41 INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL A indústria de produção é um elemento fundamental para a economia de vários países. Segundo dados do Instituto Federal de Estatística alemão, em 2017, apenas na Alemanha existiam mais de 700.000 empresas industriais com cerca de 7,4 milhões de funcionários, gerando uma receita de mais de 2 mil milhões de euros. Empresas dos setores automóvel, da engenharia elétrica, da engenharia mecânica, da produção alimentar, dos plásticos e da química contribuem para esta força económica. Muitas destas empresas utilizam grandes frotas de equipamentos e instalações de produção complexas. Máquinas modernas equipadas com extensos sensores fornecem uma quantidade crescente de dados, resultando num enorme potencial de otimização da produção, através da análise de dados com recurso à inteligência artificial (IA) e a aprendizagem automática (AA). Umconsórcio formado por vários institutos Fraunhofer procura aproveitar o potencial anteriormente inexplorado em benefício da indústria. No âmbito do Projeto Lighthouse ‘ML4P - AprendizagemAutomática na Produção’, com a duração de quatro anos e liderado pelo Instituto Fraunhofer para Optrónica, Tecnologias e Exploração de Imagem IOSB, o consórcio criou uma solução eficiente, baseada em tecnologias Machine Learning (ML) que as empresas podem utilizar para otimizar os seus processos de produção. OML4P utiliza uma abordagemcombinada, composta por ummodelo de processo com base científica e pelas ferramentas de software dele resultantes. O objetivo é tornar a produção mais rápida e mais eficiente em termos energéticos e de recursos. O pacote de software baseado na AA pode, por exemplo, analisar dados de máquinas para descobrir contextos ocultos e utilizá-los para otimizar o processo de fabrico. É também capaz de melhorar continuamente a produção graças à sua capacidade de aprendizagem, com grandes benefícios para a qualidade final dos produtos. MODELO DE PROCESSO MULTIFÁSICO No entanto, o software é apenas uma parte da abordagemdoML4P - o seumodelo de processo funciona como uma base essencial. Christian Frey, chefe de Sistemas de Medição, Controlo e Diagnóstico do Fraunhofer IOSB e gestor do projeto ML4P, afirma: “Nós não nos limitamos a aparecer comuma solução de software completa para uma empresa - em vez disso, guiamo-los através do modelo de processo, adotando uma abordagemmetódica, passo a passo”. PROJETO LIGHTHOUSE FRAUNHOFER ML4P A Fraunhofer utiliza os seus Projetos Lighthouse para definir as prioridades das tecnologias-chave e desenvolver soluções práticas. “Machine Learning for Production - ML4P” Objetivo: Aplicar processos de inteligência artificial num contexto industrial para aumentar a eficiência. Duração do projeto: 2018–2022 Institutos parceiros: • Fraunhofer Institute for Optronics, SystemTechnologies and Image Exploitation IOSB (líder do projeto) • Fraunhofer Institute for Intelligent Analysis and Information Systems IAIS • Fraunhofer Institute for Factory Operation and Automation IFF • Fraunhofer Institute for Industrial Mathematics ITWM • Fraunhofer Institute for Mechanics of Materials IWM • Fraunhofer Institute for Machine. SITEMA GmbH & Co. KG 76187 Karlsruhe, Deutschland Tel. + 49 721 98661-0 info@sitema.de www.sitema.com Visite o nosso website! Para homem e máquina A tecnologia de fixação auto-reforçada da SITEMA para cabeçotes de aperto e freios anti-queda tem agora um nome: Elevada Segurança certificada Líder mundial em freios e lineares anti-queda
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