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A qualidade dos dados é essencial para as aplicações de inteligência artificial (IA) na Indústria 4.0. A coleta e o tratamento adequados são cruciais para garantir resultados consistentes e confiáveis nos projetos.

Além de apenas digitar informações corretamente, é fundamental selecionar dados relevantes entre uma variedade de tipos, como texto, números, datas, áudio, vídeo e imagens. A confiabilidade de conjuntos de dados extensos não está apenas na precisão da entrada, mas na escolha dos dados úteis para gerar informações pertinentes.

A inconsistência nos dados pode não apenas causar prejuízos financeiros, mas também ameaçar a viabilidade dos projetos na indústria.

Este artigo explora a importância estratégica da ciência de dados para empresas industriais que empregam IA em projetos de otimização e prevenção. Também analisa como o registro, a catalogação e o tratamento dos dados podem influenciar na geração de informações que promovam a maturidade dos produtos ou serviços.

Qualidade de dados em projetos de inteligência artificial

A implementação de projetos de inteligência artificial na indústria é uma tendência crescente, especialmente devido à sua associação com o avanço da automação industrial, o que tem possibilitado inovações nos padrões de qualidade nas fábricas.

Com a explosão na quantidade de dados disponíveis, um desafio significativo enfrentado por muitas indústrias é alcançar maturidade no tratamento desses dados. A baixa qualidade dos dados é um dos principais motivos pelos quais a grande maioria dos projetos de IA não alcança sucesso.

Segundo o Datamani, aproximadamente 45% do tempo gasto em projetos de IA é dedicado ao desenvolvimento da base de dados. É importante distinguir entre os dados compilados pelos clientes para uso no desenvolvimento de modelos e visualizações de IA, e as expectativas em relação à qualidade das informações que realmente serão utilizadas na produção de soluções na manufatura. Nem todos os dados armazenados são relevantes para um projeto de IA.

Quando os modelos desses projetos estão prontos para testes ou produção, eles frequentemente enfrentam diversos desafios, como diferentes ambientes, dependências e lacunas de habilidades. Como resultado, muitas vezes não conseguem atender às expectativas em termos de benefícios ou tempo investido.

Alguns fatores que atuam como obstáculos na melhoria desse cenário são:

• Deficiências na estrutura organizacional
• Limitações na infraestrutura industrial
• Coleta e seleção correta de dados
• Falta de experiência em engenharia de dados
• Dados em excesso e em grande escala de complexidade

É crucial destacar que um projeto industrial com IA e ciência de dados não começa com uma ideia predefinida da funcionalidade, mas sim foca em entender quais insights ou ações podem ser derivados dos dados, independentemente do formato, para produzir modelos de aprendizado de máquina eficazes.

 

Boas práticas para garantir a qualidade de dados e sucesso de projetos de IA

 

Ao examinar os pontos críticos e as variáveis do sistema envolvido em um problema específico a ser abordado com modelos de IA, e ao avaliar a qualidade dos dados fornecidos pelo cliente, é crucial verificar se o atual ambiente de digitalização e coleta de dados é adequado, se os campos de informação estão completos, atualizados e alinhados aos objetivos do projeto.

Este investimento em ciência de dados se traduz em atividades que frequentemente exigem análise manual detalhada e ajustes personalizados dos valores, dependendo da natureza das variáveis, sistemas e da abordagem do modelo de IA.

Por essa razão, é recomendável que a análise e preparação dos dados sejam conduzidas por um profissional especializado e qualificado, geralmente um cientista de dados, encarregado de assegurar que a base de dados esteja sólida e confiável, permitindo que o modelo proposto alcance os objetivos finais delineados para o cliente.

Dentre as ferramentas mais apropriadas para realizar tarefas de ciência de dados, há novos métodos e plataformas que combinam soluções proprietárias, de código aberto e híbridas, possibilitando agilizar e otimizar o processo de carga, tratamento e visualização dos dados.

Estes softwares oferecem maior velocidade e facilidade na verificação dos dados, permitindo a análise de problemas de complexidade variada e até mesmo a realização de testes de modelos de IA para validar rapidamente propostas de projeto, o que facilita a obtenção de modelos minimamente viáveis para encontrar abordagens mais adequadas para questões específicas.

Análise e preparação de dados: qual a importância para a indústria?

 

O controle de qualidade de dados dos projetos pode ser diretamente impactado a depender da análise e da preparação dos dados fornecidos como base para a implementação de soluções industriais.

Os riscos de uma base de dados ineficiente podem gerar perdas financeiras e materiais, assim como colocar em risco a vida de pessoas, causar danos ao bem-estar, à saúde e ao meio-ambiente ou à linha de produção fabril.

Negócios que aplicam a inteligência artificial na manufatura para fins diferentes necessitam de análise e preparação de dados distintos, baseados na dinâmica e natureza do sistema industrial no qual estão inseridos.

As áreas de logística e estoque são duas em que modelos de inteligência artificial podem aplicar o uso de dados para identificação ou controle de demandas, enquanto o segmento automobilístico pode empregá-lo na cadeia produtiva, ou para análises preditivas na checagem de manutenção do maquinário.

Por exemplo, projetos de aprendizado de máquinas voltados para indústrias de alimentos, que lidam com estoques na gestão de matéria-prima junto a fornecedores, necessitam da análise, atualização e do tratamento de dados com uma frequência diferente daqueles utilizados em processos da indústria farmacêutica, responsáveis pelo desenvolvimento de novas medicações voltadas ao tratamento de doenças crônicas.

Se o preço de uma determinada matéria-prima está desatualizado ou impreciso com base no valor de mercado, essa incoerência pode impactar nos recursos internos disponíveis para a produção de lotes específicos ou desenvolvimento de serviços sazonais.

Assim como a escolha de um fornecedor que contém dados pendentes ou incompletos quanto às peças disponíveis no sistema ou tecnologias desatualizadas na fabricação de matérias-primas pode causar erros na aquisição de estoques para uma determinada produção, impactando negativamente na qualidade do produto final e dos benefícios aos usuários.