Impacto Crescente da Inteligência Artificial na Garantia de Qualidade

A IA também se refere à capacidade de lidar com novas situações, dados e circunstâncias que não foram originalmente previstos. Quando adicionamos a aprendizagem de experiência, que é reforçada pela repetição constante de tarefas e medição de desempenho (aprendizagem mecânica), então obtemos um sistema quase autónomo. Isto é algo que está cada vez mais a ser implementado na robótica e na indústria automotiva, no próprio processo de fabrico, mas também nos departamentos de RH, agricultura, indústria farmacêutica e vários sectores de serviços, com o objectivo, entre outros, de poupar custos consideráveis através de um desempenho adequado, consumo de energia direccionado, bem como outros recursos e um controlo de qualidade melhorado.

Procura global de AI

De acordo com o relatório "Global Artificial Intelligence (AI) Industry" (Indústria de Inteligência Artificial Global) de Abril de 2021, a IA está prestes a atingir 312,4 mil milhões de dólares até ao ano 2027. A dinâmica de mudança que suporta este crescimento torna fundamental que as empresas neste espaço se mantenham a par das mudanças do pulso do mercado.

A IA está a ajudar as empresas a realizar trabalho, operações e gestão à distância, ao mesmo tempo que melhora a eficiência operacional. As rápidas melhorias na tecnologia da IA estão a conduzir a uma maior adopção de sistemas de serviço ao cliente baseados na IA. A IA, juntamente com a análise preditiva, está definida para ajudar os retalhistas a identificar tendências de compra e lançar rapidamente campanhas automatizadas que irão inspirar clientes altamente direccionados a agir. A maioria das principais organizações de cuidados de saúde dependem de software baseado em IA para as suas tarefas diárias. Com a COVID-19 a tornar-se uma crise global, a IA tornou-se a primeira linha de defesa na sua utilização para controlar a transmissão de vírus. Nesta situação sem precedentes, a IA ajuda a reduzir o trabalho de clínicos e assistentes médicos. Muitos bancos já adoptaram sistemas baseados na IA para fornecer apoio ao cliente, detectar anomalias e fraudes de cartões de crédito.

Inteligência Artificial no Controlo de Qualidade 

O uso de IA tem vindo a crescer no espaço da automação industrial há já vários anos, com poucas áreas da tecnologia industrial a permanecerem hoje intocadas por ela. A IA está a mudar as tecnologias que utilizamos para gerir instalações de manufactura e processamento de forma subtil e não tão subtil.

O controlo de qualidade é uma área de aplicação com grande potencial para beneficiar da IA. A utilização de câmaras inteligentes e do respectivo software activado por IA está a ajudar os fabricantes a conseguir uma melhor inspecção de qualidade a velocidades, latência e custos superiores às capacidades dos inspectores humanos. E o momento da chegada destas tecnologias de câmeras inteligentes é fortuito, dadas as exigências de distanciamento social da COVID-19.

Embora alguns fabricantes tenham vindo a utilizar a visão mecânica em programas de qualidade já há muitos anos, a adição de software de controlo de qualidade com aprendizagem profunda representa um afastamento das tecnologias de visão mecânica anteriores. Em vez de o sistema de visão mecânica confiar nas regras criadas pelo perito, o software alimentado por IA pode aprender por si só próprio quais são os aspectos importantes, e criar regras que determinam as combinações de características que definem os produtos de qualidade. 

Impacto da IA nos Testes de Garantia de Qualidade

Os serviços de testagem ajudam uma variedade de indústrias a cumprir normas essenciais de regulamentação e garantia de qualidade, assegurando tranquilidade tanto para as empresas como para os consumidores. À medida que a tecnologia avança, os testes devem acompanhar o ritmo.

A IA aprimora os testes laboratoriais de duas formas principais. Primeiro, acelera o processo de testagem, analisando milhares de pontos de dados mais rapidamente do que o olho humano treinado. Uma vez que grande parte da análise de dados realizada em testes laboratoriais é repetitiva e demorada, a realização de tarefas mais simples para a IA torna a análise mais rápida e fácil. Isto permite aos técnicos de laboratório concentrarem-se em questões de testes mais sensíveis - tais como análise de amostras anormais ou críticas, as que mais preocupam os clientes - e, assim, oferecer mais informação e recomendações úteis.

Em segundo lugar, a IA tem o poder de aprender enquanto funciona, de modo a reconhecer padrões de amostra mais rapidamente e com maior precisão ao longo do tempo - um aspecto crucial para os serviços de testagem. Uma vez que a aprendizagem mecânica não se baseia em regras, mas em factores de correlações e permutações, ela mantém a flexibilidade para permitir várias interpretações.

Laboratórios Ampliados

 O Bureau Veritas, que oferece serviços de testes em mais de 400 laboratórios em todo o mundo, tem estado na vanguarda deste movimento de IA com a criação e implementação de Laboratórios Ampliados. Estes laboratórios utilizam assistentes digitais, ou Inteligência Artificial (IA), para ajudar os técnicos a analisar amostras de dados. O programa de IA CHARLES®, concebido em parceria com a Microsoft e a sua plataforma Azure, serve como precursor para o lançamento dos Laboratórios Ampliados de IA do Bureau Veritas.

Originalmente, o programa CHARLES® AI - desenvolvido em Atlanta, Geórgia, e nomeado em honra de um Analista de Dados Sénior que se dedicou durante quarenta anos a trabalhar com o Bureau Veritas - começou a monitorizar as condições petrolíferas das frotas industriais. Analisou amostras de lubrificantes retiradas de camiões, carregadores e escavadoras mecânicas para detectar potenciais riscos - tais como a presença de desgaste ou contaminação - a fim de garantir que a maquinaria do cliente permanecesse em óptimas condições de trabalho. Com a introdução da IA, o laboratório de Atlanta pôde analisar mais de 400.000 amostras por ano.

Tendo já processado milhares de amostras, CHARLES® apresenta relatórios com o seu elevado grau de confiança.  CHARLES® e programas semelhantes de IA abordam preocupações relevantes para uma variedade de sectores. Por exemplo, a indústria mineira depende de serviços de testes na exploração do sector mineral para determinar as propriedades químicas do seu minério. "A inteligência artificial permite ao Bureau Veritas prever a composição mineralógica, para além das propriedades químicas e físicas das amostras, com um simples teste de espectrofotoscopia de infravermelhos, a apenas uma fracção do custo original. O processo utiliza a mesma amostra já submetida ao laboratório para outros trabalhos de teste de rotina. Assim, os testes de minerais assistidos por IA podem poupar tempo valioso e ao mesmo tempo reduzir as despesas.

Bureau Veritas a Implementar a IA em Todo o Mundo

O sucesso de CHARLES® é replicável, e os cientistas de dados estão actualmente a trabalhar para escalar e implementar a sua tecnologia de IA, com CHARLES® como modelo, para o desenvolvimento de programas adicionais de IA. Com uma forte e crescente presença dos Laboratórios Ampliados, o Bureau Veritas continuará a fornecer serviços de avaliação de alta qualidade a mais empresas, resultando em alimentos mais seguros, um ambiente mais limpo e produtos de consumo testados de forma mais fiável e eficiente.

Esta ambição foi promovida com a criação da equipa Data Lab do Bureau Veritas, cuja missão é apoiar e desenvolver todos os projectos no terreno que utilizam a IA. Esta equipa beneficiará da parceria técnica e comercial estabelecida com a Microsoft, para a utilização dos recursos de IA oferecidos pela plataforma Azure Cloud.

O objectivo final é que todos os testes oferecidos pelo Bureau Veritas beneficiem eventualmente da contribuição e poder da IA, em qualquer sector de actividade em que os seus clientes operam a nível mundial.