam a fabricação até mesmo das peças automotivas mais complexas, como componentes de assentos, carcaças de baterias ou painéis. Graças ao software especial, eles garantem precisão, exatidão e qualidade reprodutível durante a produção em massa e, acima de tudo, conformidade com as especificações técnicas. Em resumo, o Machine Learning contribui para otimizar a fabricação de automóveis com os mais altos padrões.
Benefícios do Machine Learning na indústria automotiva
A aplicação da tecnologia de Machine Learning na indústria automotiva tem múltiplas vantagens. A tecnologia de machine learning permite o processamento eficiente de grandes quantidades de dados, levando a uma tomada de decisão mais rápida e melhor. Além disso, os algoritmos de ML identificam padrões e fazem previsões com base em dados históricos, tomando decisões precisas por conta própria, reduzindo a necessidade de supervisão humana. Eles são capazes de analisar grandes quantidades de informações que um ser humano não poderia compreender com sua mente. Isso é particularmente útil para organizações que processam grandes conjuntos de dados. Acima de tudo, no entanto, o ML carrega o potencial de economia de custos. A automação de processos leva a custos mais baixos, alivia a carga sobre os funcionários e aumenta sua segurança. Dessa forma, a tecnologia de Machine Learning contribui para a competitividade, eficiência e inovação na indústria automotiva. A aplicação do machine learning na área de rápido desenvolvimento de veículos autônomos (os chamados AutoAI ou AutoML) também não deve ser esquecida. Os algoritmos do AutoML aprendem a responder às mudanças nas condições do tráfego, melhorando a segurança dos usuários da estrada. No futuro, eles podem até levar a uma mudança na maneira como viajamos.