Cobertura Microsoft Tech Summit – Parte 2: Real Time Analytics in Industry 4.0


Atualmente existe uma grande evidência da indústria, pelo que é considerada a nova revolução industrial ou, simplesmente, “indústria 4.0”. Ditando está tendência, pudemos presenciar a palestra do MVP da Microsoft, autor de livros sobre SQL Server, cientista de dados e especialista em Machine Learning, Diego Nogare, no Tech Summit com o tema “Real Time Analytics in Industry 4.0”. O conceito principal da palestra era muito simples, porém, a tecnologia que possibilita seu funcionamento correto é bastante complexa.  

Imagine uma indústria com vários sensores instalados em todas as máquinas, gerando Teradados que alimentam uma rede de aprendizado de máquina na qual estes dados são analisados em tempo real, gerando insights sobre o funcionamento da mesma, desde quando uma determinada peça precisa ser substituída até qual temperatura ela funciona sem que haja prejuízos físicos, entre outros fatores. 

Atualmente isso é possível, porém não é tão simples quanto parece. Tudo começa na linha de produção onde os dados são gerados e enviados para armazenamento. Estes dados, posteriormente, serão utilizados para treinar um modelo preditivo. 

Para isso, é necessário que seja feita uma classificação destes dados. O processo de classificação varia de acordo com o problema que se deseja resolver. O método de classificação binária, por exemplo, é fundamentado nas árvores de decisão, sendo uma extensão dos modelos de regressão, porém, não é restrito apenas à classificação. Este método é baseado na estratificação binária das covariáveis que levam à tomada de decisão. Este modelo estatístico pode ser utilizado em algoritmos de previsão, como indicar se uma máquina quebra ou não quando atingir determinada temperatura. 

Outro modelo estatístico usado na criação de modelos preditivos de aprendizado de máquina é a classificação de classes. Aqui, os dados são agrupados por proximidade e a frequência com que aparecem também é levada em consideração. É comumente utilizado para análises de dados subjetivos – na indústria, por exemplo, podemos enxergar isso como o desgaste de uma correia. 

Após os dados serem coletados por meio dos sensores, armazenados e analisados por meio de modelos estatísticos e matemáticos, eles são enviados para a construção dos modelos de predição – leia-se: aprendizado de máquina. 

Em se tratando das tecnologias Microsoft, existem diversas arquiteturas possíveis, tudo depende do cenário. Podemos, como exemplo, pensar no seguinte sistema que acontece em duas etapas concomitantes. 

Primeiro, temos os dados capturados e armazenados em conjuntos de dados. Após o armazenamento, eles são convertidos nos formatos necessários, utilizados como entrada, sendo processados e gerando uma saída.  

Estes dados transformados são então utilizados no Azure Machine Learning Studio, no qual passam pelo processo de treinamento de máquina, sem que você precise ter experiência em modelos estatísticos. Após este tratamento, os dados são gerados no formato de saída desejado e utilizados no algoritmo desenvolvido, seja ele em Python ou R, por exemplo. Aqui “termina” o processo de treinamento de máquina. A solução de predição é, então, utilizada em tempo real. 

Em outro lado, temos os dados capturados por meio de sensores e enviados para o IoT Hub do Azure. Aqui já é possível identificar a saúde dos dispositivos por meio de telemetria e agir conforme a necessidade. Estes dados coletados continuam alimentando o algoritmo desenvolvido acima, melhorando a segurança e a assertividade, tornando o aprendizado de máquina um processo contínuo. 

Por meio de ferramentas como o IoT Hub, o Azure Machine Learning Studio e o Azure Stream Analytics, é possível fazer a migração para a era da indústria 4.0 de forma simples, segura, com total disponibilidade e visibilidade por parte da sua equipe de desenvolvimento, operacional e tomadores de decisões. 

Estes e outros cenários foram ressaltados durante a palestra de Diego. Quer saber mais sobre tecnologias Microsoft como as citadas acima ou mesmo sobre o Microsoft Tech Summit? Assista ao Webinar “Inteligência Artificial na Prática”, continue acompanhando o Microsoft Tech e fique por dentro! 

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Autor: Microsoft Tech