A norma ISA-88 foi responsável por uma mudança estrutural dos softwares de automação nos anos 90, e pode ajudar muito na obtenção de dados para o treinamento de aplicações de Inteligência Artificial. Propõe um padrão que trata do controle de processos em bateladas. É uma filosofia de design para descrever equipamentos e procedimentos, e não se limita apenas a software, sendo aplicável também a processos manuais. Foi aprovada pela ISA (Sociedade Internacional de Automação) em 1995 e atualizada em 2010. A versão original foi adotada pela IEC (Comissão Eletrotécnica Internacional) em 1997 como IEC 61512-1.
A razão pela qual a norma ISA-88 favorece o treinamento de aplicações de Inteligência Artificial na área industrial, é que os elementos de seus procedimentos e equipamentos, estruturados na forma de receitas, podem descrever ricamente a cadeia de supply chain de uma produção em batelada. Uma receita da norma gera um produto, e é organizada em uma árvore hierárquica em quatro níveis: procedimento de receita no primeiro nível, procedimento de unidade no segundo nível, operação no terceiro nível, materiais, produtos e parâmetros no quarto nível. Há outros níveis que são usados para a automação dos processos. O procedimento de receita informa a grande divisão do processo realizado. O procedimento de unidade informa o equipamento utilizado. A operação informa a ação executada e o tempo de execução. Os materiais informam os tipos de matérias-primas utilizadas, suas quantidades e seus fornecedores. Os produtos, que entram junto com os materiais, definem a rastreabilidade da cadeia produtiva. Os parâmetros possuem todo o tipo de informação que se deseja guardar nos registros, e as suas especificações de qualidade.
Agora vamos imaginar em qualquer processo de batelada, todas essas informações agrupadas, desde o início do processo até o produto acabado, terminando por testes de qualidade feitos sobre esse produto. Não só as aplicações de Inteligência Artificial baseadas em redes neurais, como aplicações de Business Intelligence, poderão analisar esses dados e tirar conclusões, principalmente nos casos em que os testes dos produtos acabados não estejam satisfatórios.
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