(20201023-PT) Exame Informática Semanal

(NONE2021) #1

OPINIÃO


A TRANSFORMAÇÃO DA INDÚSTRIA


ATRAVÉS DA PREVISÃO


S


e tivermos de identificar o paradig-

ma tecnológico com mais potencial

de transformar o mundo tal como

o conhecemos hoje, influenciando

todas as áreas de atividade humana, este pa-

radigma é a inteligência artificial (IA). Poucas

tecnologias na história tiveram um impacto

tão sistémico quanto o potencial da IA. Em

particular, as tecnologias de machine learning

(ML) têm sofrido importantes evoluções. A

sua disseminação nas tecnologias digitais de

consumo está já consolidada, contudo, o seu

potencial para transformar os transportes, a

saúde, a agricultura e a indústria é tão im-

pressionante quanto inquietante. Os serviços

inteligentes que proliferam na nossa existência

digital são tão bem-sucedidos porque nos

entregam o que pretendemos quando estamos

disponíveis para o aceitar. Somos motivados

a utilizar estes serviços devido à conveniência

que nos trazem e influenciados pelas tendên-

cias tecnológicas reforçadas pela crescente

economia de ecossistemas e marketplaces.

No entanto qual poderá ser a motivação para

a exploração deste poderoso paradigma tec-

nológico em sistemas industriais?

Tornar os sistemas produtivos mais adaptá-

veis às incertezas com o mínimo de disrupção e

desperdício. Do ponto de vista industrial, tec-

nologias de machine learning traduzem-se em

sistemas de previsão que permitem antecipar

cenários e formular hipóteses com aceitável

grau de confiança. Tais tecnologias veem o seu

máximo potencial explorado quando aplicadas

em sistemas ciberfísicos, também conhecidos

com Digital Twins, que criam modelos do

sistema produtivo e mapeiam digitalmente

atributos de objetos reais, prevendo falhas

inesperadas de equipamentos, identifican-

do ineficiências e sugerindo otimizações nas

cadeias de valor. Como consequência, os sis-

temas produtivos passarão a ser orquestrados

digitalmente, contrastando com os métodos

tradicionais, geralmente empíricos e heurísti-

cos. No entanto, a adoção alargada deste novo

paradigma tecnológico pelas indústrias será

conseguida apenas quando o custo de operar

tais sistemas for claramente inferior aos ganhos

operacionais introduzidos.

A aplicação de ML requer dois recursos in-

dispensáveis para operarem cujo custo tem

vindo a descer continuamente: a evolução

constante das capacidades de previsão alia-

da à diminuição dos custos de aquisição de

dados e processamento está a torná-la cada

vez mais comercial e financeiramente atrati-

va. Necessariamente a adoção de tais siste-

mas continuará a ser progressiva, cobrindo

os processos das cadeias de valor consoante

o equilíbrio custo-benefício seja percebido

como positivo pelas empresas. Na atualidade

a conceção de cadeias de valor e processos

industriais deve ser acompanhada de uma

estratégia de recolha de dados que permita

alimentar sistemas ciberfísicos em operação

ou que venham a operar no futuro. Também

no futuro, processos industriais concebidos

sem considerar necessidades de monitorização

PEDRO BASTARDO

ENGENHEIRO DE DESENVOLVIMENTO, BOSCH TECNOLOGIAS DE EDIFÍCIOS
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