WHITE PAPER

Tecnologias autônomas na produção industrial: IA, ML, e mais

O que você aprenderá:

uma visão geral das principais tecnologias autônomas usadas na produção industrial, assim como use cases e exemplos de cada um dentro do ambiente de produção.

As tecnologias autônomas estão modificando a produção industrial.

Os executivos, que determinam quais tecnologias avançadas atendem melhor às necessidades e aos objetivos das empresas, precisam de respostas que possam transformar em estratégia.

Obter uma melhor compreensão do que são tecnologias autônomas e como elas capacitam a força de trabalho pode agregar mais valor do que simplesmente saber quais ferramentas usar. Esse conhecimento também pode fornecer informações sobre as necessidades de infraestrutura e se as escolhas de transformação digital são compatíveis ou não com as opções autônomas.

Este artigo:

  • define o que são tecnologias autônomas
  • explica como se encaixam na produção industrial
  • fornece exemplos de como as tecnologias autônomas capacitam trabalhadores e avançam sua empresa.

Preencha o formulário para baixar este artigo sobre tecnologias autônomas na produção industrial.

Principais diferenças entre IA, aprendizado de máquina e ciência de dados

Como na maioria das inovações digitais, as novas tecnologias geram confusão. Embora AI, ML e DS sejam estritamente interconectados, cada um deles tem objetivos e funcionalidades distintos, principalmente na indústria.

Entenda as principais diferenças entre IA, aprendizado de máquina e ciência de dados na produção industrial. Além disso, veja como eles funcionam juntos, com um use case real.

Guia do aprendizado de máquina na produção industrial

A fábrica conectada permite que os fabricantes coletem, analisem e inovem a partir dos seus dados. A introdução do aprendizado de máquina a essa equação pode acelerar os recursos de detecção, otimização e inovação de sua força de trabalho.

Saiba mais sobre o que é aprendizado de máquina e como pode ser integrado à sua força de trabalho neste guia completo.

Você precisa ser um cientista de dados para usar o aprendizado de máquina?

Com o número cada vez maior de dispositivos conectados e tecnologias fáceis de usar, mais profissionais estão aptos a utilizar esses dados para tomar decisões informadas.

Mesmo assim, esse aumento da tomada de decisões orientada por analítica deixa a dúvida: você precisa ser um cientista de dados para utilizar o poder da analítica aperfeiçoada e do aprendizado de máquina?