REC.AI mostra uso de analytics e machine learning para melhorar sistema de manutenção de equipamentos

Trabalho foi apresentado pelo COO da Oncase, Bruno Silva, no último dia 15 de maio, no auditório do Empresarial ITBC

É possível usar técnicas de analytics e machine learning para melhorar as ações manutenção em parques de máquinas? Um estudo de caso apresentado pelo COO da Oncase, Bruno Silva, mostrou que a resposta para essa pergunta é sim. A exposição aconteceu no meetup do REC.AI, no último dia 15 de maio, no auditório do Empresarial ITBC, localizado no Bairro do Recife. A iniciativa, que se repete mensalmente por meio de uma parceria entre o SoftexRecife, Assespro PE/PB, Seprope, Manguez.AL e Porto Digital, busca difundir temas ligados à inteligência artificial no ecossistema de TIC local.

Mestre em Gestão e Inovação, Bruno Silva apresentou uma solução que usava essas ferramentas para recomendar a prioridade de manutenção de equipamentos, assim como, determinar o melhor momento para serviços de correção e substituição de máquinas. “As técnicas de analytics e machine learning podem, a partir de um score de prioridades determinadas, apontar os itens que precisam de manutenção e os períodos a ser feito”, explicou o gestor da Oncase.

De acordo com ele, o trabalho levantou uma série de variáveis que poderiam influenciar o processo de decisão sobre quais equipamentos priorizar na hora de fazer manutenção. Só após se aprofundar nesse problema, o grupo envolvido na ação criou um ambiente de Big Data para guardar e processar os dados. Também elaborou um modelo de decisão. Ao final, a ideia era que a adoção dessas tecnologias evitassem paradas repentinas de máquinas e, consequentemente, ampliassem a eficiência e o processo produtivo delas.

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