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Qualidade de dados: qual a importância para IA na indústria?

Qualidade de dados: qual a importância em projetos de IA na indústria?

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Se a base da aplicação de inteligência artificial (IA) na Indústria 4.0 está nos dados, a qualidade destes é fundamental para garantir consistência e confiabilidade nos resultados dos projetos.

Na medida em que uma grande parcela do tempo é investida na preparação e no tratamento de dados, a qualidade na coleta dessas referências — que podem ser textos, variáveis numéricas, datas, áudios, vídeos, imagens, entre outras — vai muito além de uma informação digitada corretamente ou não.

Uma big data confiável tem mais a ver com a seleção de dados úteis disponíveis para serem convertidos em informações relevantes. E a inconsistência desses dados pode gerar perdas financeiras, assim como colocar em risco a sustentabilidade do projeto no ambiente fabril.

Neste artigo, entenda a importância estratégica da ciência de dados para negócios da indústria que utilizam IA como motor em projetos de otimização e prevenção e saiba e saiba como o registro, cadastro e tratamento das variáveis desses bancos de dados podem impactar na geração de informações que garantam a maturidade dos produtos ou serviços. 

Qualidade de dados em projetos de inteligência artificial

Projetos de inteligência artificial na indústria são uma tendência, principalmente pela  associação dessa tecnologia com o avanço da automação industrial, que abriu espaço para inovações nos padrões de qualidade dentro das fábricas. 

Com a grande quantidade de dados disponíveis, e que aumentaram de forma exponencial nas últimas duas décadas, a maturidade no tratamento de tais dados é um dos grandes desafios de muitas indústrias. Se a grande maioria delas não obtém sucesso em projetos de IA, um dos principais motivos é a baixa qualidade de dados. 

Essa lacuna na eficácia é comum porque quase metade do tempo desses projetos, cerca de 45%, segundo o Datamani, é dedicada ao desenvolvimento da base de dados. 

Nesse contexto, há uma diferença entre os dados que são compilados pelos clientes e disponibilizados para uso no desenvolvimento de modelos e visualizações de IA, e as expectativas na sua implementação quanto à qualidade das informações que serão realmente absorvidas na produção de soluções benéficas na manufatura.  Isso significa que nem todo dado armazenado é útil para um projeto de IA. 

A partir de informações faltantes ou incoerentes, depois que esses modelos de projetos estão prontos para testagem ou produção, eles tendem a enfrentar vários ambientes, dependências e até lacunas de habilidades. Ou seja, eles falham em atender às expectativas em termos de benefícios ou tempo investido.

Alguns fatores que atuam como obstáculos na melhoria desse cenário são:  

  • Deficiências na estrutura organizacional
  • Limitações na infraestrutura industrial
  • Coleta e seleção correta de dados
  • Falta de experiência em engenharia de dados
  • Dados em excesso e em grande escala de complexidade

É interessante ressaltar que um projeto industrial com IA que envolve ciência de dados não começa com uma ideia do que a funcionalidade precisa ser, mas se concentra em quais percepções ou ações precisam ser obtidas dos dados, sejam eles em qualquer formato, para que gerem códigos úteis no aprendizado de máquinas. 

Quais fatores impactam a qualidade de dados?

Colocar os resultados da ciência de dados onde eles impactam de forma positiva nos processos industriais nem sempre é simples. 

É necessário uma identificação profunda e bem realizada da qualidade de dados, a partir de uma série de métodos que podem ser aplicados para tratamento das diversas possibilidades de dados consideráveis. Entenda alguns desses métodos:  

Preenchimento

Campos com inconsistências de digitação ou com informações faltantes na coleta podem comprometer os resultados dos algoritmos na visualização das soluções propostas pelos modelos de IA. 

Nomes incompletos, números pendentes e algarismos incorretos podem comprometer a confiabilidade do resultado. 

Em muitos contextos, é necessário análise manual e correção personalizada das referências, o que envolve capacitação de profissionais responsáveis nessa tarefa e que podem levar vários meses na execução. 

Coerência

Se o objetivo da ciência de dados se concentra em interpretar variáveis a fim de que elas gerem códigos úteis no aprendizado de máquinas, o estudo dos dados tem relação com a estratégia e a finalidade do projeto. 

Dito isso, entender se um certo valor, data ou imagem é coerente com esse objetivo permite ganhar tempo, otimizar processos e focar em análises mais assertivas. 

Atualidade

Caso o modelo de IA seja alimentado com dados antigos, é praticamente impossível  transformar esse cenário em um produto final que represente a realidade do mercado. 

Indústrias de nichos diferentes necessitam da manutenção e análise da qualidade de dados de forma distinta e personalizada.

Olhar com cuidado para variáveis desatualizadas, como preços antigos, tecnologias de fábrica defasadas no sistema, fornecedores descadastrados ou já inexistentes, impactam no controle de qualidade do banco de dados.    

Precisão

Este item tem relação com a limpeza de dados, corrigindo ou descartando números anômalos ou errados, e garantindo que as informações coletadas sejam uma representação precisa do fenômeno que se deseja medir. 

Assim como inserir o maior número de dados possível dentro do mapeamento de variáveis pode deixar o projeto mais assertivo, a exemplo de datas, áudios, vídeos e imagens. 

Distribuição

A distribuição de dados por entre modelos de inteligência artificial aplicados a variados cenários possíveis pode ou não permitir a análise de viabilidade do projeto entre esses cenários mapeados. 

Isso quer dizer que ter uma base bem qualificada, distribuída pela maior quantidade de cenários possíveis de aplicação e de geração de variáveis, é mais vantajoso do que ter uma big data extensa com informações inconsistentes, e distribuídas por cenários diversos de aplicação. 

Análise e preparação de dados: qual a importância para a indústria?

O controle de qualidade de dados dos projetos pode ser diretamente impactado a depender da análise e da preparação dos dados fornecidos como base para a implementação de soluções industriais.    

Os riscos de uma base de dados ineficiente podem gerar perdas financeiras e materiais, assim como colocar em risco a vida de pessoas, causar danos ao bem-estar, à saúde e ao meio-ambiente ou à linha de produção fabril.

Negócios que aplicam a inteligência artificial na manufatura para fins diferentes necessitam de análise e preparação de dados distintos, baseados na dinâmica e natureza do sistema industrial no qual estão inseridos. 

As áreas de logística e estoque são duas em que modelos de inteligência artificial podem aplicar o uso de dados para identificação ou controle de demandas, enquanto o segmento automobilístico pode empregá-lo na cadeia produtiva, ou para análises preditivas na checagem de manutenção do maquinário.

Por exemplo, projetos de aprendizado de máquinas voltados para indústrias de alimentos, que lidam com estoques na gestão de matéria-prima junto a fornecedores, necessitam da análise, atualização e do tratamento de dados com uma frequência diferente daqueles utilizados em processos da indústria farmacêutica, responsáveis pelo desenvolvimento de novas medicações voltadas ao tratamento de doenças crônicas.

Se o preço de uma determinada matéria-prima está desatualizado ou impreciso com base no valor de mercado, essa incoerência pode impactar nos recursos internos disponíveis para a produção de lotes específicos ou desenvolvimento de serviços sazonais. 

Assim como a escolha de um fornecedor que contém dados pendentes ou incompletos quanto às peças disponíveis no sistema ou tecnologias desatualizadas na fabricação de matérias-primas pode causar erros na aquisição de estoques para uma determinada produção, impactando negativamente na qualidade do produto final e dos benefícios aos usuários.  

Boas práticas para garantir a qualidade de dados e sucesso de projetos de IA

Ao identificar quais são os pontos críticos e as variáveis do sistema de um determinado problema a ser resolvido com modelos de IA, e analisar a qualidade de dados disponibilizados pelo cliente, é importante observar se o cenário atual de digitalização e coleta de dados é suficiente, se os campos de informações estão completos, atuais e coerentes com os objetivos do projeto.

Esse tempo investido em ciência dos dados é refletido em atividades que requerem, muitas vezes, análise manual prolongada e correção personalizada dos valores, dependendo da natureza das variáveis, sistemas e do modelo de abordagem de IA.  

Por isso, é ideal que a análise e preparação de dados seja realizada por um profissional especializado e capacitado, em geral um cientista de dados, responsável por garantir que a big data esteja sólida e confiável, permitindo que o modelo proposto atinja os objetivos finais oferecidos ao cliente como solução.

Entre as ferramentas mais adequadas para executar tarefas de ciência dos dados, novos métodos e plataformas que combinam soluções proprietárias, de código aberto e híbridas,  possibilitam agilizar e otimizar o tempo no carregamento, tratamento e na visualização desses dados. 

Esse softwares imprimem maior rapidez e facilidade na verificação dos dados, permitindo a análise de problemas de baixa e média complexidade, e até mesmo testar modelos de IA para uma rápida validação de propostas de projeto, o que possibilita obter modelos minimamente viáveis para encontrar os caminhos mais adequados focados em determinadas problemáticas.

A CERTI tem competência no desenvolvimento de projetos com modelos de inteligência artificial que aplicam soluções para a Indústria 4.0, a partir da análise e da preparação de dados consistentes e sólidos para o auxílio de empresas que estão em fase de amadurecimento dentro do contexto da manufatura industrial inteligente. 

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