Senseye PdM - produto de 150 pessoas-ano de P&D

Em nosso último post, vimos como aplicamos o que aprendemos sobre manutenção preditiva ao longo dos anos em tudo o que fazemos hoje. Aqui vamos explorar como toda essa experiência e compreensão tornaram o Senseye PdM o principal produto de manutenção preditiva do mercado.

Anos de experiência

Como mencionamos anteriormente, o Senseye PdM é o resultado de mais de 150 anos de pesquisa e desenvolvimento dedicados exclusivamente à manutenção preditiva. Construí-lo não teria sido possível sem as habilidades de vários especialistas do setor, engenheiros mecânicos e especialistas em monitoramento de condições, além de uma equipe de cientistas de dados líderes. E com 30 anos de trabalho combinados nas indústrias aeroespacial e de defesa - líderes mundiais nas culturas de segurança, práticas de manutenção e tecnologias de manutenção preditiva - o amplo conhecimento e a experiência de nossos fundadores em manutenção preditiva também se mostraram inestimáveis.

Esse nível de experiência e herança, combinado com nossa tecnologia de aprendizado de máquina de última geração, é o que torna o Senseye PdM uma solução verdadeiramente única - que se torna ainda mais eficaz pelo suporte e consultoria de domínio profundo que podemos oferecer.

Projetado com os usuários em mente

Senseye PdM é único porque, ao contrário de outros produtos de manutenção preditiva, é projetado para os engenheiros de manutenção que o utilizam. Sabemos o quanto essas pessoas estão ocupadas. É por isso que não precisa de revisões manuais contínuas dos dados do sensor que usa. Tampouco exige o desenvolvimento de modelos personalizados para cada tipo de máquina que monitora. Em vez disso, cria automaticamente modelos de alta fidelidade para cada máquina, sem necessidade de intervenção humana.

Isso significa que é possível aplicar manutenção preditiva a todas as máquinas de uma determinada planta, mesmo aquelas de menor criticidade. Usando uma combinação de IA, aprendizado de máquina, modelagem estatística, prognóstico e mineração de dados, o sistema pode analisar automaticamente os dados da máquina, cancelando qualquer ruído ambiental que possa distorcer os resultados, para estabelecer com precisão a integridade de uma máquina e prever sua degradação.

Os resultados dessa análise são então inseridos no Attention Engine da Senseye, um algoritmo proprietário que gera um Attention Index® para cada máquina. Um Índice de Atenção suficientemente alto fará com que o Mecanismo de Atenção gere um Caso que direcionará a atenção de um engenheiro de manutenção para a máquina em questão.

E, como sabemos que as equipes de manutenção têm pouco tempo para vasculhar grandes quantidades de dados para encontrar o que estão procurando, o Senseye PdM apresenta tudo o que precisam saber em um formato claro e fácil de entender, permitindo que reajam com velocidade e precisão.

Filosofia da Senseye

Nossa experiência nos deu uma compreensão quase instintiva do que é o PdM e como ele deve funcionar. Em suma, vemos o Senseye PdM como um sistema de apoio à decisão que ajuda os profissionais de manutenção a cuidar de suas máquinas. E essa visão forma a base de uma filosofia que sustenta tudo o que fazemos.

Aqui, então, estão os três princípios orientadores por trás do design do aplicativo e das análises das quais seu sucesso depende.

1 - Orientar a atenção

O objetivo principal do aplicativo e das análises que o suportam é concentrar a atenção de seus usuários nas máquinas que precisam dele.

2 - Foco no significado

A análise precisa de bons dados, algoritmos de alta qualidade e contexto abundante para gerar algo significativo. Sabemos, no entanto, que o contexto é limitado em ambientes de fabricação, por isso nos concentramos em fazer com que nossas análises funcionem da maneira mais eficiente possível com o mínimo de contexto disponível.

3 - Modele o usuário

Complementamos o contexto limitado que temos com contexto adicional dos usuários. Ao focar a análise no usuário, podemos prever o interesse do usuário e a integridade da máquina, por exemplo. E como temos acesso ao usuário, podemos usar seu feedback para otimizar nossas previsões.

Cada um desses três princípios vem de uma profunda compreensão da manutenção preditiva, nascida de anos de experiência direta. E é isso que torna a abordagem da Senseye ao problema de PdM única.

Em nosso próximo e último post, consideraremos como será o futuro da Manutenção Preditiva. Até lá, você pode entrar em contato conosco para saber mais sobre o que acontece nos bastidores da Senseye ou baixar nosso white paper - Senseye em profundidade:por que a manutenção preditiva é tão difícil? - para mais detalhes.