A inteligência artificial e os sistemas especialistas aplicados à produção

Processando o Saber nº 6, 2014 27 A INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E OS SISTEMAS ESPECIALISTAS APLICADOS À PRODUÇÃO Rua Frei Galvão, s/nº, Jd. Pedro Ometto, Jahu / SP, CEP: 17212 650 [email protected] [email protected]om [email protected] RESUMO Um dos problemas mais decorrentes relacionados às informações nos dias de hoje é a inconsistência. A informação é o que fomenta os processos, disso não há dúvida, contudo o uso incorreto dos dados acarreta prejuízos não só materiais, desde a compra de matéria prima até o processo logístico pós-produção, como também prejuízos organizacionais, ou seja, na tomada de decisões. Portanto, e multidisciplinar para buscar soluções aos problemas causados pela divergência de informações nas organizações relacionadas e previsão de demanda e planejamento e controle de Estoques. Diversas áreas foram utilizadas (para a elaboração da pesquisa), dentre elas: Marketing, Base de Dados, Ciência da Computação, Tecnologia da Informação, Gestão da Produção e Administração. Baseado nesses conhecimentos, base tecnológica do setor de produção, bem como seus apêndices. Foi encontrada dentro dos ramos da IA a solução promissora tão ansiada (SEs), por meio disso foram dadas ideias prévias do benefício da implementação dessa tecnologia. Neste trabalho entendeu-se que o uso de um SE na produção industrial, ao relacionar a mensuração de demanda ao controle de estoques, pode trazer benefícios grandiosos, pois https://doi.org/10.5281/zenodo.15558416 Processando o Saber nº 6, 2014 28 na medida em que as informações são estruturadas mais elaboradamente, as inconsistências e os prejuízos diminuem significativamente, PALAVRAS-CHAVE: na engenharia de produção. ABSTRACT One of the problems more arising about information currently is the inconsistence. The information is what maintains the processes, but the bad use of the data entails not only in material damage, but in organizational losses too, in other words, in the decision action. Therefore this work aimed a bibliography search and discussion to organizations about demand forecasting, and planning and inventory Data Base, Computer Science, Information Technology, Production Management and Administration. Based on these facts it was found of the production sector, as well as its appendices. In one of branches longed, the Expert Systems which makes the AI the big technological By the search went understood that the use of the Expert Systems(ES) in industrial production, relate measurement of demand with inventory KEY-WORDS: Artificial Intelligence; Expert Systems; Artificial Intelligence in industrial engineering; expert systems in industrial engineering; measurements and demand forecast; Control and inventory planning. Processando o Saber nº 6, 2014 29 INTRODUÇÃO pode ser uma boa alternativa para controlar processos industriais contínuos, por intermédio de decisões que exigem do especialista o conhecimento necessário para relacionar ações e resultados. Contido nesse tema está o método proposto para melhoria dos processos produtivos, método esse chamado de Sistemas Especialistas (SEs), que possui modelos de apoio à decisão e ao controle com base em fatos e conhecimentos empíricos e teóricos, mesmo que apoiados em dados incompletos. Para uma organização, seja ela de grande, médio ou pequeno porte, para manter-se ativa no mercado consumidor, no cenário atual, onde os consumidores são mais exigentes e menos pacientes, é necessário que esta saiba quando e, principalmente, quanto produzir, para evitar o excesso de um determinado produto ou sua falta no mercado ou estoque. Além de mensurar com a maior precisão possível, a demanda de mercado, é preciso ter agilidade nesse processo, para o produto à disposição do consumidor. Dados e informações são a base dos processos produtivos, logo, se os dados forem incertos, não haverá a fundamentação do conhecimento de apoio a especialista no controle dos processos industriais. Portanto, nota-se a importância completa modelagem de processos produtivos. O artigo visa amenizar as incertezas com relação aos dados e informações coletados pelas demanda e, consequentemente, na previsão de níveis de produção e estocagem de produtos. O objetivo deste trabalho é apresentar a melhoria que a inserção conhecimento de especialistas, e no controle de um processo do tipo contínuo, fundamentado na inserção de sistemas computacionais especialistas. Este trabalho abrange um tema relevante e de grande importância na atualidade para o meio industrial e mercadológico nos setores de produção, por meio de um estudo para solucionar casos de Processando o Saber nº 6, 2014 30 inconsistência de informações que vem trazendo grandes prejuízos na área produtiva. Com isso, busca-se também obter um esclarecimento maior sobre Sistemas Especialistas, esses que por sua vez, ainda não são tão bem conhecidos no mercado, apesar da sua grande utilidade e popularização a partir das novas tecnologias. 1 MENSURAÇÃO DE VARIAÇÕES DE DEMANDA DE MERCADO Para compreender a importância da informação no mercado meio. A variação de demanda, por exemplo, é um grande problema para atender o mercado, principalmente no que se refere ao setor de produção. A alta taxa de variação de demanda1 mensuração de venda/produção, ou seja, torna difícil compreender o ambiente de mercado, o que é um problema, visto que tal compreensão as possíveis ameaças impostas pela concorrência. Assim, essa estratégia lucros de cada nova oportunidade (KOTLER, 2012). A mensuração e a previsão da demanda são de suma importância para toda a organização, pois em cada setor essas produção, por exemplo, essas mensurações possibilitam estabelecer níveis de capacidade e produção. Toda essa mensuração e essa previsão são de suma importância acordo com o interesse da área. Se a previsão estiver fora da realidade do mercado, a empresa acabará com excesso ou falta de estoque, uma vez que as previsões de vendas se baseiam em estimativas de demanda. Em resumo, a conceituação de Kotler esclarece muito bem a importância da demanda: A demanda de mercado para um produto é 1 comprá-lo. Processando o Saber nº 6, 2014 31 Portanto, sem informações exatas e coletadas em tempo real, torna-se impossível prever ou mensurar a demanda de mercado e suas mais quando essas incertezas se introduzem no campo de produção e essencial para a empresa como um todo. 2 AVALIAÇÃO DE FERRAMENTAS DE CAPTURA DE INFORMAÇÕES TRADICIONAIS Existem estratégias competitivas para uma empresa manter seu espaço no mercado. Algumas delas tratam, primeiramente, de encontrar formas de expandir a demanda do mercado total; protegem sua participação corrente com ações defensivas e ofensivas que sejam o tamanho do mercado permaneça constante. Para isso, o setor produtivo de uma empresa precisa adequar-se a essa crescente inconstância e manter-se em segurança, portanto, é preciso obter o máximo de informação possível, com exatidão e velocidade (KOTLER, 2012). Comumente, as ferramentas de captura e tratamento de informações mais usadas são os sistemas de contenção de informação, criando vínculos estruturais com o cliente, permitindo a manutenção de dados e contatos com esses diversos tipos de “clientes”, fazendo com que previsão, mensuração e atendimento de mercado tornem-se erros ou inconsistências. Uma das variações usadas para armazenamento de dados é o banco de dados2 empresarial, o qual guarda as informações com precisão e segurança, porém existem os mais inteligentes que tratam a informação: são os Data Warehouses e os Data Minings. O primeiro captura informações sobre o cliente e então estas podem ser 2 Banco de dados é uma tabela ou coleção de tabelas que gerenciam os dados de modo a tornar essas relações explícitas (MILTON, 2010, p.365). Processando o Saber nº 6, 2014 32 as necessidades e respostas dos clientes individualmente; já o segundo extrai uma ampla massa de dados dos clientes por meio de técnicas (cluster), detecção automática de interação, modelagem preditiva e redes neurais, sendo assim um método mais exato ainda. Contudo, essas utilizações e mecanismos não são tão complexos quanto os problemas observados no sistema produtivo, vendo por um ponto de vista que busca combinar os melhores resultados aos melhores sistemas. Logo, entende-se que é necessária uma grande base para ligar bancos a sistemas especialistas, pois o último possui bases de dados estruturais, portanto necessitam de mais infraestrutura para efetuar os raciocínios necessários à compreensão das variações do mercado atual, das previsões, das mensurações, das percepções e da capacidade de propor soluções são ações que esses sistemas fazem corporativo (KOTLER, 2012). 2.1 CONSTATAÇÃO DO VÍNCULO ENTRE AS MUDANÇAS TECNOLÓGICAS E A INFORMAÇÃO A tecnologia da informação tornou-se um aspecto fundamental para o ambiente de negócios contemporâneo. Com os computadores e tecnologia de ponta houve uma revolução no trabalho e produção assistidos. O fato é que os processos estão sendo totalmente dominados e revertidos em códigos de barras, em sistemas automáticos, em correio eletrônico, telemarketing e o crescente uso das supervias de informação, como Internet e intranet. A velocidade das transições e decisões de negócios é o em um mundo onde a mudança acontece a uma velocidade incrível, a informação e a tecnologia precisam ser plenamente utilizadas para obter a maior vantagem possível (CHIAVENATO, 2010). Processando o Saber nº 6, 2014 33 3 A IMPORTÂNCIA DAS DECISÕES PARA UM SISTEMA DE CONTROLE No processo de tomada de decisão é sabido que se deve ponderar e pesar alternativas que resolvem eventos futuros - difíceis de prever. Os ambientes impõem, geralmente, a certeza, risco e incerteza. Para esses tipos de ambientes há duas formas básicas de tomada de decisão: as programadas e não programadas (CHIAVENATO, 2010). As programadas são baseadas em experiências para a resolução de problemas do cotidiano, mas limita a liberdade das pessoas em decidir o que fazer, ou até a criação de novas soluções; daí a necessidade de essas decisões que predominam no nível operacional das organizações. Já as decisões não programadas são geralmente “julgamentais”, novas e não repetitivas para solucionar problemas não rotineiros ou excepcionais, como linhas de produtos problemáticos, alocações instantâneos geram soluções rápidas e não fundamentadas, aumentando a margem de erro se comparada a uma decisão planejada. Por essa razão, muitos programas de desenvolvimento gerencial tentam melhorar a capacidade decisória dos responsáveis, com o intuito de ensinar a analisar os problemas sistematicamente e agir de maneira mais lógica possível, dentro das várias dimensões da Figura 1 - As várias dimensões da tomada de decisão Fonte: Chiavenato (2010). Processando o Saber nº 6, 2014 34 É necessário que uma organização tenha um sistema básico produtividade operacional. A implantação desses sistemas de controle gera uma melhora gradativa e segura do desenvolvimento na empresa (CHIAVENATO, 2010). 4 IMPORTÂNCIAS DA INFORMAÇÃO NA PRODUÇÃO As inovações em tecnologias de produto/serviço e de processo causaram forte impacto sobre o gerenciamento de operações. Dentre de Informações. tratamento de informações/dados. Essas Tecnologias de Processamento de Informações3 (TPI) incluem: computadores; periféricos, mídia magnética; dispositivos transmissores/receptores; programas, sistemas e aplicações. Dentre todos esses tipos de TPI, o computador é o mais comum, porém os sistemas que o integram são os mais essenciais. O uso dos sistemas é extremamente necessário, principalmente para responsáveis na área de produção, no gerenciamento de estoque, previsão de demanda, processamento de pedidos e gerenciamento de qualidade, parte da rotina de um setor de produção (SLACK, 2012). Nos sistemas comuns, o conhecimento sobre o domínio do problema é dados. Um programa representa o conhecimento necessário para a solução do problema, contendo os comandos que relacionam as informações do cliente com os dados e os cálculos necessários para realizar o raciocínio. A forma de representação do conhecimento é difícil para um programa. Ou seja, o sistema “pensa” de forma confusa se comparado não atendem às percepções ou às intuições concernentes a ações precisas - esse benefício só está presente nos Sistemas Especialistas, criados a 3 Qualquer dispositivo que colete, manipule, armazene ou distribua informação. Processando o Saber nº 6, 2014 35 5 COMPARAÇÃO ENTRE SISTEMAS ESPECIALISTAS E SISTEMAS TRADICIONAIS Os sistemas tradicionais armazenam e estruturam os dados separadamente como blocos, havendo uma consulta ou manipulação de dados, estes são gerenciados, aumentando a possibilidade de redundâncias e duplicação de informações. A teoria e a lógica utilizada num sistema tradicional são elaboradas da seguinte forma: primeiramente há um problema proposto a ser abordado, em seguida as estruturas de dados armazenam as informações referentes; logo depois é utilizado um programa contendo o conhecimento necessário para que os comandos resultem em uma solução. Contudo um especialista humano sente dificuldades no sobre o problema. Já na lógica de um SE, as informações e cálculos são armazenados em estruturas de dados, bem como o conhecimento necessário que descreve o relacionamento entre as informações e os cálculos. Com isso, torna fácil a compreensão do raciocínio utilizado na resolução do problema. Um programa de SE é independente do conhecimento da natureza do problema que as estruturas de dados descrevem, ou seja, os próprios programas são incumbidos de capturar e organizar descrições de dados, de processar declarações de relacionamentos semânticos contidos no domínio do problema e também de criar algoritmos para manter o foco e sequenciar o processo. É possível observar as diferenças mediante o quadro 1 a seguir: Processando o Saber nº 6, 2014 42 Quadro 3 - Sistemas Especialistas : Quando utilizar Fonte: Morales (2012). A saber, anteriormente foi citado no tópico (8.2.1.1.1), a em relação à complexidade é importante dividi-los em alguns tipos, sendo eles: a) Interpretação - sistemas que inferem descrições de situações a partir da observação dos fatos ao realizar uma análise de b) Diagnósticos - sistemas que detectam falhas provenientes da interpretação de dados; c) Monitoramento - interpreta as observações de sinais sobre o comportamento monitorado; d) Predição - a partir de uma modelagem de dados do passado e do presente, o SE permite uma possível previsão do futuro; e) Planejamento - o sistema prepara um programa de iniciativas a ser tomado para se atingir um determinado objetivo; f) alternativas futuras; g) Depuração - sistema que possui mecanismos para fornecer soluções para o mau funcionamento provocado por distorções de dados; Processando o Saber nº 6, 2014 43 h) Reparo – o sistema desenvolve e executa planos para i) Instrução - o sistema de instrução tem um mecanismo para estudantes; e j) Controle - sistema que governa o comportamento geral de outros sistemas (não apenas de computação). É o mais completo, de um modo geral, por interpretar os fatos de uma predição do futuro. Também apresenta os diagnósticos de possíveis problemas, formulando um plano ótimo para sua correção. Este plano de correção é executado e monitorado para que o objetivo seja alcançado. A variabilidade do problema e quantidade de variáveis a serem difícil um sistema tradicional abranger todos os fatores e solucionálos em tempo hábil, como demanda o mercado atual. A complexidade bastante grande, portanto, é necessário tratar esses indicadores com a devida importância. É imprescindível que esses indicadores sejam tratados, estruturados e relacionados inferentemente como no mundo real, é assim que um SE normalmente age. Para compreender melhor pode-se observar o quadro 4, a seguir: Quadro 4 - Processo de Inferência: Métodos de Raciocínio Fonte: Morales (2012) Processando o Saber nº 6, 2014 44 Ao realizar a inferência dos dados do problema tratado, os SEs se responsabilizam por buscar, selecionar e avaliar as regras que foram o conhecimento abstrato contido na base de regras, com o conhecimento concreto armazenado na base de fatos, inferem-se conclusões e geramse novos fatos. Ou seja, dá-se um tratamento devido aos indicadores principais e determinando soluções apropriadas. 9.1 RESULTADOS REPORTADOS técnica de sistema especialista são diferentes daqueles obtidos pelos sistemas tradicionais, por tratarem-se de sistemas dotados de inteligência Dentre outros benefícios, podem-se destacar: a) um SE é capaz de estender as facilidades de tomada de decisão; b) pode melhorar a produtividade e desempenho de seus usuários, considerando que o provê com um vasto conhecimento, que, certamente, em condições normais, demandaria mais tempo para assimilá-lo e, consequentemente, utilizá-lo em suas tomadas de decisão. É importante citar que um SE reduz o grau de dependência que as organizações mantêm quando se veem em situações críticas, inevitáveis, como, por exemplo, a falta de um especialista, isso torna as organizações vulneráveis e dependentes. de objetivos (tomada de decisões); planejamento (competitividade); projet (inovação em produtos); tomada de decisões (sugestão de possíveis alternativas para processo de tomada de decisões); controle um sistema computacional); diagnóstico (investigação das causas e propostas de soluções). Processando o Saber nº 6, 2014 45 CONSIDERAÇÕES FINAIS A partir do exposto e das leituras e discussões sobre o tema, conclui-se que os sistemas especialistas podem ser implantados em sistemas de controle multivariável nas indústrias em seus processos contínuos, com resultados satisfatórios. Portanto, sugere-se aos engenheiros de produção que procurem conhecer as técnicas citadas, não se restringindo às mesmas, mas investigando outros processos de decisão nos quais haja ambiguidades, incertezas, variabilidades e sazonalidades como de Demanda ou algum outro problema que não haja um modelo exato e replicável. REFERÊNCIAS ARAUJO, C. A. C. Estudo de causa e estratégias para lidar com variação na utilização da capacidade dos recursos produtivos em ambientes de empresas enxutas. Dissertação (Doutorado). Departamento de Engenharia da Produção - UFSCAR, 2010. BARBIERI, J.C. Gestão ambiental empresarial. 3. ed. São Paulo: Saraiva, 2011. BATTERSBY, A. Previsão de vendas. 2. Ed. Rio de Janeiro: Zahar, 1976. CHIAVENATO, Idalberto. Administração nos novos tempos. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010. simulação, com uma aplicação na pecuária de corte nacional. Revista de Produção, 1991. Disponível em: http://www.revistaproducao.net/ arquivos/websites/32/v02n1a04.pdf. Acesso em: 28 mai. 2013. Processando o Saber nº 6, 2014 46 DUTRA, R. G. et al. inteligência de Negócios. XXV Encontro Nac. de Eng. de Produção - ENEGEP 2005 ABEPRO 4956, 29 out a 01 de nov de 2005, Porto Alegre, RS. Anais. KOTLER, P; KELLER, Kevin Lane. Administração de marketing: a edição do novo milênio. 14. ed. São Paulo: Person Education do Brasil, 2012. MILTON, M. Use a Cabeça! Análise de Dados. Rio de Janeiro: Alta Books, 2010. MORALES, A. B. T. Sistemas Especialistas. 2011. Disponível em: http://pessoal.utfpr.edu.br/arildo/arquivos/Aula_5_SE%20e%20SBC. pdf Acesso em: 02 mar. 2014. Administração do Conhecimento. Monografia (Bacharelado). Departamento de Ciências Exatas – UFMS, 2001. RICH, Elaine. São Paulo: McGraw-Hill, 1988. SCHUTZER, D. approach. New York: Van Nostrand Reinhold Company, 1987. SLACK, N.; CHAMBER, S.; HARDLAND, C.; HARRISON, A. e JOHNSTON, R. Administração da Produção. São Paulo: Atlas, 2012. TOMPSON, J. D. Dinâmica Organizacional: Fundamentos Sociológicos da Teoria administrativa. São Paulo, McGraw-Hill, 1976.