Você não precisa ser um cientista de dados para modelar inteligência artificial. Com as informações que você já possui sobre a manutenção da sua empresa, integramos o CMMS com uma poderosa plataforma em nuvem capaz de criar modelos preditivos que facilitam o planejamento e a tomada de decisão na manutenção.
Integramos seu software CMMS/EAM com a análise de dados,oferecendo o melhor dos dois mundos
Crie modelos de Machine Learning com base nos dados do seu processo com apenas alguns cliques.
Antecipe o valor de confiabilidade de seus ativos e descubra o momento em que a falha ocorrerá.
Use a confiabilidade para determinar o risco de falha e tomar decisões um passo adiante no gerenciamento de manutenção.
Fornecemos informações relevantes para que você possa realizar as seguintes análises e tomar as melhores decisões.
Gestão baseada em risco
Manutenção centrada na confiabilidade
Modos de falha e análise de efeitos
Fiabilidade
Planejamento financeiro
Gerenciamento de operação
Com o Predictto você pode sincronizar seus dados do Fracttal ou de outras fontes externas, visualizá-los rapidamente, criar modelos preditivos personalizados e obter previsões simples e fáceis de entender.
Visualize as informações de seus ativos sincronizadas com o Fracttal e crie modelos preditivos com uma interface simples e amigável
Modelos de degradação
Viva a experiência Predictto em nossa demonstração interativa.
Suponha que você tenha um motor elétrico e esteja interessado em monitorar seus níveis de vibração. Com o Predictto, é possível calcular modelos de degradação que irão aprender o comportamento de vibração do seu motor e fornecer uma previsão do estado futuro do seu ativo. Os resultados de seus modelos serão apresentados como você vê nos gráficos a seguir. No primeiro gráfico é possível observar o comportamento da velocidade de vibração ao longo do tempo.
Pontos amarelos
Eles representam os valores de vibração medidos no motor elétrico, que nosso algoritmo utilizou para poder saber como o ativo estava se comportando até o momento de treinar o modelo.
Linha Azul
Corresponde ao ajuste que nosso algoritmo encontrou para a variável que você está estudando. Ele se estende além dos dados, então é usado para estimar como a variável se comportará no futuro.
Sombra azul celeste
A sombra celeste cobre outros valores prováveis que a variável estudada pode assumir ao longo do tempo.
Pontos verdes
Eles representam os valores de vibração medidos no motor elétrico que não foram utilizados para a geração do modelo. Esses pontos servem para verificar se nossas previsões coincidem com o que realmente acontece.
Existem diferentes regulamentações internacionais que estabelecem limites para a velocidade de vibração de diferentes máquinas, dependendo de seu tipo e uso. Além disso, é possível que, de acordo com sua própria experiência, você determine que as vibrações de seu equipamento não devem exceder certos limites para funcionar de maneira satisfatória. É por isso que Predictto permite que você insira os limites que você determina como mais convenientes para seu ativo específico. No caso do exemplo, foi definido um limite de 7 (mm/s), e é possível avaliar visualmente rapidamente quando o motor vai atingir esse limite.
Além disso, ao estabelecer limites para sua variável, você pode obter informações sobre a confiabilidade do motor, conforme visto no segundo gráfico, pois enquanto a vibração se aproxima do limite operacional estabelecido, a confiabilidade do motor diminui.
Conheça a vida útil de seus ativos e realize uma gestão da manutenção ainda mais planejada e inteligente.