09.10.2024 by Dr. Marc Egelhofer
IA no laboratório: Análise de dados otimizada e controle de qualidade de reciclados plásticos
Os laboratórios são frequentemente confrontados com uma quantidade esmagadora de dados de diferentes fontes e instrumentos. Gerenciar, analisar e aproveitar essa quantidade de dados é um desafio, especialmente quando os dados estão isolados em diferentes sistemas. Isso é particularmente verdadeiro para o controle de qualidade de reciclados de polímeros no processamento de plásticos. A norma DIN SPEC 91446 define quatro níveis de qualidade para reciclados, que dependem da qualidade dos dados. Quanto mais alto o nível de qualidade, mais dados relevantes para a qualidade devem ser coletados.
Para o laboratório, a qualidade máxima, portanto, também significa um número máximo de pontos de dados que devem ser analisados e documentados na prática diária. Portanto, uma das principais questões para os laboratórios é como as tecnologias modernas, como a inteligência artificial (IA), podem ser integradas aos processos existentes para aumentar a qualidade e a eficiência dos dados.
IA - Um caso de uso de polímero reciclado
Um estudo de caso envolve um processador de plásticos que adquire misturas de reciclados de vários fornecedores. A empresa se deparou com um gerenciamento de dados altamente fragmentado. Os valores medidos necessários para o controle de qualidade estavam espalhados em várias planilhas do Excel, e a análise manual desses dados consumia recursos consideráveis.
Em um ambiente como esse, o uso da IA não pode proporcionar nenhum alívio significativo. Foi somente com a introdução de uma plataforma baseada em dados combinada com um assistente digital com suporte de IA que o processador de plásticos conseguiu otimizar significativamente seus processos. A plataforma integrou todos os dados relevantes do dispositivo, fornecendo assim uma visão geral completa dos materiais que estão sendo analisados.
O assistente digital com suporte de IA pode, então, liberar todo o seu potencial, desde a análise de dados complexos e a identificação de correlações até a visualização de dados e a geração de relatórios.
Cenário de monitoramento de fornecedores
Um cenário particularmente ilustrativo mostra como o monitoramento de fornecedores é facilitado com a ajuda da IA. O estudo de caso mostra, por exemplo, como uma simples consulta foi usada para analisar dados de três fornecedores diferentes e identificar rapidamente os desvios nos lotes fornecidos. Em um caso, a IA identificou que um dos fornecedores havia entregue um lote com três vezes a viscosidade acordada. Essa análise precisa dos dados permitiu que a empresa avaliasse melhor a qualidade dos fornecedores e tomasse decisões informadas sobre futuros fornecedores.
Também foi possível evitar antecipadamente o uso de um material com viscosidade muito alta, o que poderia ter causado grandes problemas de processamento e menor qualidade do produto.
Conclusão
Este exemplo de um estudo de caso mostra que a IA não é mais uma visão do futuro, mas já está sendo usada em laboratórios atualmente. Ela ajuda a analisar com eficiência large quantidades de dados, garantindo assim a qualidade dos plásticos reciclados. Os laboratórios que dependem de soluções de gerenciamento de dados com suporte de IA não só se beneficiam da melhoria da qualidade dos dados, mas também de uma economia considerável de tempo e recursos. Em última análise, isso aumenta a competitividade e ajuda a desenvolver produtos melhores.
Leia o estudo de caso completo para obter mais exemplos de como a IA pode apoiar o laboratório:
