Estudo de casoIA industrial

Manutenção preditiva que reduziu as paradas não planejadas em 28%

Como um grupo industrial conectou fluxos de sensores, registros de manutenção e rotinas dos operadores em um centro de comando de confiabilidade assistido por IA.

Sensores eletrônicos conectados por fios em uma protoboard02 / Resultados dos clientes
Resultados em produção: Estudos de caso
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As equipes de manutenção tinham dados, mas nenhum sinal compartilhado.

Desafio

Sensores, PLCs, registros de CMMS e anotações de operadores estavam em sistemas separados. Os profissionais de engenharia de confiabilidade podiam investigar falhas depois que elas aconteciam, mas não dispunham de um caminho confiável de alerta antecipado para os ativos mais importantes.

Conectamos o sinal físico à ordem de serviço.

Construção

A Quantlix construiu uma camada de dados em streaming, pontuação de anomalias, monitoramento de modelos e uma interface de triagem de manutenção. Os operadores podiam aceitar, descartar ou comentar as recomendações, criando um ciclo de feedback para a qualidade do modelo.

O sistema passou a fazer parte da rotina operacional.

Resultado

As equipes de confiabilidade usavam o centro de comando nas reuniões diárias, enquanto os gestores das fábricas passaram a ter uma visão de risco de todas as unidades. O cliente reduziu as paradas não planejadas e aumentou a confiança nas ordens de manutenção preventiva.

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