Qual a relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0?

Qual a relação do Design de Serviços, a UX e a Indústria 4.0?

Muito tem se ouvido falar sobre a nova geração de produtos fruto da Indústria 4.0. Mas você sabe como eles surgiram e quais são os pilares por trás da criação desses produtos? Neste artigo, você poderá compreender como o design de serviços, aliado à automação do comportamento inteligente, pode interferir positivamente na vida das pessoas e trazer oportunidades para as empresas gerarem produtos mais eficazes e desejáveis.

Experiência do Usuário

O termo User Experience foi utilizado pela primeira vez por Donald Norman, designer, pesquisador, professor e autor americano na área de ciências cognitivas e da computação, na década de 1990. Norman defende o bom design e o uso de objetos e serviços de forma fácil e eficiente. Um famoso exemplo disso é o caso das “Portas de Norman”, citado em seu livro “O Design do Dia a Dia”. Ele identificou uma grande dificuldade de compreensão do uso das portas da universidade onde lecionava, pois elas possuíam puxadores, mas eram feitas para empurrar. Outras serviam para arrastar, mas não possuíam acessório para seu manejo. Então, em síntese: “Qualquer objeto que precise de instruções de uso, falhou no quesito funcionalidade.”

porta
Imagem: reddit.com

Uma boa experiência do usuário consiste não só em encontrar facilidade de usabilidade em um produto/ serviço, como também envolve aspectos psicológicos e cognitivos da experiência, uma vez que o usuário se identifica com o universo daquele bem de consumo, seja ele tangível ou intangível. Existem três pontos básicos para uma boa experiência:

(1) a utilidade (o produto precisa servir para alguma coisa, resolver um problema);

(2) a usabilidade (precisa ser fácil de usar);

(3) a desejabilidade (satisfazer ou encantar com suas soluções).

O Design de Serviços e os produtos

Utilizando metodologias do design, o Service Design (ou Design de Serviços) trabalha para entender o perfil dos consumidores, seus desejos e suas necessidades. Tudo para garantir que determinado serviço seja competitivo para o mercado e relevante para quem o usa. Em sua essência, se atenta às necessidades humanas no geral. Não apenas do cliente, mas de todos os atores envolvidos, como: colaboradores, fornecedores, distribuidores, entre outros.

As interações entre o consumidor e a empresa prestadora do serviço gera uma jornada de experiência de ponta a ponta. Assim, o Service Design analisa os recursos da empresa e projeta para ela formular todas as estratégias que atendem às necessidades dos clientes de forma relevante e econômica – ou sustentável. São analisadas todas as atividades (processos), infraestrutura, comunicação, pessoas e componentes/ materiais envolvidos. Tudo isso com o intuito de melhorar a qualidade do serviço e as interações entre o prestador do serviço e seus clientes. E é altamente aplicável a serviços digitais.

Do ponto de vista prático, uma ferramenta proveniente do Design de Serviços que oferece uma excelente clareza mental é a construção da jornada do cliente. Ao mapear todos os pontos de contato e as relações de troca que se estabelecem, torna-se mais evidente onde a companhia consegue (ou não) entregar valor ao cliente e aos demais envolvidos no sistema.

Design, IA e Indústria 4.0

E como isso interfere em nosso cotidiano? Atualmente, estamos transitando para a Era da Indústria 4.0, que se iniciou com o boom da internet na primeira década do milênio. Ela caracteriza-se pelo forte uso de Inteligência Coletiva (IC) e Inteligência Artificial (IA) para a automação de etapas de concepção, manufatura e distribuição de bens e serviços. De lá pra cá, a popularização do acesso ao conhecimento por meio de smartphones e outros dispositivos resultou em um novo perfil de consumidor, cada vez mais próximo do mundo automatizado e de suas facilidades.

Existem grandes benefícios em aplicar a Inteligência Artificial ao Design de Serviços, onde podemos citar o uso de dados para analisar as variáveis do mercado; em produtos que ajudam empresas a mensurar melhores preços para seus produtos; ou ainda para a prevenção de danos, como no caso da IA que monitora refrigeradores de vacinas, alertando sobre a necessidade de sua manutenção a tempo de prevenir a perda dos medicamentos.

evolução das indústrias
Imagem produzida pelos autores.

Não podemos deixar de citar também algumas empresas que começaram como startups e revolucionaram a forma de prestar serviços de forma disruptiva, como: Uber, Airbnb e Netflix. O uso da IA associada ao Design de Serviços trouxe cases de sucesso no que diz respeito à inovação, solução de problemas e usabilidade, pois facilitaram a experiência e mudaram o mindset nos segmentos de locomoção urbana, hospedagem e entretenimento.

Assistente virtual Alexa

Um perfeito exemplo de produto resultado da Indústria 4.0 é a assistente virtual Alexa, da Amazon. Ela foi projetada com forte uso de machine learning (sistemas que podem aprender sem serem programados para realizar tarefas específicas e com o mínimo de intervenção humana). A Alexa é capaz de assimilar textos e comandos de voz. Aliás, visto que está constantemente aprendendo e se adaptando às preferências do usuário, essa assistente vai oferecendo respostas cada vez mais adequadas às demandas de cada pessoa. 

Assistente virtual Alexa
Fonte da imagem: amazon.com.br

A Alexa entende e responde vários idiomas, incluindo o português brasileiro. Para isso, os engenheiros da Amazon usaram milhares de horas de áudio e texto para “ensinar” a Alexa a ouvir e a falar sem sotaque. Com essa escuta, ela é capaz de entender o que lhe é pedido e executar tarefas simples (por enquanto), como configurar alarmes, falar sobre a previsão do tempo ou executar uma playlist. Além disso, a Alexa pode interagir com smart TVs, geladeiras, entre outros dispositivos, como lâmpadas inteligentes, controles remotos e interruptores. Da mesma forma que ela aprendeu a ouvir e a falar a língua de vários países, os engenheiros também estão usando os dados de uso para que, via aprendizados, ela atenda cada vez melhor às expectativas dos usuários.

UX Design, Inteligência Artificial, Service Design, Inteligência Coletiva, Indústria 4.0
Imagem produzida pelos autores

Então, como podemos entender como a UX, IC, SD e a IA se conectam e se complementam, formando algo maior que a soma das partes?

Em nosso artigo sobre a Indústria 4.0, explicamos como a inteligência coletiva e a artificial são os pilares dos produtos e serviços dessa nova era. Embora esses dois conceitos sejam os fundamentos que empoderam o processo, ainda existem duas dimensões complementares que instrumentalizam o processo de mudança de paradigma que vivemos, sendo eles: i) UX Design e o ii) Service Design (SD).

Enquanto o UX Design busca entender e aprimorar o design de um produto, o Service Design busca criar e aperfeiçoar todo o ciclo de vida da experiência. Com isso, podemos ver a Inteligência Coletiva e a Artificial atuando de duas formas: i) como componente dos produtos em seu uso; e no próprio processo de concepção. Vejamos isso em mais detalhes:

i) no uso:

No caso da Alexa, ao pedirmos algo para ela, como por exemplo: Alexa, vai chover hoje?

No momento em que o áudio entra nos microfones do hardware, ele é digitalizado e enviado para as redes neurais, que fazem o reconhecimento dos fonemas (pedaços de som), que consequentemente são transformados em texto com a transcrição da frase. Então, essa frase passa por mecanismos probabilísticos que ajudam a corrigir qualquer interpretação errada do áudio. Por isso, se você falar “Alexa, vai “shomer” hoje? Ela provavelmente responderá como se você tivesse falado “chover”.

A partir desse texto, um mecanismo de NLP (processamento de linguagem natural) faz a quebra da frase em componentes do discurso usando IA simbólica para isso. Então, medem-se os conceitos entre si, suas distâncias, decidindo qual o contexto da interação. Nesse caso, a Alexa vai acionar seu skill (serviços de contexto) de clima passando para ele a posição captada pelo GPS do hardware.

Dentro do Skill de clima, há algoritmos de deep learning, algoritmos genéticos, modelos estocásticos e outras técnicas já previamente executados para as macrorregiões do planeta; com isso o Skill faz uma busca do modelo mais adequado à posição do interlocutor, gerando uma probabilidade de temperatura, sol, chuva ou neve.

Essa probabilidade é convertida em um texto pelo Skill, buscando usar uma linguagem mais coloquial ou formal, de acordo com os aprendizados das preferências do usuário. Assim, um mecanismo de IA simbólica concatena as melhores palavras e envia o texto para a IA de sintetização de voz. Ela usa redes neurais gerativas e proporciona uma voz sintética muito parecida com uma voz humana real, incluindo até as tomadas de ar. Por fim, executa-se o áudio na placa do hardware.

ii) no processo de concepção – Design

Você reparou quantos passos são necessários para que uma simples interação como a citada acima seja possível? E se minha Alexa está conectada a um monitor? Ou ainda, se ela está ligada à automação de minha casa e é capaz de fechar as janelas sozinha ou mudar a atuação do ar-condicionado? Quantas interações são possíveis nessa extrapolação? O Design de Serviços trata de todas essas extrapolações e possibilidades. Já o UX Design se responsabiliza pelas telas de uma possível interação, pelo formato do produto, pela forma de invocação. Em alguns dispositivos é necessário apertar o botão mic no controle remoto e, em outros, basta apenas começar a frase com a palavra “Alexa”.

E onde está a IA e a IC?

Ela se encontra em duas formas: 1) no uso, onde os modelos já treinados atuam tomando decisões a partir das entradas do usuário; 2) no momento do treino em si, onde os engenheiros de machine learning testam diversos algoritmos e arquiteturas para obter as melhores respostas de cada Skill.

Esses treinos fazem uso de giga até terabytes de informações coletadas de diversas formas. O intuito é criar modelos com uma ampla gama de respostas e resilientes a dados com ruídos, algumas vezes ambíguos. Como já exploramos em posts anteriores, a IC – Inteligência Coletiva é o resultado do armazenamento e processamento de milhares de interações (amostras de dados, armazenadas nos banco de dados e data-lakes) de pessoas reais.

É no momento da concepção de um produto como a Alexa que a interdisciplinaridade mostra toda sua força. Assim, UX-Designers, Service Designers, Engenheiros de Machine Learning, Cientistas de dados e Engenheiros de Software e Hardware trabalham em conjunto para obter, a partir de toda a complexidade debaixo do capô, uma experiência tão simples quanto perguntar e ser respondido sobre o clima.

Conclusões

Os mecanismos que permitem o funcionamento da Alexa, da Siri e de outros assistentes pessoais ou outros sistemas de IA já existem há décadas. A IA simbólica foi criada por Alan Turing há mais de 60 anos. As redes neurais já estão por aí há mais de 40 anos. E, praticamente, toda tecnologia que empodera uma Alexa já existe há pelo menos 30 anos.

E por que só agora isso está começando a se popularizar?

Isso se dá porque que todas essas peças foram colocadas juntas, resolvendo problemas reais, criando uma experiência fluida, integral e agradável ao usuário. Nada disso seria possível sem os Designers de Experiência (UX Designer) e os Designers de Serviço (Service Designers), além dos bons empreendedores que colocam todos esses profissionais para trabalharem juntos, atendendo às necessidades do mercado.

Considerações finais e oportunidades

Assim como a Alexa e a Siri estão encontrando seu caminho nas prateleiras reais e virtuais de todo o mundo, existem milhares ou milhões de oportunidades que envolvem essa conexão de IC, IA, SD e UX nas empresas. Essas oportunidades vão desde experiências de compra com precificação inteligente, atendimento ao cidadão, otimização de manutenção, processos mais assertivos de M&A, na melhora da qualidade de vida daqueles que sofrem de alguma necessidade especial, ou ainda no salvamento de vidas, seja pelo uso de gadgets e robôs ou na criação de novos fármacos, tratamentos e vacinas inteligentes.

Na Aquarela, reconhecemos a força da sinergia entre UX, SD, IC e IA na construção de produtos e serviços da Indústria 4.0 e Web 3.0. Por isso, incorporamos vários construtos do UX Design e Service Design em nossa metodologia DCIM’ (Data Culture Intensive Methodology), integrando práticas de modelagem de IA, Big Data (IC), design thinking, e diagramas e métodos próprios na entrega de aplicações disruptivas.

Gostou do artigo? Então, leia também: Como escolher o melhor fornecedor de Data Analytics e Inteligência Artificial? 

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

Fique atento às novas publicações diárias da Aquarela Analytics no Linkedin e assinando a nossa Newsletter mensal! 

Autores

Mulheres líderes que impactam o mundo Tech

Mulheres líderes que impactam o mundo Tech

Estamos aqui pensando muito em como falar sobre as mulheres líderes na área de tecnologia sem ser clichê, sem falar o que já foi dito. Mas também o que veio à mesa é que, mesmo já sendo dito tantas vezes, por que ainda não é suficiente? Acreditamos que, na grande maioria das empresas, principalmente de tecnologia, a preocupação de diversidade no time e nas lideranças é algo recorrente. 

A melhor maneira que encontramos foi de inspirar meninas e mulheres por aí sobre a gama de possibilidades que existem no mundo tech, e que mulheres terem dificuldade em exatas é mito!

Convidamos nossas mulheres líderes para falarmos sobre projetos de sucesso e de aprendizados, sim, porque falamos muito dos acertos, mas também é legal falarmos das vezes que as coisas não saíram como desejado e isso é super normal. Saber que haverá frustrações nos prepara para elas e nos torna resilientes para não desistir.

Nossas líderes

Janaína Pereira

Quem é de humanas tem espaço na tecnologia, tanto para migrar de profissão, quanto para utilizar conhecimentos para melhorar as análises de dados do setor. Para Janaína, as mudanças são algo que naturalmente assustam qualquer pessoa, entretanto, quando se refere ao mercado de trabalho, ela vê desafios e possibilidades. Estar em contato há tão pouco tempo com o mundo tecnológico é algo novo, instigante e desafiador para ela, ainda mais por não estar familiarizada com números e fórmulas. Porém, é neste universo, o qual admira, que ela vê o seu futuro e crescimento. 

“É gratificante fazer parte disso como indivíduo, e principalmente como mulher. Sinto orgulho de estar inserida no mundo tech e com perspectiva de aprendizados e conquistas.” 

Janaina Escorteganha- Líder de Departamento Pessoal na Aquarela Analytics.

A nossa líder de Departamento Pessoal ainda acrescentou que, embora as áreas de People e DP não trabalhem diretamente com códigos, isso não quer dizer que não é possível aprender sobre eles. Para ela, é preciso de novos conhecimentos para ter um desempenho melhor a cada dia. 

Ana Bagatini

Para Ana Claudia, a função do Marketing consiste em auxiliar a empresa a compreender o mercado e a satisfazer as necessidades e desejos do seu público, criando e comunicando valor a ele. Para ela, é preciso conhecer a fundo a organização, o setor em que a empresa atua, suas vantagens competitivas, o público-alvo, a concorrência, e, principalmente, seus produtos/serviços. 

É nesse contexto que estar à frente do Marketing de uma empresa do setor tecnológico tornou-se um desafio e, ao mesmo tempo, uma grande oportunidade para Ana, pois se trata de um novo mundo a ser explorado: de códigos, lógica e de termos desconhecidos para alguém com formação em comunicação. Nossa líder do Marketing ainda ressaltou que isso a motiva diariamente, fazendo com que ela saia da zona de conforto em busca de novos aprendizados, que vão contribuir para o seu crescimento pessoal e profissional.

“Espero que o meu depoimento sirva como inspiração para meninas e mulheres que desejam ingressar no mercado de trabalho, principalmente na área de tecnologia. Deixo a minha homenagem e gratidão a todas as mulheres que fizeram história e que abriram caminhos para que hoje mulheres como eu estejam no mercado de trabalho e ocupando cargos de liderança. Às mulheres que desejam fazer parte do mundo Tech, preparem-se para desafios, mas também para grandes conquistas. Sejam bem-vindas!”

Ana Claudia Bagatini – Líder de Marketing na Aquarela Analytics

Caroline Zago 

Sabemos que a presença de mulheres no mercado de trabalho é desigual diante da presença masculina em todas as áreas, mas principalmente na área de tecnologia. Para Caroline Zago, nossa líder de DevOps, essa realidade não é diferente quando se trata de mulheres na programação. Para Carol, apesar das dificuldades e diferenças, a presença feminina nessa área vem crescendo. Ela reforçou a importância do incentivo para que as mulheres aprendam programação, como: grupos de estudos, grupos de apoio nas redes sociais, acelerações, bootcamps e até mesmo programas de contratações voltados para mulheres. 

“É desafiador e gratificante estar nesse meio. Sempre é bom poder buscar inspirações por meio de histórias e relatos de outras mulheres que conseguiram chegar longe e mostraram que o caminho é viável mesmo com momentos ruins. A realidade do mercado de trabalho pode sim continuar melhorando!”

Caroline Zago – Cientista de Dados e Líder DevOps na Aquarela Analytics

Daniela Zanesco

A nossa líder de People teve a sua primeira experiência na área de tecnologia na Aquarela. Ela contou que, a primeira vez em que eu abriu uma vaga de Cientista de Dados, sentiu como se aquelas linguagens e ferramentas fossem um bicho de sete cabeças. Tudo parecia muito complexo. Entretanto, ela se surpreendeu com a receptividade do seu time e da comunidade da qual começou a fazer parte.

“Sei que sou sortuda por isso, imagino que nem todas não tiveram a mesma sorte que eu. Sempre encontrei pessoas dispostas a me ensinar e compreensivas quando eu não sabia algo. Quando aprendi Python e R com as comunidades da Pyladies e Rladies, eu encontrei muito amor e paciência, desde instalar um programa até as linhas de código. E é isso que acho mais bonito no mundo da tecnologia.”

Daniela Zanesco – Líder de People Manager na Aquarela Analytics.

Dani também destacou que, mesmo ainda recebendo 100 currículos de homens para cada um de mulher, há muitas pessoas falando sobre isso, ensinando mulheres, dando espaço para elas.

“Quando entrevista uma desenvolvedora ou cientista de dados, eu ganho meu dia.”

Citações que dá gosto de ler

Se tem uma autora que esse time ama e idolatra é a autora nigeriana, Chimamanda Ngozi Adichie. Sério! Leiam os livros dela. Tem um, em especial: Sejamos Todos Feministas. Se você não conhece ainda, tem esse TEDx maravilhoso dela.

Ainda sobre livros, “O Clube da Luta Feminista – um manual de sobrevivência para um ambiente de trabalho machista, da Jessica Bennett, elenca vários conselhos para ajudar no empoderamento da colega. Separamos dois que, ainda mais em momento de home office e videochamadas, fazem toda a diferença: “Em se tratando de trabalho, os homens falam mais que as mulheres, e muitas vezes nem têm noção disso. Então, deixe elas falarem!” e “Incentive as mulheres a participarem de reuniões, quando tem outras mulheres, elas se sentem mais confortáveis em falarem”.

Promover a diversidade dá dinheiro! Este artigo lindo de se ler mostra que empresas que têm maior diversidade de gênero têm mais lucro.

Mulher, o nosso abraço

Finalizamos essa matéria inspiradora parabenizando todas as mulheres que nos inspiram e nos deram apoio ao longo de toda a nossa vida. Parabéns às nossas mães e avós, que sentiram na pele o peso da sobrecarga doméstica; às mães solos; às mulheres com dupla jornada, àquelas que fazem avanços na ciência e tecnologia, enfim, a todas que, de alguma forma, nos ensinam e inspiram. Um abraço bem apertado em cada uma de vocês e estamos juntas, unidas! Vamos continuar a deixar o mundo melhor.

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Leia também: Mulheres na tecnologia: desafios e oportunidades

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A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Autoras:

Como é trabalhar de Dev Python na Aquarela

Como é trabalhar de Dev Python na Aquarela

Sabemos que é bem abrangente ser Dev Python na área de dados. Cada empresa emprega tecnologias, metodologias e trabalham com produtos diferentes. O dia a dia do desenvolvedor muda de empresa para empresa, por isso chamamos a nossa Cientista de Dados, Caroline Zago, para explicar melhor como é trabalhar na Aquarela.

1 – Carol, o que o Dev Python vai utilizar e desenvolver aqui?

Na Aquarela, o Dev Python desenvolve softwares voltados para a área de ciência de dados, machine learning e Inteligência Artificial. Além do desenvolvimento de REST APIs, utilizando conceitos de engenharia de software, participa do processo de análise de dados, extração e limpeza de dados (ETL), implementação e integração de workflows.

2 – Como é o dia-a-dia do Dev Python aqui na Aquarela?

O Dev Python participa de projetos voltados para diversas áreas envolvendo dados, com diferentes problemas de negócio, integrando um Squad (time) que trabalha utilizando metodologias ágeis (Scrum e DCIM) e aplicando o ciclo DevOps, com um trabalho dinâmico que envolve desde o desenvolvimento até a parte operacional. Estamos em home office e continuaremos assim mesmo após a pandemia acabar, então utilizamos várias ferramentas, de maioria da Google, para comunicação escrita ou videochamadas e a agenda é uma ferramenta essencial para o nosso trabalho, então nossos talentos tem que ser organizados.

3 – Quais os conhecimentos básicos para ser Aquarelades?

Os conhecimentos necessários para integrar o time de desenvolvedores na Aquarela envolvem o conhecimento da linguagem Python, Docker, ferramentas de versionamento de código (Git), Banco de dados (SQL e NoSQL), Linux, conceitos de engenharia de software, metodologia de testes de código e padrões de segurança. Claro que, se não souber alguns desses, mas tenha vontade de aprender, somos abertos para oferecer esse tempo da curva de aprendizado.

4 – Como é vivenciar a cultura da Aquarela? 

Nós trabalhamos o tempo todo em equipe. Tem muita troca de aprendizados, de ideias e colocamos juntos a “mão na massa”. Valorizamos muito o que chamamos de capoeira cognitiva, autodidatismo e cuidado com o colega. Além disso, nós estamos em conformidade com a LGPD. É muito gratificante trabalhar em uma empresa ética, que tem o propósito bem claro de aumentar a inteligência do mundo.

Gostou da nossa conversa?

Convidamos a Carol para falar porque gostaríamos que vocês olhassem para a vaga com os olhos de quem vivencia no dia-a-dia o desenvolvimento aqui, na Aquarela, além da visão de People. Então, se você gostou e se identificou com o que a gente faz, envie seu currículo em nosso site. E venha com a gente impactar diretamente o PIB brasileiro, trabalhando com grandes clientes.

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Entrevista – O trabalho do DevOps na IA

Entrevista – O trabalho do DevOps na IA

Hoje vamos falar sobre a área de DevOps, a qual é:

Uma cultura que permite a entrega contínua de software com alta qualidade aos nossos clientes, sustentada em três pilares: pessoas, processos e tecnologia. Por meio de um conjunto de práticas conhecido como ciclo DevOps (plan, code, build, test, release, deploy operate e monitor), são combinadas as etapas de desenvolvimento de software e operações. É complementar ao desenvolvimento Agile e possui o objetivo de automatizar e agilizar a entrega de valor de cada aplicativo criado. Dessa maneira, encurta o ciclo de vida de desenvolvimento e entrega valor mais rápido para os nossos clientes. 

Figura: Ciclo DevOps – Referência: https://www.auctus.com.br/wp-content/uploads/2017/09/devops-process.png

Quando temos o compartilhamento desta visão entre vários profissionais em times ágeis, então começamos a ter a cultura DevOps na organização.  

A área de DevOps está em grande crescimento devido à necessidade urgente de digitalização da economia. Assim, ela é uma área chave para os projetos relacionados às bases da Indústria 4.0

Para tornar o tema mais simples e prático, nada melhor do que falar diretamente com os envolvidos nesse trabalho de alto calibre. Por isso, na entrevista de hoje, vamos falar com o Eduardo Vizzon, responsável por diversos processos DevOps aqui na Aquarela Analytics.

Desafios do DevOps

  1. Quais são as principais preocupações no dia a dia da operação? 

A minha principal preocupação é reforçar a cultura Devops na empresa. Para isso é necessário que se documente bem os processos, que sejam feitos treinamentos de tecnologia e que haja constantes feedbacks tanto com o cliente quanto com o próprio time. Isso garante que as empresas que atendemos estejam sempre com um alto nível de disponibilidade das aplicações, bem como entregas contínuas de software. Além disso, há um cuidado para que tudo esteja bem documentado e funcionando com segurança. Neste caso, utilizamos diversos tipos de sistemas de documentação (Wiki, Docs, Tutoriais), monitoramento de aplicações (Zabbix, MRTG, Nagios, Cacti), ferramentas de integração contínua (Jenkins,Travis, Hudson, Bamboo), Kubernetes, Docker, entre outras. 

  1. Qual tem sido a forma de aprendizado mais eficiente das tarefas de DevOps, sendo que hoje existe um grande volume de canais de estudo? 

A melhor forma de aprender é a prática. E como cada empresa tem suas próprias ferramentas e sua cultura, o conhecimento prático é sempre bastante contextualizado. Por isso, vale buscar cursos, principalmente os mais específicos e objetivos, que possam auxiliar no manuseio das ferramentas disponíveis e contribuir para colocar isso em prática rapidamente.

  1. Quais as tecnologias mais promissoras para os próximos anos na sua visão? 

O universo de tecnologias é grande e está em constante mudança. A área de computação em nuvem está cada vez mais em destaque através dos fornecimentos de “Serverless Computing”, que são serviços específicos da nuvem, como: armazenamento de arquivos (AWS S3, Oracle Cloud Storage, Google Cloud Storage), banco de dados, Kubernetes, entre outros que são gerenciados pelo próprio provedor. 

Atualmente, já estão bem consolidadas plataformas como Amazon, Google, Oracle e Azure. Todavia, existe uma constante evolução na forma como elas oferecem seus serviços para seus usuários e em como disponibilizam aplicações em operação por meio das orquestrações de serviços em Kubernetes

As aplicações que implementamos na operação dos clientes da Aquarela estão cada vez mais avançadas e abrangentes no sentido de promover a otimização de performance nos indicadores. 

Há uma tendência clara da importância do alinhamento entre as necessidades de negócio de cada cliente em seu setor com o stack tecnológico implantado. Nesse sentido, as tecnologias que podem impulsionar a integração de regras de negócio com machine learning e a estatística são as ferramentas gráficas de desenho de ETL (o que é ETL), que vão desde o Pentaho Data Integration, Rapid Minder (ambos baseados em JAVA) até os orquestradores de tarefas, como o Airflow, que tem uma melhor integração com algoritmos de ETL e Machine Learning em Python.  

  1. Quais são os principais desafios das empresas em adotar uma cultura DevOps?

Implementar a cultura DevOps na organização é um trabalho de gestão de pessoas, já que o modo de trabalhar é novo e as rotinas mudam constantemente. Geralmente, há uma resistência dos times na implementação dessa cultura devido à necessidade de adaptação às novas tecnologias e processos. Além disso, muitas vezes, por demanda da empresa, os times precisam aprender uma tecnologia do zero. Apesar desses desafios, os ganhos com a implantação dessa cultura são enormes. Com a eficiência do desenvolvimento e operação, há um ganho de escala, produtividade, redução de custos e redução do prazo de entrega. 

É importante ressaltar que a implementação da cultura DevOps deve ser gerida diariamente, aos poucos e com cuidado. Na Aquarela, a agenda de treinamentos de ferramentas, o oferecimento de cursos técnicos, a utilização de softwares colaborativos e a adoção de uma cultura de feedback foram essenciais para a implantação da cultura DevOps.

  1. Como é atuar em projetos que já nascem 100% DevOps (principais vantagens)? 

Este é, sem dúvida, o melhor dos cenários, pois o ambiente já possui processos automatizados, documentados e otimizados, resultando em economia de recursos. Além disso, proporciona eficiência e agilidade nas entregas, com papéis muito bem definidos de quem deve fazer o quê, quando e como. É satisfatório trabalhar dessa forma. 

Várias tarefas são executadas de forma padronizada, melhorando a qualidade da comunicação, tanto a interna (entre os membros do time), quanto a comunicação do time com o cliente, que, por sua vez, percebe o nível de maturidade da equipe. Isso minimiza os riscos do projeto.

Em um de nossos projetos de precificação dinâmica, um cliente precisou transferir 100% da infraestrutura de dados de uma nuvem para outra para diminuir a latência das chamadas (demora das respostas das requisições). Se não tivéssemos essa estrutura de operação muito madura, não conseguiríamos atender aos requisitos de forma tão rápida. Em 3 dias tínhamos 100% da operação coberta, atendendo todo o país na nova arquitetura. 

Para o cliente, significa menos riscos, pois há uma velocidade maior de entregas, como correções de bugs e novas features. Além disso, oferece mais segurança para o processo, pois o ciclo garante testes e monitoramento. Temos feedbacks muito positivos dos clientes pela qualidade das entregas, com sistemas testados em várias camadas de cada aplicação e uma agilidade de correção muito ampliada. Em alguns casos, a nossa forma de trabalhar é vista como modelo dentro da operação dos clientes. Isso é muito gratificante.

Quem é a Aquarela Analytics?

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Janeiro Branco: mês da saúde mental

Janeiro Branco: mês da saúde mental

Já estamos acostumados a ter meses específicos para algo da saúde, como o Outubro Rosa, campanha que promove a conscientização sobre o câncer de mama; o Novembro Azul, voltado ao câncer de próstata; e o Dezembro Vermelho, mês dedicado à prevenção da AIDS. Sendo assim, neste mês não podemos deixar de falar de uma campanha muito importante, o Janeiro Branco, que propõe um debate e reflexão sobre Saúde Mental. Pensando nisso, convidamos algumas psicólogas para sanar dúvidas e até trazer alguns fatos e dicas interessantes. Confira no texto.

Saúde mental: vamos falar sobre isso?

Estamos acostumados a sermos bombardeados por informações e até ações publicitárias para cuidar do corpo, o que é lógico e muito importante. Porém, já dizia o poeta Juvenal, “Mens sana in corpore sano”, ou seja, “Mente sã, corpo são”. Assim, é fundamental olhar para o todo, o cuidado com a saúde mental como parte do cuidado da saúde física. 

Nunca tivemos tanta informação, tanto conhecimento à disposição, como hoje em dia. São inúmeros artigos, podcasts e vídeos abordando saúde mental, psicoterapia e afins. É só dar um Google. Mas você que está lendo isto e eu, que estou escrevendo, ainda somos uma parcela privilegiada com acesso à informação de qualidade. Ainda, há muitas pessoas com dúvidas sobre o que é psicoterapia, que ainda têm falsas crenças acerca de depressão, ansiedade e outros. Aqui, não pretendemos sanar todas essas dúvidas, mas trazer alguma informação do porquê ainda precisamos falar sobre saúde mental e também instigar a procura por mais conteúdos sobre o assunto.

Diferença entre Setembro Amarelo e Janeiro Branco

Na Aquarela, quando falamos sobre o Janeiro Branco, nos perguntaram: “Mas nós tivemos rodas de conversas e um projeto voltado para a saúde mental lá em setembro. O Setembro Amarelo é a mesma coisa?”. Então, o Setembro Amarelo é o mês de conscientização e prevenção ao suicídio, algo muito sério e que há muito pouco tempo tem seu próprio espaço para a discussão e orientações para a prevenção.  

O Janeiro Branco é o mês de debate e conscientização sobre a Saúde Mental. A campanha traz à luz tanto a pessoa que está passando por sofrimento psíquico, ao saber que existem diversas possibilidades de tratamento, quanto as pessoas que têm amigos, colegas ou familiares que estão passando por depressão ou ansiedade, e não sabem como lidar com elas ou como ajudá-las.

Falar de saúde mental é mais do que ausência de doenças mentais, é abranger a discussão para o bem-estar e qualidade de vida. É saber que temos nossas limitações, que é normal termos momentos menos produtivos e de sentimentos de tristeza.  

Saúde mental em tempo de pandemia

No último ano, vivenciamos momentos de angústias, incertezas e perdas, devido à pandemia do Coronavírus, que causou impactos em diferentes âmbitos. Isso afetou a saúde mental das pessoas, resultando em frequentes crises de ansiedade, sentimentos de tristeza e depressão.

O isolamento social contribuiu ainda para que os tratamentos psicológicos que já vinham sendo realizados fossem interrompidos devido à quarentena, ocasionando aumento nos índices dos transtornos mentais e demais sintomas recorrentes. Conforme o estudo realizado pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) sobre o comportamento dos brasileiros durante o isolamento, os casos de depressão aumentaram 90% e o número de pessoas que relataram sintomas como crise de ansiedade e estresse agudo mais que dobrou entre os meses de março e abril de 2020.

Mesmo diante de todo este contexto, a Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS) ressalta que nem todos os problemas psicológicos e sociais poderão ser qualificados como doenças. A maioria será classificada como reações normais diante de uma situação anormal. Sentimentos de impotência em relação aos acontecimentos, solidão, irritabilidade, angústia, tristeza e raiva são reações comuns a esse cenário de instabilidade.

Um conjunto de sentimentos que aumentou muito em tempos de pandemia é chamado de Cabin Fever (algo como febre de cabine), que é quando a pessoa fica isolada e experimenta sentimentos como irritação, inquietação e sensação de claustrofobia. Não é uma doença, mas envolve sentimentos que levam ao adoecimento e até decisões irracionais. Por isso, salientamos que é de suma importância estarmos atentos aos sintomas e aos comportamentos que possam caracterizar ou desencadear transtornos mentais, lembrando sempre que o cuidado com a saúde mental é primordial em qualquer momento.

Tecnologia e Saúde Mental

Muitos livros e filmes sobre IA e de um futuro distópico mostram a tecnologia como a vilã que provoca até o adoecimento mental dos seres humanos. Claro que se houver uma evolução tecnológica não pautada na ética, pode acontecer mesmo, mas isso é assunto para um outro artigo. Aqui, queremos mostrar que já existem muitos benefícios, ideias e projetos que estão dando qualidade de vida, oferecendo suporte e sendo ferramenta de tratamentos.

A primeira dela, e acho que a mais usada atualmente, é fazer psicoterapia online. Como falamos acima, a pandemia causou muito impacto na saúde mental da população, e quem teve oportunidade e recurso para fazer psicoterapia online, fez. Os profissionais da psicologia se adaptaram e as videochamadas tornaram-se grandes aliadas na continuidade e no começo de tratamentos psicológicos. Aumentou o número de plataformas que oferecem o serviço, tipo “classificados de psicoterapeutas”, em que você escolhe a especialização e horários conforme a sua demanda, disponibilidade e orçamento.

Além disso, para a manutenção do bem-estar, temos diversos aplicativos de celular que motivam e ajudam a manter hábitos saudáveis ou orientam a lidar com momentos ansiosos. Eles vão de guias de meditação, mindfulness, até auxílio em tarefas simples, como tomar banho, mas que pode ser algo penoso e difícil para pessoas com humor deprimido.

No ano passado, na Aquarela, criamos um projeto interno chamado Acolher, no qual um psicólogo do trabalho realizava grupos de conversa para falar sobre os sentimentos dos colaboradores acerca do isolamento social e do home office. Essa demanda surgiu depois de muitos relatos de colegas que sentiam muita falta do contato humano, dos nossos cafés da tarde e happy hour, interações que sempre foram muito divertidas por aqui, e que as videochamadas não conseguiram suprir.

O acesso à tecnologia e às ferramentas tecnológicas para o trabalho não significa necessariamente qualidade de trabalho, como trata o Sistema Sociotécnico, por isso é importante olharmos como um meio importante, mas sempre focando no grupo de pessoas.

Cuide-se

Concluímos por aqui, mas teríamos muito para escrever e discutir, pois temos uma complexidade enorme. Somos influenciados pelos nossos relacionamentos, pelo meio em que vivemos, pela situação política, por aspectos econômicos, pelas redes sociais. Tudo nos influencia o tempo todo, algumas vezes diretamente, outras indiretamente. Então, falar de saúde mental pode se tornar algo muito amplo. Nesse contexto, o Janeiro Branco traz a proposta de falar sobre o assunto como um todo. A campanha surge para nos auxiliar a identificar se precisamos de ajuda ou para apoiar uma pessoa próxima que esteja passando por um adoecimento psíquico.

A internet está cheia de bons conteúdos. Então, pesquise, tire todas as dúvidas e não tenha medo de procurar ajuda. Existem pessoas preparadas tecnicamente para te acolher e encaminhar para o tratamento adequado. Cuide-se.  

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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Autoras

Como a indústria chegou até as simulações industriais com IA?

Como a indústria chegou até as simulações industriais com IA?

A Inteligência Artificial, criada na década de 60, vem evoluindo ao longo dos anos, mas somente agora se tornou uma tendência tecnológica. Os programas de Inteligência Artificial (IA) e aprendizado de máquina estão sendo utilizados em diversas áreas e fazem parte do nosso dia-a-dia, desde uma simples rede social ao nosso crédito bancário. Além disso, são empregados em soluções para a indústria. 

Atualmente, existem algoritmos e sistemas capazes de descobrir novas fórmulas químicas e novos materiais pela análise das características físico/químicas e biológicas. Eles também são utilizados, por exemplo, em modelos financeiros de precificação dinamizados e na virtualização de sensores que identificam o ponto ótimo de ignição do motor e até mesmo atuam no controle autônomo de veículos e robôs diversos.

Este artigo descreve a evolução dos métodos de simulação utilizados para criação de ativos para a indústria, desde a sua origem até os gêmeos digitais (Digital Twins), com apoio de Inteligência Artificial, visando à indústria 4.0.

A construção das máquinas artesanais

Desde as primeiras versões das máquinas de tecelagem, a humanidade procurou construir equipamentos que acelerassem o processo de produção da manufatura. Neste caminho, os artífices criaram seus aparatos desconstruindo o processo 100% manual em componentes ou operações unitárias, a fim de sistematizar o processo e obter um melhor resultado final na produção de um determinado item.

Segundo o escocês Adam Smith, o ganho imediato deste, então novo modelo, permitiu dividir tarefas e alocar trabalhos e pessoas em um processo de produção ampliado. Assim, a separação do trabalho, tanto entre homens como entre máquinas, gerou um aumento significativo da produtividade e a redução nos custos de produção.  

Como efeito colateral, por outro lado, este novo modelo diminuiu a capacidade de customização dos produtos dado a pouca liberdade no processo produtivo.

Do ponto de vista dos consumidores da época, menos exigentes, a decisão era relativamente simples:  

  • Ter um produto genérico a um custo acessível (manufaturado) ou 
  • algo personalizado a um custo e tempo muito alto (artesanal). 

A ciência, o raciocínio lógico e a curiosidade foram a base da mecanização e formação da primeira indústria. Nesse ambiente, sempre existiram cientistas/engenheiros (formados ou não) que estudavam e experimentavam a natureza dos insumos do processo, as combinações das peças, seja do produto final ou da construção das máquinas. Seus ensaios sempre foram bastante artesanais, guiados pela intuição e experiência de vida em um eterno ciclo de tentativa e erro.

As principais características desse período são:  

  • Separação do trabalho artesanal individual para processos em grupo.  
  • Produtos com custo de produção mais baixos em vista a quantidade produzida. 
  • Produtos com baixa personalização. 
  • Forte dependência de conhecimento tácito dos cientistas criadores das máquinas.
  • Matérias-primas pouco otimizadas para o processo produtivo.
  • Modelo de simulação e testes da produção 100% empíricos, alguns desenhados em papel. 

As novas dimensões a partir de simuladores

O início da computação surgiu da necessidade de decifrar mensagens cifradas do inimigo. Era uma máquina de calcular que logo foi aperfeiçoada para simular/calcular a rota de um míssil. Com o tempo, os computadores foram se modernizando e então seu acesso foi popularizado.

As simulações também avançaram para auxiliar nos afazeres do nosso dia-a-dia: desde uma simples planilha de cálculo do orçamento de casa, por exemplo, até grandes simulações computacionais para encontrar novos tipos de elementos em átomos e novas estrelas no espaço. 

Em simples termos, podemos dizer que as simulações geradas a partir da digitalização ou virtualização de experimentos nos permitem trabalhar as perguntas do tipo “SE” 

  • Se eu pagar mais agora, como ficará a conta daqui a 3 anos? 
  • Se a largura for um pouco menor, terá espaço para o outro móvel? 
  • Se aumentar a temperatura em X, o que acontecerá com Y e Z? 
  • Se aumentar o preço do produto X, qual a probabilidade de ganho de market share? 

Podemos citar muitos exemplos de simulações computacionais determinísticos e/ou estocásticos que podemos chamar também de virtualizações e seus impactos, mas vamos nos ater a alguns básicos. 

Simulação Financeira

Atualmente, uma simples planilha nos permite simular um investimento e imaginar como será o futuro financeiro (valor das parcelas) a partir de algumas definições do cenário atual. Na imagem abaixo, está um exemplo de simulação de financiamento.

Fonte: Guia do excel

Muitos outros tipos de simulações básicas podem ser feitas em planilha. Muitas empresas globais de investimento ainda utilizam programação em Excel (VBA) para simulações mais avançadas e até investimentos na bolsa de valores. Anteriormente, escrevemos um artigo falando sobre O futuro das análises financeiras com a IA com alguns exemplos de simulações.

Simulações Estatísticas (Monte Carlo)

Em termos simples, uma simulação de Monte Carlo é um método estatístico para grandes amostras de dados aleatórios, atualmente utilizada em análise de risco e também para descobrir novas fases cristalinas em materiais. 

As empresas investem em simulações de Monte Carlo antes de implementarem um grande projeto ou mudança em um processo, como uma linha de montagem de manufatura, por exemplo. 

Construída em modelos matemáticos, as análises de Monte Carlo usam os dados empíricos das entradas e saídas do sistema real (por exemplo, entrada de suprimento e rendimento de produção). Em seguida, identificam incertezas e riscos potenciais por meio de distribuições de probabilidade.

Possíveis simulações este método são: 

A vantagem de uma simulação baseada em Monte Carlo é que ela fornece resultados não apenas do que pode acontecer em certas condições, como também mostra as probabilidades de que elas venham a acontecer, além de mostrar quais os fatores com maior impacto no resultado da análise. 

Uma demonstração bastante didática do funcionamento da simulação de Monte Carlo pode ser vista aqui

É possível implementar simulações de Monte Carlo para praticamente qualquer setor ou campo, incluindo petróleo e gás, manufatura, engenharia, gerenciamento da cadeia de suprimentos e muitos outros. 

Como principal desvantagem das simulações de Monte Carlo está a alta complexidade de desenho dos experimentos para cada cenário de negócio, o que demanda uma estruturação antecipada da análise. Então, para isso, recomendamos a utilização do Business Canvas Analytics, disponível gratuitamente. 

Simulações Tridimensionais

A partir da digitalização, hoje já é possível fazer desenhos que replicam a realidade e permitem desenhos 100% virtuais. Nesta área de modelagem 3D, podem ser criados ambientes, móveis, modelos de peças, máquinas completas e assim por diante. 

As simulações em 3D permitem planejar um ambiente e até visitá-lo virtualmente antes de investir nos móveis ou mudanças estruturais de um imóvel, por exemplo. 

Na figura abaixo, utilizamos o simulador Sweethome3d para virtualizar um ambiente que supostamente precisaria de mais claridade e espaço interno. Ajustamos algumas configurações e, em poucos minutos de processamento, temos um novo cenário que então poderá ser avaliado e validado pelo cliente. 

Simulação | Fonte: autores

As simulações digitais promovem um grande salto no nível de customização de projetos, redução de custos e tempo, mas vamos a algumas de suas limitações que demandam:

  • Grande poder computacional. 
  • Grande conhecimento técnico das ferramentas e noções de física.
  • Análises combinatórias para cada cenário baseadas na experiência do designer projetista e limitada apenas até 3 ou 4 dimensões.

Simulações Multi Físicas

As simulações computacionais vão além de ambientes com móveis, pintura, tipo de piso, etc. Por exemplo, hoje existem diversos fornecedores de softwares que permitem simular o fluxo de material polimérico em um processo de injeção, estimar o calor emanado no processo de queima de combustível em um foguete e até mesmo simplificar o formato de uma peça (otimização topológica) de forma integrada a sistemas do tipo:

Discretização de elementos finitos, tensões e deformações de um aro de roda em uma análise estrutural

Design do carro, em movimento, em relação aos gases externos.

É possível, até mesmo, estimar via simulações os efeitos dinâmicos que as peças sofrem durante o processo de fabricação. Assim, nesse tipo de simulação, é possível combinar mais de um fenômeno físico e estudar como acontece a união e a interação dessas condições. 

Por exemplo, é possível estudar o aumento de calor em um transformador submetido a um campo elétrico e como o campo magnético atua nessa combinação. Apesar de ser uma grande ferramenta que permite ganhar tempo e reduzir custos, existem diversas limitações, citaremos algumas abaixo:

  • A digitalização é uma simplificação do mundo real.
  • Os sistemas não estão preparados para simular novos materiais (usam tabela conhecida de materiais).
  • Não é possível / impraticável computacionalmente simular interação entre as moléculas do material nesse modelo.
  • Simulações de grande peças ou máquinas tomam muito tempo computacional.
  • Requer grande capacidade/infraestrutura computacional.
  • Resultados são aproximações da realidade. 
  • Complexidade matemática para resolver a solução multifísica.

Acoplamento de Simulações – Digital Twin

A combinação de simulações tridimensionais com multi-físicas permite um elevado grau de complexidade e oportuniza resultados mais precisos. Isso possibilita, a partir do desenho da peça ou do equipamento em 3D, simular fenômenos complexos em processo estacionário ou dinâmico, contribuindo, assim, para a criação de um digital twin, ou seja, um gêmeo digital da peça ou do equipamento original. 

“Os digitais twin permitem uma redução importante nos custos de desenvolvimento, nos testes e na produção final”. 

Por meio deles, é possível testar grande parte das variáveis de um processo sem gastar com matéria-prima e com grande redução de mão-de-obra direta. Essa técnica já é aplicada em diversos setores, por exemplo: na construção de motores a combustão, equipamentos subsea de O&G e até mesmo em cidades inteiras, simulando saneamento básico, rede elétrica, tráfego de carros, fluxo de pacientes em um hospital, etc.

Simulações na Indústria – Conclusões e recomendações

Como vimos, as simulações evoluíram com a indústria, apresentando diversas oportunidades e limitações.

Os projetos de digitalização, como o de simuladores, são uma grande área a ser explorada, sobretudo onde há uma grande complexidade de dados e requisitos de homologação dos clientes que, por sua vez, demandam produtos cada vez mais especializados e otimizados.

Os impactos da evolução (sofisticação) das simulações no processo de desenvolvimento inteligente de produtos trazem novas dimensões para a indústria, por exemplo: redução de tempo e de custo; e aumento da qualidade do resultado final de cada item manufaturado, seja ele um novo material baseado em novas regras físico/químicas.

A inteligência artificial, por sua vez, é uma grande tendência no mercado, pois permite encontrar padrões em grande volume de dados de ensaios técnicos e simulações virtualizadas. 

As novas gerações de softwares de simulação terão que incorporar cada vez mais IA (Como escolher o melhor fornecedor de IA?) a fim de poder aprender a ler as entrelinhas das decisões de design, levando à descoberta de conexões complexas (combinações) em sistemas que ainda não são evidentes ao olho humano ou mesmo possíveis de encontrar a partir de simuladores estáticos.  

Quem é a Aquarela Analytics?

A Aquarela Analytics é pioneira e referência nacional na aplicação de Inteligência Artificial na indústria e em grandes empresas. Por meio da plataforma Vortx e da metodologia DCIM (Download e-book gratuito), atende clientes importantes, como: Embraer (aeroespacial), Grupo Randon (automotivo), Solar Br Coca-Cola (alimentício), Hospital das Clínicas (saúde), NTS-Brasil (óleo e gás), Votorantim (energia), dentre outros.

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