INFORMS Business Analytics Conference 2021

Sobre o INFORMS Business Analytics Conference

INFORMS Business Analytics Conference é um evento anual que conecta centenas dos principais profissionais de análise e líderes do setor. Este ano, a conferência será virtual, de 12 a 14 de abril, e reunirá mais de 800 especialistas em análise para explorar as práticas recomendadas e compartilhar ideias sobre aplicativos inovadores, incluindo saúde, robótica e IA, ética e o papel da ciência de dados na mídia e no local de trabalho.

Como líder na transformação digital do espaço industrial, o Engineering Group está empenhado em fornecer soluções de tecnologia que ajudem nossos clientes a aproveitar o poder dos dados para otimizar seus processos, monetizar esses os dados que saem de seus chão de fábrica e impulsionar melhorias contínuas em seus cadeia de suprimentos, operações de fabricação e processos de negócios. A Engineering Industries eXcellence patrocinará o INFORMS Business Analytics 2021, e vários de nossos especialistas em Digital Twin, simulação, aprendizado de máquina e ciência de dados estarão falando no evento. Junte-se a nós!

Junte-se à Engineering Industries eXcellence e Pathmind online

Com uma das poucas práticas de tecnologia na América do Norte dedicada à simulação industrial e alguns dos maiores especialistas da Industry 4.0 no mundo liderando-a, a Engineering Industries eXcellence tem algo valioso a oferecer em termos de conhecimento e experiência neste espaço. Certifique-se de participar das sessões da Engineering Industries eXcellence e do parceiro Pathmind no INFORMS Business Analytics 2021.

Sessão 1:

Treinamento de reforço aprofundado e aplicativos de aprendizado de máquina para a Industry 4.0

Tipo: Apresentação profissional

Palestrante: Luigi Manca

Tema: Aprendizado de máquina

Dia/Hora: Terça-feira, 13 de abril, 3:35-4:15pm EDT

Resumo: Tomar a decisão certa agora, considerando todas as implicações possíveis no futuro, não é uma tarefa fácil. O Digital Twin é uma ferramenta de suporte útil para explorar o impacto potencial das descobertas de uma perspectiva sistêmica. Ela aproveita as técnicas de modelagem de simulação e geralmente conta com heurísticas para replicar o comportamento e a lógica de como os sistemas evoluem. Mas quando se trata de buscar uma solução ideal, especialmente quando o objetivo são muitas etapas de decisão no futuro, é necessário explorar o espaço da solução. Sem uma abordagem automatizada, isso pode ser quase impossível; As técnicas de otimização matemática podem ser atraentes, mas são extremamente difíceis de implementar ao lidar com a tomada de decisões de longo prazo e um ambiente rico em incertezas. Neste espaço, o treinamento de reforço aprofundado (RL/DRL) está ganhando atenção. Por quê? Porque pode fornecer uma política de tomada de decisão sequencial até mesmo para o ambiente não linear mais complexo. Os dois casos reais apresentados visam destacar os benefícios que uma política de DRL pode trazer em relação às heurísticas estabelecidas. No primeiro caso, exploramos a aplicação do DRL para identificar uma estratégia ótima de operações e manutenção para um parque eólico equipado com recursos de prognóstico e gerenciamento de saúde. No segundo caso, exploramos como a aplicação de metodologias DRL permite que um distribuidor de alimentos e bebidas tome decisões mais inteligentes sobre o sequenciamento da ordem de produção, reduzindo o tempo de processamento em 16%. Clique aqui para saber mais sobre esta sessão.

Sessão 2:

Resolvendo problemas complexos de negócios com simulação e Pathmind AI

Tipo: Showcase de tecnologia

Palestrantes: Luigi Manca, Sahar Esmaeilzadeh

Dia/Hora: Segunda-feira, 12 de abril, 10-10:40am

Resumo: A Engineering Industries eXcellence apresenta o parceiro de tecnologia Pathmind. As empresas que usam modelagem de simulação para resolver problemas precisam de um método de otimização capaz de lidar com as complexidades e variações das operações do mundo real. Quando otimizadores e heurísticas tradicionais apresentam desempenho inferior, a IA do Pathmind pode ajudar. Usando um ramo da IA chamado aprendizado por reforço (RL), o Pathmind pode superar sua heurística e oferecer novos insights sobre velocidade e lucratividade. O Pathmind torna mais fácil adotar o aprendizado por reforço, mesmo para equipes sem especialistas em IA ou experiência com redes neurais. Durante esta demonstração, você aprenderá os principais termos de RL, examinará como Pathmind RL é implementado em um modelo, verá as etapas de upload de um modelo para Pathmind, treinará uma política de IA e poderá comparar o desempenho de uma política de Pathmind AI em relação à heurística. Todos os participantes serão convidados a criar uma conta Pathmind gratuita. Clique aqui para saber mais sobre esse showcase de tecnologia.

Sessão 3:

Aproveitando o aprendizado de reforço aprofundado para coordenar veículos guiados automatizados

Tipo: Apresentação profissional

Palestrante: Johnny Davenport

Dia/Hora: Segunda-feira, 12 de abril, 1:45-2:25pm EDT

Resumo: A Pathmind apresenta uma política de aprendizado de reforço aprofundado (DRL) que foi treinada para controlar uma frota de veículos guiados automatizados (AGVs). A política determina as tarefas de carregamento e entrega dos AGVs conforme eles movem os produtos pela fábrica. O objetivo da política é maximizar o rendimento do produto. Notavelmente, a política mostra uma melhoria de 50% na taxa de transferência em relação a uma heurística de fila mais curta, enquanto reduz a utilização de AGV em 15%. Atribuímos a melhoria ao gerenciamento inteligente de congestionamento da política. Curiosamente, a política opta por “ocultar” os AGVs longe do centro do chão de fábrica, resultando em menor utilização do AGV e menor congestionamento. Esta apresentação irá detalhar a adaptação da simulação AGV como um problema DRL, o processo de treinamento de políticas e os resultados quantitativos. Além disso, discutiremos como o mesmo fluxo de trabalho pode ser aplicado prontamente a uma variedade de outros casos de uso. Clique aqui para saber mais sobre esta sessão.

Interessado em aprender mais sobre este evento? Entre em contato conosco em info@indx.com.