Uma arquitetura de softbot inteligente como serviço para análise automática de dados em gerenciamento remoto de produção

Abstract

O gerenciamento de produção envolve muitas atividades. Para atender os requisitos da indústria 4.0, muitos sistemas foram desenvolvidos para coletar informações do chão de fábrica a fim de melhorar as tomadas de decisão. Estudos empíricos mostram que isso gera uma sobrecarga de informações para serem lidadas no gerenciamento de produção, causando estresse, análises incorretas e algumas vezes a decisões baseadas em palpites, principalmente em PMEs. Usando análise de negócios e modelos de maturidade, este trabalho apresenta Livia, um sofbot com capacidades de conversação baseado em orientação a serviço que auxilia o chamado Gerente de produção como serviço. Disponibilizado na nuvem e trabalhando com dados do chão de fábrica através de integração com o MES, a Livia ajuda o gerente a identificar os seus problemas, calcular a maturidade da empresa baseada em um modelo de maturidade, sugerir ações corretivas, além de oferecer suporte proativamente. A sua arquitetura é modular permitindo que as técnicas de IA sejam trocadas facilmente. Este trabalho foi desenvolvido em parceria com o provedor MES. Os resultados obtidos atendem os objetivos propostos e apresentados nas conclusões.

Abstract: Production management involves many activities. In order to deal with Industry 4.0 requirements, many systems have developed solutions to gather real-time information from the shopfloor for more reliable decision-making. Empirical studies have been showing that this has created an overload of information to be handled by managers, causing stress, incorrect analyses and sometimes guessing-based decision-making, especially in SMEs. Using business analytics and maturity models concepts, this work shows Livia, a service-oriented-based softbot with chatting capabilities that implements what we are naming as production management-as-a-service. Deployed in a cloud and working on companies? shopfloor information got via a MES system, Livia helps managers identify their main problems, calculate companies? maturity model based on them, suggest corrective actions, besides proactively doing many supporting actions. Its architecture is modular allowing AI techniques to be easily exchanged. This work has been implemented close to a MES provider as a module of its system. Results are presented and discussed in the end.