Pesquisas recentes mostram como os sistemas de Saúde de Máquinas impulsionados por IA são pelo menos 20% mais precisos do que soluções tradicionais – ao mesmo tempo em que evitam entre 40% e 70% dos falsos alertas.

Quase todos os aspectos de nossas vidas hoje são impactados pela inteligência artificial: buscas na web, comércio eletrônico, saúde, visão computacional, direção, navegação, logística, os serviços que consumimos, mercados financeiros e até mesmo as fotos que tiramos com nossos smartphones. Por quê? Porque funciona. Encontramos o que precisamos mais rapidamente e as fotos que tiramos são mais bonitas.

Estado Atual versus Estado Anterior

Na Techplus, lidamos com IA focada em aperfeiçoar a saúde, disponibilidade e desempenho de grandes linhas de produção. Com uma taxa de precisão de 99%, somos capazes de economizar milhões de dólares para nossos clientes – graças à nossa capacidade de eliminar tempo de paradas não planejadas na produção e reduzir drasticamente os custos de reparo. E não seríamos capazes de fazer isso sem desenvolver algoritmos de IA poderosos.

Obviamente, antes de implantar a IA da Techplus, muitos de nossos clientes usavam outras formas de minimizar o tempo de paradas não planejadas e as perdas de produção. E, como entusiastas de dados, começamos a nos perguntar se poderíamos calcular o valor adicional real de usar a IA em comparação com abordagens mais tradicionais.

Alertas reais versus alertas falsos

Uma forma mais tradicional de abordagem é a “análise baseada em limiar”, que ainda é utilizada em algumas das medições relacionadas às vibrações das máquinas. Com a análise baseada em limiar, um alerta seria acionado quando o nível geral de vibração de uma máquina atingisse um determinado valor. Em seguida, idealmente, um especialista em vibração analisaria os dados e tentaria identificar a origem do alerta. Isso difere da IA da Techplus, pois estamos continuamente analisando os espectros de vibração da máquina e dados estatísticos, independentemente dos níveis gerais de vibração.

Em uma análise baseada em limite, há uma decisão crucial: onde definir o limite de alerta? Quanto maior o limite, maior a probabilidade de uma máquina de produção crítica falhar inesperadamente. Por outro lado, quanto menor o limite, mais falsos alertas serão recebidos.

O experimento

A forma mais comum de determinar o nível do limite é usando a norma ISO para limiar de vibração (por exemplo, ISO-10816 ou equivalente). No entanto, em muitos casos, os usuários optam por adaptar os níveis de limite de acordo com suas necessidades específicas.
Com nossa pesquisa, decidimos comparar a IA da Techplus tanto com os limites da ISO quanto com limites personalizados. O estudo foi realizado com as detecções de eventos provenientes das máquinas críticas monitoradas pela Techplus ao longo de um período de seis meses.

Os números não mentem

Dos 99% de mau funcionamento de IA verificados detectados, o sistema de limite da ISO “capturou” 90% dos mau funcionamentos. Isso parece ótimo até você descobrir que o sistema da ISO também “capturou” 70% de mau funcionamentos falsos adicionais. Isso significa que, se uma instalação de produção utilizasse o sistema de limite da ISO, a equipe de manutenção da instalação teria gasto 70% do seu tempo perseguindo mau funcionamentos que não existem. Desnecessário dizer que a equipe da instalação perderia rapidamente a confiança em um sistema assim e ignoraria todos os alertas posteriores.

Por essa razão, a maioria dos usuários prefere configurar seus próprios limites na esperança de reduzir o número de alertas falsos. Então, comparamos a IA da Techplus com uma abordagem de limite avançada. Os resultados foram de fato melhores em termos de alertas falsos: agora havia “apenas” 40% de alertas falsos. Mas isso teve um custo, pois agora apenas 80% das falhas foram detectadas. E novamente, com uma equipe de manutenção gastando 40% do tempo perseguindo mau funcionamentos inexistentes, toda a confiança seria perdida rapidamente com um sistema de monitoramento assim.

Os Benefícios Ocultos do Aperfeiçoamento Contínuo
E quando começamos a analisar mais números, também descobrimos que, ao detectar 20% mais problemas, na verdade você aumenta as economias e o retorno sobre o investimento em 30%. Isso ocorre porque a aplicação da IA também tem outras vantagens indiretas, além do aumento da precisão e da redução de alertas falsos. Ela também pode trazer benefícios em termos de segurança, escalabilidade e economia de tempo humano que pode ser utilizado em atividades mais proativas.

Resumindo, graças aos avanços tecnológicos contínuos, a IA está se tornando disponível em mais e mais aspectos de nossas vidas. Certamente está ajudando a humanidade a fabricar de forma mais eficiente nossa comida, bebidas, medicamentos, energia e muito mais.

E em mais boas notícias: nossos esforços estão apenas começando.