O subcampo de machine learning tem ganhado cada vez mais popularidade nos últimos anos, principalmente com as tendências de big data impactando a indústria da tecnologia. O algoritmo de decisão surge como uma ferramenta poderosa para fazer sugestões e previsões calculadas a partir de uma grande quantidade de dados.
Alguns dos exemplos mais populares de algoritmo e estrutura de decisão são os apresentados pela Netflix, que fornece sugestões de filmes de acordo com os títulos assistidos anteriormente, e os da Amazon, recomendando livros de acordo com as últimas aquisições.
Pensando nisso, desenvolvemos este artigo com o intuito de apresentar mais informações sobre o que são algoritmos de decisão, por que essa estrutura facilita as operações empresariais e quais são os principais softwares que se baseiam nesse resultado. Acompanhe!
O que é um algoritmo de decisão?
Os algoritmos de machine learning são divididos em três categorias principais, que são: aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço. Dessa forma, a primeira é muito útil para os casos em que uma variável está disponível para um conjunto de dados, enquanto as demais buscam rotular os itens pré-atribuídos.
O algoritmo de decisão, também conhecido como árvore de decisão, é uma abordagem da análise preditiva que pode auxiliar no processo de tomada de definições a partir da avaliação estatística de dados do passado. Essa lógica faz parte da categoria de aprendizagem supervisionada.
Um fluxograma, por exemplo, pode ser visto como uma árvore de decisão, desde que não apresente um loop. Cada pacote de informações, conhecido como nó, armazena dados importantes para o processo, estabelecendo um nível hierárquico de ligação com os outros elementos.
Assim, essa ferramenta de apoio utiliza uma estrutura de decisão com o estabelecimento de possíveis consequências, incluindo os custos dos recursos, resultados dos eventos ocorridos e a utilidade das atividades.
Do ponto de vista de um negócio, um algoritmo de decisão baseia-se no menor número de perguntas que precisam ser respondidas na avaliação probabilística de tomar uma atitude correta. Como ocorre em um método, o problema é estruturado e sistematizado para alcançar a conclusão mais lógica.
Qual é a sua aplicação prática?
Sobretudo, a estrutura de decisão possibilita a uma organização ou indivíduo comparar suas possíveis ações a partir de análises de custos, benefícios e probabilidades. Dessa forma, essa lógica é utilizada tanto na condução de diálogos de informações quanto no mapeamento de modelos matemáticos que preveem a melhor escolha.
Geralmente, a estrutura do algoritmo de decisão é organizada em quatro etapas características, que são:
- preparação dos dados: nessa etapa as informações históricas são selecionadas e limpas para a entrada na estrutura;
- definição dos conjuntos: os dados preparados são divididos em grupos menores e os mais homogêneos possíveis;
- treinamento: nessa etapa os dados são usados para que o algoritmo aprenda a dar respostas de decisão. Normalmente é exigida uma série de outras técnicas de aprendizado de máquina;
- predição: por fim, o algoritmo dá as previsões para o problema e o grau de confiança de cada uma das possibilidades.
No setor de manutenção, os dados podem ser usados para análises e diagnósticos eficazes de muitos defeitos e falhas a partir de diversos algoritmos de mineração de informações. Outros casos de usos interessantes são, por exemplo, a seleção de uma peça ou máquina para uma área específica, os padrões sazonais de falhas de operação de um equipamento e a vida útil restante dos ativos.
Um algoritmo de decisão também é utilizado na detecção de anomalias nos equipamentos, sistemas de desempenho ou funcionalidade. Essa estrutura permite a previsão de falha de um determinado ativo em um futuro próximo, possibilitando um planejamento adequado e uma manutenção preditiva de qualidade.
Além disso, é possível identificar as principais causas de falha de um ativo e estimar a sua vida útil restante. Dessa forma, programa-se, com antecedência, quando e onde as ações de manutenção precisam ser realizadas.
Por que essa lógica facilita as operações?
Quando se calcula a utilidade esperada ou o valor de cada decisão no algoritmo é possível diminuir os riscos e aumentar as probabilidades de sucesso a partir do resultado desejável. A utilidade esperada geralmente é calculada subtraindo o custo da decisão dos benefícios conjecturados, enquanto esses últimos são iguais ao valor de todos os efeitos que venham a existir a partir da escolha, multiplicando-se pela probabilidade de ocorrência.
Após a identificação do resultado mais desejável, é necessário considerar as preferências de cada utilizador. Como exemplo, existem usuários que optam por decisões de baixo risco, enquanto alguns são mais agressivos e escolhem as resoluções com maiores benefícios. Todo esse processo logístico facilita as operações a partir de soluções como:
- redução do risco operacional de equipamentos de missão crítica;
- aumento da taxa de retorno de ativos, prevendo as falhas antes que elas ocorram;
- controle do custo de manutenção, permitindo que as operações de assistências ocorram em tempo hábil;
- redução do desgaste dos clientes, melhorando a imagem da marca no mercado;
- diminuição dos custos de inventário, reduzindo os níveis de estoque com a previsão do ponto de novo pedido;
- descoberta dos padrões conectados a vários problemas de manutenção;
- fornecimento de indicadores chaves de desempenho — KPIs, como a pontuação de integridade para condições de ativos;
- estimativa do tempo de vida restante dos ativos;
- recomendação de atividades de manutenção em tempo hábil;
- habilitação apenas no inventário de tempo, estimando datas de ordem para substituição de peças.
Quais softwares se baseiam nesse tipo de algoritmo?
Ainda não existem softwares conhecidos que sejam específicos para a área de manutenção e que estejam diretamente ligados ao aprendizado de máquinas, mas há grandes fornecedores de serviços voltados para a integração dessas tecnologias, como é possível citar:
- Microsoft Azure;
- Google Cloud;
- Amazon AWS AI;
- IBM Watson.
O software Engeman® traz uma ferramenta de predição a partir de análises de regressão polinomial, linear, potencial e logarítmica para a avaliação de tempo de vida restante até a próxima manutenção em equipamentos, além de variáveis tendenciais como temperatura, pressão, vibração, entre outras.
Além disso, o Engeman® também possibilita a integração de suas informações para quaisquer dos serviços citados, permitindo que os cientistas de dados possam usar ferramentas específicas da sua área de interesse na criação de algoritmos de decisão dos mais variados tipos.
Sobretudo, o algoritmo de decisão é uma ferramenta fundamental para a análise preditiva no processo de definições, a partir de abordagens estatísticas de dados passados. O setor de manutenções é muito beneficiado pela expectativa de previsão de falhas e de vida útil. O Engeman® é o software ideal que permite a integração de informações entre diversos instrumentos de interesse.
Ficou com algum questionamento sobre o que é algoritmo de decisão e como essa lógica facilita as operações empresariais? Então entre em contato conosco para conhecer nossos produtos e serviços e tire todas as suas dúvidas!
