Senseye PdM: 150 Anos-Pessoa de P&D Entregando Manutenção Preditiva Líder do Setor

No nosso artigo anterior, analisamos como aplicamos o que aprendemos sobre manutenção preditiva ao longo dos anos em tudo o que fazemos hoje. Aqui, exploraremos 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 resultado de mais de 150 anos-pessoa de tempo de pesquisa e desenvolvimento gasto exclusivamente em manutenção preditiva. Sua construção não teria sido possível sem as habilidades de vários especialistas do setor, engenheiros mecânicos e especialistas em monitoramento de condição, além de uma equipe de cientistas de dados líderes. E com 30 anos combinados trabalhando nas indústrias aeroespacial e de defesa — líderes mundiais nas culturas de segurança, práticas de manutenção e tecnologias de manutenção preditiva — o extenso conhecimento e experiência de nossos fundadores em manutenção preditiva provaram ser inestimáveis.

Esse nível de experiência e tradição, combinado com nossa tecnologia de machine learning de ponta, é o que torna o Senseye PdM uma solução verdadeiramente única — tornada ainda mais eficaz pelo suporte profundo de domínio e consultoria que podemos oferecer.

Projetado com o Usuário em Mente

O Senseye PdM é único porque, ao contrário de outros produtos de manutenção preditiva, ele é projetado para os engenheiros de manutenção que o utilizam. Sabemos como essas pessoas estão ocupadas. Por isso, ele não precisa de revisões manuais contínuas dos dados de sensores que utiliza. Tampouco requer o desenvolvimento de modelos personalizados para cada tipo de máquina que monitora. Em vez disso, ele 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, machine learning, modelagem estatística, prognósticos e mineração de dados, o sistema analisa automaticamente os dados das máquinas, eliminando qualquer ruído ambiental que possa distorcer os resultados, para estabelecer com precisão a saúde da 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 Attention Index suficientemente alto fará com que o Attention Engine gere um Caso que direcionará a atenção do engenheiro de manutenção para a máquina em questão.

E, como sabemos que as equipes de manutenção têm pouco tempo para vasculhar enormes quantidades de dados para encontrar o que procuram, o Senseye PdM apresenta a eles tudo o que precisam saber em um formato claro e facilmente compreensível, permitindo que reajam com rapidez e precisão.

A Filosofia da Senseye

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

Aqui estão os três princípios orientadores por trás do design da aplicação e dos analytics nos quais seu sucesso depende.

1 — Direcionar a Atenção

O objetivo principal da aplicação e dos analytics que a suportam é focar a atenção de seus usuários nas máquinas que precisam dela.

2 — Focar no Significado

Analytics precisam de bons dados, algoritmos de alta qualidade e contexto abundante para gerar algo significativo. Sabemos, porém, que o contexto é limitado em ambientes de manufatura, então nos concentramos em fazer nossos analytics funcionarem da forma mais eficiente possível com o mínimo de contexto disponível.

3 — Modelar o Usuário

Suplementamos o contexto limitado que temos com contexto adicional dos usuários. Ao focar os analytics no usuário, somos capazes de prever o interesse do usuário, bem como a saúde 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 compreensão profunda da manutenção preditiva, nascida de anos de experiência direta. E é isso que torna a abordagem da Senseye para o problema da PdM única.

No nosso próximo e último artigo, consideraremos como será o futuro da Manutenção Preditiva. Até lá, você pode nos contatar para saber mais sobre o que acontece nos bastidores da Senseye, ou baixar nosso white paper — Senseye in Depth: Why is Predictive Maintenance so hard? — para mais detalhes.