Descubra como os Serviços de IA do Azure reduzem o tempo de desenvolvimento – Uma história de sucesso da Siemens
O setor manufatureiro coleta o maior volume de dados de qualquer indústria global a cada ano, mas usa apenas uma fração dos dados industriais coletados nas fábricas. Vamos dar uma olhada em como a Siemens fez parceria com a Microsoft para desenvolver uma solução de operações em tempo real, orientada por dados, para que os fabricantes globais alcancem um desempenho inovador melhorando continuamente a sustentabilidade, a resiliência e a lucratividade.
Uma das principais vantagens do ambiente de IA do Azure é que ele permite que você desenvolva soluções com mais rapidez e eficiência. A experiência da Siemens fornece um bom exemplo de como simplificar os processos industriais de IA graças aos produtos da Microsoft.
A organização
Siemens é uma empresa de fabricação alemã fundada em 1847. É a maior empresa de fabricação da Europa e líder de mercado global em automação industrial e software industrial. A Siemens fornece soluções inovadoras para vários setores, como energia, saúde, mobilidade e infraestrutura.
Historicamente, a empresa tem desempenhado um papel vital na inovação tecnológica. Esteve profundamente envolvida no desenvolvimento dos primeiros computadores produzidos em massa, eletrodomésticos, televisores e muitos outros dispositivos. Agora, a Siemens está incorporando IA em seus processos de negócios para manter sua vantagem competitiva.
O desafio
A Siemens percebeu que precisava adotar massivamente a IA para dar suporte a todos os seus departamentos. Por exemplo, eles usaram modelos de IA de previsão para prever o aumento da demanda para ajustar melhor o planejamento de produção e vendas por um longo tempo.
No entanto, o processo de desenvolvimento desses sistemas de IA foi caro, lento e confuso. Os usuários de negócios que precisavam de uma solução de IA dependiam de analistas de dados para desenvolvê-la, e a colaboração entre eles era muitas vezes cheia de ruídos e mal-entendidos. Os analistas de dados não tinham uma plataforma que lhes permitisse reutilizar código e componentes, então eles tiveram que construir cada novo modelo do zero. O processo era altamente ineficiente e podia levar vários meses.
A Siemens percebeu que precisava mudar seu processo de desenvolvimento de IA. Eles precisavam de uma plataforma de IA robusta, rápida e confiável para desenvolver, testar e implantar modelos de forma escalável.
A solução
A solução cria uma base de dados comum, capturando e contextualizando dados de toda a fábrica para fornecer uma visão de todo o sistema do processo de fabricação de ponta a ponta. A adição de um copiloto de IA generativa, alimentado pelo Azure OpenAI, democratiza ainda mais os dados industriais com IA generativa, tornando os dados da planta, análises e insights ainda mais acessíveis e impactantes para todos, de operadores de chão de fábrica a executivos.
Para construir essa plataforma de IA compartilhada e escalável, a Siemens contou com a infraestrutura do Microsoft Azure. O resultado, conhecido como [ai:attack], baseia-se no Azure Machine Learning e incorpora outros serviços do Azure.
A solução oferece um modelo personalizável para toda a empresa. Ele fornece um padrão para todos os projetos de ciência de dados a seguir, para que seja mais fácil reutilizar ativos. A infraestrutura do Azure garante acesso fácil a todas as partes interessadas, o que também melhora a colaboração entre equipes.
Graças aos Serviços de IA do Azure, ele inclui vários serviços de IA padronizados. Por exemplo, inclui modelos do Azure AI Vision para controlo de qualidade que detetam dispositivos danificados. Além disso, a plataforma usa o recurso Azure Machine Learning para treinar automaticamente os modelos de IA. Estas funcionalidades melhoram o desempenho de todas as equipas e poupam muito tempo.
Os resultados
A iniciativa [ai:attack] já está a produzir resultados positivos. A queda no tempo de desenvolvimento de modelos de IA é significativa. Embora a implementação de uma nova solução de IA costumava levar vários meses, agora requer apenas algumas semanas.
Da mesma forma, a manutenção do código agora é muito mais fácil e rápida graças à padronização. Antes, manter o código de três projetos exigia três analistas de dados, enquanto hoje um único trabalhador pode manter o código para muitos projetos.
Em seguida, vamos encerrar tudo o que você aprendeu com uma verificação de conhecimento.