Título

EFICIÊNCIA OPERACIONAL ALAVANCADA PELA ABORDAGEM AIOPS PARA OT

OPERATIONAL EFFICIENCY LEVERAGED BY AIOPS APPROACH FOR OT

Autoria

OLIVEIRA, EDUARDO MAGALHAES

OLIVEIRA, EDUARDO MAGALHAES

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DOI

10.5151/2594-5335-41006

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Resumo

A BUSCA POR APLICAçõES DE IA EM DIVERSOS SETORES INTENSIFICOU-SE NOS úLTIMOS ANOS, MAS A TAXA DE SUCESSO DAS INICIATIVAS EM AMBIENTES PRODUTIVOS AINDA é BAIXA DEVIDO à COMPLEXA OPERACIONALIZAçãO DOS MODELOS. ESTE ESTUDO APRESENTA A APLICAçãO DA ABORDAGEM AIOPS PARA AUMENTAR O SUCESSO DE PROJETOS DE IA, UTILIZANDO UM ESTUDO DE CASO DE DETECçãO DE ANOMALIAS EM CORREIAS TRANSPORTADORAS EM UMA MINERADORA DE GRANDE PORTE NO BRASIL. A PLATAFORMA SIENTIA™ FOI UTILIZADA PARA DESENVOLVER E IMPLEMENTAR UM MODELO DE IA PARA REALIZAR O TRABALHO DE UM SENSOR VIRTUAL POR MEIO DE UM ALGORITMO DE REGRESSãO LINEAR, QUE DETECTOU ANOMALIAS COM PRECISãO E ESCALABILIDADE, REDUZINDO O TEMPO E O CUSTO DE IMPLANTAçãO DESTE MODELO. A INTEGRAçãO DO MODELO à TOMADA DE DECISãO DA EMPRESA é CRUCIAL PARA MAXIMIZAR O IMPACTO, COM O OBJETIVO FINAL DE TRANSFORMAR A CADEIA DE VALOR DO NEGóCIO, OTIMIZANDO A EFICIêNCIA OPERACIONAL E AUMENTANDO A PRODUçãO. O ESTUDO DEMONSTRA O POTENCIAL DA AIOPS EM OT PARA AUMENTAR O SUCESSO DE PROJETOS DE IA EM AMBIENTES INDUSTRIAIS, PODENDO SER APLICADO EM DIVERSOS SETORES DA INDúSTRIA PARA RESOLVER PROBLEMAS COMPLEXOS E GERAR BENEFíCIOS CONCRETOS PARA AS EMPRESAS.

THE DEMAND FOR AI APPLICATIONS ACROSS VARIOUS INDUSTRIES HAS INTENSIFIED IN RECENT YEARS. HOWEVER, THE SUCCESS RATE IN PRODUCTION ENVIRONMENTS STILL NEEDS TO IMPROVE DUE TO THE COMPLEXITIES OF MODEL OPERATIONALIZATION. THIS STUDY PRESENTS THE APPLICATION OF THE AIOPS APPROACH TO ENHANCE THE SUCCESS OF AI PROJECTS, UTILIZING A CASE STUDY OF ANOMALY DETECTION IN CONVEYOR BELTS AT A LARGE-SCALE MINING OPERATION IN BRAZIL. THE SIENTIA™ PLATFORM WAS EMPLOYED TO DEVELOP AND IMPLEMENT AN AI MODEL TO FUNCTION AS A VIRTUAL SENSOR THROUGH A LINEAR REGRESSION ALGORITHM. THIS MODEL EFFECTIVELY DETECTED ANOMALIES WITH PRECISION AND SCALABILITY, REDUCING IMPLEMENTATION TIME AND COSTS. INTEGRATING THE MODEL INTO THE COMPANY'S DECISION-MAKING PROCESSES IS CRUCIAL TO MAXIMIZE ITS IMPACT, WITH THE ULTIMATE GOAL OF TRANSFORMING THE BUSINESS VALUE CHAIN BY OPTIMIZING OPERATIONAL EFFICIENCY AND BOOSTING PRODUCTION. THE STUDY DEMONSTRATES THE POTENTIAL OF AIOPS IN OT TO AUGMENT THE SUCCESS OF AI PROJECTS IN INDUSTRIAL SETTINGS, WITH APPLICABILITY ACROSS DIVERSE INDUSTRY SECTORS TO ADDRESS COMPLEX CHALLENGES AND GENERATE TANGIBLE BENEFITS FOR ENTERPRISES.

Palavras-chave

Inteligência Artificial; Eficiência Operacional, AIOps; Correia Transportadora

Artificial Intelligence; Operational Efficiency; AIOps; Conveyor Belt.