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CONTATO

imachine techplus
 
 
  • Baseado em arquitetura IoT, sensores de vibração e temperatura são instalados nas máquinas rotativas e os dados enviados via banda larga para um servidor em nuvem;

  • Os dados são contextualizados e analisados por um algoritmo baseado em Inteligência Artificial, gerando uma previsão da quantidade de dias para ocorrência da falha em cada máquina;

  • Com análise em tempo real, os padrões de falha são identificados e o status de cada ativo é avaliado. Com isso, gera-se um cronograma de manutenção a tempo de evitar falhas;

  • Os algoritmos avançados de manutenção preditiva podem determinar a confiabilidade de todos os ativos, de modo que as manutenções sejam realizadas nos melhores momentos;

  • Elimina a necessidade de parar uma linha de produção para realizar uma manutenção programada que pode não ser realmente necessária, o que reduz os custos de manutenção.