Anhembi-Morumbi - IA QC para a Indústria 4 0 - Mauro C Andreassa

Prévia do material em texto

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL 
APLICADA A INDÚSTRIA 4.0 & 
COMPUTAÇÃO QUÂNTICA
MAURO C. ANDREASSA
mandreas
. Graduado em Física pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo – PUC-SP.
. Pós-graduado em Administração de Empresas pela Escola de Comércio Alvarez Penteado 
com ênfase em Marketing e pela Faculdade de Economia e Administração da USP.
. Professor associado de Graduação do Instituto Mauá de Tecnologia de 1999 à 2020 –
nos temas Administração de Empresas, Indústria Automobilística, Física e Processos 
Especiais.
. Professor de Pós-Graduação do SENAI, Fatec-SP e IMT nos temas Manufatura Enxuta, 
Inteligência Artificial para a Indústria 4.0, Qualidade e Confiabilidade.
. 42 anos de Indústria Automobilística atingindo a posição de Gerente Sênior para 
Desenvolvimento da Cadeia de Suprimentos na América do Sul – Ford Motor Company.
. Instrutor do Sindipeças e Instituto da Qualidade Automotiva (IQA). 
. Conselheiro da SAE Brasil (Sociedade dos Engenheiros da Mobilidade) em Educação da 
Mobilidade.
. Membro da Associação Brasileira de Internet das Coisas – ABINC.
. Embaixador da F1 in Schools – atividade STEM (Science, Technology, Engineering & 
Mathematics).
. Fundador da Consultoria Big Learning.
Mauro C. Andreassa
O que veremos hoje:
 Indústria 4.0 
 Inteligência Artificial
 Algoritmos & Multidisciplinaridade
 Uso industrial da IA
 A importância do Ambiente Lean
 Manutenção Corretiva, Preventiva, Preditiva & Prescritiva – casos!
 Computação Quântica
Fonte: https://www.ironhack.com/br/data-analytics/o-que-e-machine-learning
Acesso: 10 out. 2020
https://www.ironhack.com/br/data-analytics/o-que-e-machine-learning
Fonte: https://www.ironhack.com/br/data-analytics/o-que-e-machine-learning
Acesso: 8 out. 2020
https://www.ironhack.com/br/data-analytics/o-que-e-machine-learning
Fonte: https://www.kdnuggets.com/2016/10/battle-data-science-venn-diagrams.html
Acesso: 24 set. 2020
https://www.kdnuggets.com/2016/10/battle-data-science-venn-diagrams.html
Fonte: 
https://www.google.com.br/search?q=AI+%2B+probability+%2B+algorithm+%2B+algebra&tbm=isch&h
l=en&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwiR5rXc3YLsAhVlBdQKHa-
_DukQBXoECAEQKQ&biw=1349&bih=576#imgrc=Bvr_qoEPnt_ngM Acesso: 24 set.2020
https://www.google.com.br/search?q=AI+++probability+++algorithm+++algebra&tbm=isch&hl=en&hl=en&sa=X&ved=2ahUKEwiR5rXc3YLsAhVlBdQKHa-_DukQBXoECAEQKQ&biw=1349&bih=576#imgrc=Bvr_qoEPnt_ngM
Fonte: C. Okoh*, R. Roy, J. Mehnen - Predictive Maintenance Modelling for Through-Life 
Engineering Services
Opportunity: 
é 
manutenção 
pela
substituição 
de 
componente
s de 
equipamento
s que ainda 
não falharam
com base 
nos recursos 
de 
manutenção 
disponíveis
Condition-based: 
conceito de 
necessidade é 
determinado pela 
avaliação do estado de 
sanidade do 
equipamento de forma 
continua e 
extrapolando para um 
limite de falha 
predefinido. ?
Fonte: https://www.iotco.com/predictive-analytics/ Acesso: 12 out. 2020
https://www.iotco.com/predictive-analytics/
Physics-Based
Physics-Based: também conhecida como abordagem baseada em modelo físico. O modelo 
físico refere-se a uma compreensão da física para: a) Confiabilidade de estimativas, b) 
Física da Falha (PoF – Physics of Failure) ciência física de componentes e c) geração de 
equações empíricas. Por exemplo. uso de um modelo simples de crescimento de 
trincas/fissuras para prever RUL (Remaining Useful Life). 
A Física tira toda a 
graça de um jogo de futebol
…
Relation between the different type of models
Coupling between usage parameters and input
parameters of the wear model
Physics based models for predictive maintenance of rail-
infrastructure components
Fonte: 
https://ris.utwente.nl/ws/portalfiles/portal/128327184/Poster_EM
_2016_MeghoeA_UT.pdf Acesso: 8 out. 2020
https://ris.utwente.nl/ws/portalfiles/portal/128327184/Poster_EM_2016_MeghoeA_UT.pdf
Fatigue strength and fracture mechanics - A general perspective
Uwe Zerbst, Mauro Madia, M. Vormwald, T. Beier
Engineering fracture mechanics, 2018, Volume 198
BAM Deprtment Component Safety, Division Service Loading Fatigue 
and Structural Integrity
Public Domain
File:Crater wear.png
Uploaded: 29 October 2007
Model-Based
Model-Based: abordagem baseada no conhecimento combina 
experiência E inteligência computacional, técnicas relativas a 
informações armazenadas de especialistas no domínio e 
conjuntos de regras para interpretação.
Técnicas baseadas em conhecimento avaliam a 
semelhança entre uma situação temporária e um 
banco de dados de falhas anteriores e infere a 
expectativa de vida pelas ocorrências anteriores 
usando um sistema especialista.
O conhecimento é baseado em uma vida inteira de acúmulo de dados 
de experiência com base em modelos a) estocástico e b) 
probabilísticos de degradação de peças.
Em estatística, o filtro de Kalman é um método matemático criado por 
Rudolf Kalman. Seu propósito é utilizar medições de grandezas 
realizadas ao longo do tempo (contaminadas com ruído e outras 
incertezas) e gerar resultados que tendam a se aproximar dos valores 
reais das grandezas medidas e valores associados. 
O filtro de partículas é um método numérico de integração. É 
adequado para lidar com problemas não lineares e não 
Gaussianos. Desde a década de sessenta, grande atenção tem 
sido devotada a estes problemas. Entretanto somente com o 
aumento do poder computacional foi possível tornar o seu 
uso mais corrente.
Data Driven
Data-Driven: Técnicas derivadas da configuração, uso e dados 
históricos de ‘execução até a falha’ aplicável à tomada de decisão 
de manutenção. Baseado em dados técnicas são frequentemente 
usadas para estimativa, informando assim a decisão de 
manutenção com base no limite de falha.
Casos
Fusível de Areia de Quartzo
Os fusíveis são preenchidos 
por areia de quartzo de alta 
pureza química e distribuição 
granulométrica controlada. 
Este material conduz parte do 
calor do elemento para o 
corpo e desempenha papel 
fundamental no processo de 
extinção do arco e partes 
metálicas a prova de corrosão.
Epidemia de queima de fusíveis ma fábrica…
Montagem
de Hub to
Knuckle
Downtime todos os dias no 
mesmo horario…
Finalmente, o mundo Quântico! Chegou a 
Computação Quântica!
1. Como funciona o código 
binário: Cada letra, número 
e símbolo da senha é 
representado por uma 
sequência diferente de oito 
dígitos, que podem ser 0 
ou 1. Ou seja: uma senha 
de seis caracteres tem 48 
no código binário. Para 
descobri-la, o computador 
precisa testar todos os 
jeitos possíveis de 
combinar 48 zeros e uns. 
2. O jeito clássico: Um computador tradicional testaria as 
possibilidades uma a uma, até chegar à correta – o que 
pode arrastar bastante o processo. São 1,06 trilhão de 
combinações possíveis. 
3. O jeito quântico: Os 
computadores quânticos 
driblam a lógica. Como os 
qubits são 0 e 1 ao mesmo 
tempo, é possível testar todas 
as possibilidades de uma só 
vez. O problema é que é difícil 
construir uma máquina com 
muitos qubits. 
Muito Obrigado!
mandrea
s