AIA como um serviço: protótipos rápidos e escaláveis de aprendizado de máquina sem códigos/ poucos códigos | #BAS22

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AIA como um serviço: protótipos rápidos e escaláveis de aprendizado de máquina sem códigos/ poucos códigos | #BAS22

Tabela de Conteúdos:

  1. Introdução

    1. Sobre a All Cloud
    2. Parceria com a AWS
  2. POC com a KTM

    1. Processo de Produção
    2. Detecção Manual de Defeitos
    3. Problemas com o Processo Atual
  3. Uso do Reconhecimento de Imagem Automático

    1. Visão Geral do Serviço Amazon Recognition
    2. Funcionamento do Reconhecimento de Defeitos
    3. Desafios da POC
    4. Aumento de Dados com a Data Augmentation
  4. Resultados da POC

    1. Melhoria da Precisão do Modelo
    2. Importância das Imagens de Treinamento
    3. Velocidade e Facilidade de Implantação
  5. Outros Recursos

    1. Estudo de Mercado sobre Machine Learning na Indústria
    2. White Paper sobre Garantia de Qualidade na Produção
    3. Oficina de Ideação de Projetos POC
  6. Perguntas Frequentes

🤖 Automatizar a Detecção de Defeitos em Motores com a Amazon Recognition

A detecção de defeitos em processos industriais é uma tarefa crítica, mas muitas vezes é realizada manualmente, exigindo muito tempo e recursos. A empresa All Cloud, parceira premium da AWS, desenvolveu uma prova de conceito (POC) utilizando o serviço de reconhecimento de imagem automático da Amazon, o Amazon Recognition, para detectar defeitos em frames de motos. Neste artigo, vamos explorar os desafios enfrentados no processo de produção da KTM, uma renomada fabricante de motos, e como a All Cloud utilizou a IA para automatizar a detecção de defeitos, visando reduzir custos e aumentar a eficiência.

Introdução

Sobre a All Cloud

A All Cloud é uma empresa de serviços profissionais especializada em soluções em nuvem, sendo uma parceira premium da AWS. Com competências em migração de dados e certificação em conformidade com GDPR e ESO, a All Cloud atua como uma solução completa para empresas que desejam aproveitar ao máximo os recursos da nuvem.

Parceria com a AWS

Como parceira premium da AWS, a All Cloud tem acesso a uma variedade de serviços e soluções inovadoras. Neste projeto, a empresa utilizou o serviço de reconhecimento de imagem automático da Amazon, o Amazon Recognition, para desenvolver uma POC que automatizasse a detecção de defeitos em frames de motos da KTM.

POC com a KTM

Processo de Produção

No processo de produção de motos, é necessário soldar os frames dos veículos. Porém, problemas durante a soldagem podem resultar em defeitos visíveis nos frames, como respingos de solda. Atualmente, a detecção desses defeitos é feita de forma manual, o que leva tempo e requer trabalho intensivo.

Detecção Manual de Defeitos

A detecção manual de defeitos apresenta algumas limitações. Primeiramente, a detecção deve ser realizada imediatamente após a soldagem, pois caso contrário, o frame será pintado e os defeitos só serão percebidos mais tarde, o que resulta em retrabalho e altos custos de produção. Além disso, o processo manual é suscetível a erros humanos e pode não identificar todos os defeitos presentes, resultando em produtos de baixa qualidade.

Problemas com o Processo Atual

A KTM procurou a All Cloud em busca de uma solução mais eficiente e precisa para detectar defeitos em seus frames de motos. O processo manual de detecção de defeitos estava se mostrando trabalhoso e caro, afetando a produtividade e a qualidade dos produtos. Foi nesse cenário que a All Cloud propôs a utilização do serviço de reconhecimento de imagem automático da Amazon, o Amazon Recognition.

Uso do Reconhecimento de Imagem Automático

Visão Geral do Serviço Amazon Recognition

O Amazon Recognition é um serviço de inteligência artificial que permite detectar automaticamente objetos em imagens. Com uma abordagem low/no code, o serviço da Amazon possibilita realizar todo o processo sem a necessidade de escrever uma única linha de código, podendo ser utilizado diretamente no console AWS.

Funcionamento do Reconhecimento de Defeitos

No caso da detecção de defeitos em frames de motos, o processo envolve o upload de imagens de frames com e sem defeitos no console do Amazon Recognition. Em seguida, é feita a marcação dos defeitos nas imagens de treinamento. Com base nessas informações, o serviço treina um modelo de detecção específico para o problema em Questão. Esse treinamento pode levar algumas horas, dependendo do tamanho do dataset.

Desafios da POC

Durante a realização da POC, a equipe da All Cloud enfrentou alguns desafios. As condições de iluminação do ambiente de produção não eram ideais, o que afetava a qualidade das imagens. Além disso, os frames das motos são feitos de metal e possuem superfície reflexiva, o que dificultava a captura de imagens claras. Para contornar esses desafios, a equipe utilizou técnicas de aumento de dados, conhecidas como Data Augmentation.

Aumento de Dados com a Data Augmentation

Como o dataset inicial fornecido pela KTM era pequeno, a equipe precisou aumentar a quantidade de imagens para treinar o modelo do Amazon Recognition. A técnica de Data Augmentation consiste em aplicar transformações nas imagens existentes, criando novas variações do dataset. É possível realizar rotação, deslocamento, corte e ajustes de cores nas imagens, a fim de aumentar a diversidade dos exemplos.

Resultados da POC

Melhoria da Precisão do Modelo

Com o aumento do dataset para 10.000 imagens e a utilização do Amazon Recognition, a equipe da All Cloud conseguiu melhorar significativamente a precisão do modelo. Inicialmente, com um dataset de 100 imagens, a precisão era de apenas 70%. Após o aumento do dataset, a precisão alcançou 93%, o que representou uma grande melhoria na detecção de defeitos nos frames.

Importância das Imagens de Treinamento

Um dos principais aprendizados do projeto foi a importância das imagens de treinamento. Quanto maior e mais diversificado for o dataset de treinamento, melhor será o desempenho do modelo de detecção. Para alcançar resultados precisos, é fundamental ter uma quantidade suficiente de imagens de treinamento, com diferentes ângulos, iluminação e variações nos defeitos.

Velocidade e Facilidade de Implantação

O uso do serviço Amazon Recognition se mostrou uma solução rápida e fácil de ser implantada. Em menos de 20 dias, a equipe da All Cloud conseguiu desenvolver a POC, treinar o modelo e obter resultados satisfatórios. Além disso, a abordagem no/low code do serviço proporcionou agilidade e redução de custos, já que não foi necessário escrever código personalizado.

Outros Recursos

Além da POC realizada com a KTM, a All Cloud disponibiliza outros recursos e materiais relacionados ao uso de machine learning na indústria. Eles incluem um estudo de mercado sobre o tema, um white paper sobre garantia de qualidade na produção e uma oficina de ideação de projetos POC.

Estudo de Mercado sobre Machine Learning na Indústria

O estudo de mercado elaborado pela All Cloud aborda as principais tendências e aplicações de machine learning na indústria. Ele fornece informações atualizadas sobre as melhores práticas, desafios e oportunidades nesse campo.

White Paper sobre Garantia de Qualidade na Produção

O white paper elaborado pela All Cloud explora em detalhes a importância da garantia de qualidade na produção industrial e como a aplicação de técnicas de inteligência artificial pode otimizar esse processo. O documento oferece insights valiosos para empresas interessadas em aprimorar sua produção e reduzir custos.

Oficina de Ideação de Projetos POC

A All Cloud também disponibiliza uma oficina de ideação de projetos POC, na qual a equipe auxilia as empresas a identificar oportunidades de aplicação de machine learning em seus processos. Durante a oficina, são analisados aspectos como o valor comercial, a complexidade e a disponibilidade de dados, resultando na priorização de projetos viáveis.

Perguntas Frequentes

1. A detecção de defeitos automatizada é precisa o suficiente para substituir a detecção manual?

A detecção automatizada de defeitos demonstrou ser altamente precisa, alcançando uma precisão de 93% na POC realizada com a KTM. No entanto, é importante ressaltar que a detecção manual ainda pode ser necessária em casos específicos ou para garantir uma verificação adicional.

2. Qual é o custo envolvido no uso do serviço Amazon Recognition?

O serviço Amazon Recognition é um serviço pago, sendo necessário avaliar o custo-benefício para cada caso específico. Os preços variam de acordo com a quantidade de imagens processadas e a complexidade do treinamento do modelo. Recomenda-se entrar em contato com a AWS para obter informações detalhadas sobre os preços.

3. Quanto tempo leva para treinar um modelo utilizando o Amazon Recognition?

O tempo de treinamento do modelo pode variar dependendo do tamanho do dataset e da complexidade do problema. Na POC realizada com a KTM, o treinamento do modelo levou cerca de 10 horas. Vale ressaltar que, em alguns casos, podem ser necessárias iterações adicionais para alcançar resultados satisfatórios.

4. O serviço Amazon Recognition é adequado apenas para grandes empresas?

Não, o serviço Amazon Recognition pode ser utilizado por empresas de todos os tamanhos. A facilidade de uso e a escalabilidade do serviço tornam-no acessível e adequado para diversos tipos de negócios.

Conclusão

A automatização da detecção de defeitos em processos industriais pode trazer inúmeros benefícios, desde a redução de custos até a melhoria da qualidade dos produtos. A POC realizada pela All Cloud com a KTM é um exemplo de como a inteligência artificial pode ser aplicada com sucesso em cenários reais. A utilização do serviço Amazon Recognition possibilitou a detecção automática de defeitos em frames de motos, resultando em uma melhoria significativa na eficiência do processo de produção. Com a crescente adoção de soluções de machine learning, espera-se que mais empresas aproveitem os benefícios dessa tecnologia para otimizar sua produção e se manterem competitivas no mercado.

➡️ Estudo de Mercado sobre Machine Learning na Indústria ➡️ White Paper sobre Garantia de Qualidade na Produção ➡️ Oficina de Ideação de Projetos POC

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