Utilizar o conceito de Internet das Coisas (IoT) e algoritmos de machine learning para dar mais eficiência – e inteligência – às operações de gestão de facilities e de manutenção de máquinas em geral. Esse é o principal objetivo do novo projeto que a Unidade EMBRAPII CPqD está desenvolvendo com a Solvian, empresa que atua nessa área, especialmente em operações complexas e de missão crítica, em diversos segmentos.
O projeto tem como foco o desenvolvimento de modelos de machine learning para a detecção de anomalias e a predição de falhas em máquinas. “Com os dados coletados por sensores e o uso de recursos de Inteligência Artificial, será possível entender o comportamento das máquinas e criar modelos determinando a probabilidade de falhas”, explica Benedito Fayan, diretor da Solvian.
Segundo Norberto Ferreira, gerente do CPqD, a inclusão de algoritmos baseados em machine learning permitirá processar dados de diversos sensores instalados nos equipamentos – como compressores de ar condicionado e máquinas industriais, por exemplo – e gerar alertas preditivos e insigths operacionais, com estimativa do tempo até a ocorrência de uma falha.
“Com isso, será possível realizar a manutenção preditiva dos equipamentos, que resulta em maior eficiência operacional, redução do número de visitas de técnicos e ganhos para o negócio”, acrescenta Fayan.
Leia nesta edição:
CAPA | TECNOLOGIA
Centros de Dados privados ainda geram bons negócios
TENDÊNCIA
Processadores ganham centralidade com IA
TIC APLICADA
Digitalização do canteiro de obras
Esta você só vai ler na versão digital
TECNOLOGIA
A tecnologia RFID está madura, mas há espaço para crescimento
Baixe o nosso aplicativo