O maior caso de uso da IA industrial é a "Manutenção Preditiva" (estimada em mais de 24% do mercado total em 2018).
A Manutenção Preditiva utiliza análises avançadas (por exemplo, Machine Learning) para determinar a condição de um único ativo ou de um conjunto inteiro de ativos (por exemplo, uma fábrica).
O objetivo: prever quando a manutenção deve ser realizada. A manutenção preditiva geralmente combina várias leituras do sensor, às vezes fontes de dados externas e executa análises preditivas em milhares de eventos registrados.
Prever a vida útil restante de um ativo usando o ML supervisionado é a técnica mais comum em manutenção preditiva.
Um dos maiores desafios da Manutenção Preditiva é a eliminação dos desequilíbrios de dados, pois muitas vezes não há dados de falha suficientes para todos os ativos.
Os dados são chamados desequilibrados, quando os eventos de falha representam menos do que um compartilhamento específico necessário do conjunto de dados.
Para fazer previsões precisas dos dados, esses desequilíbrios devem ser eliminados primeiro. Existem 2 métodos principais para obter dados balanceados: amostragem de dados e algoritmos de aprendizado sensíveis a custos.
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