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Internet das coisas pode otimizar manutenção de equipamentos

Da Redação – 02.10.2017 –

Projeto do CPqD e da Solvian visa incrementar o machine learning através do conceito de IoT aplicado em máquinas e equipamentos.

A unidade Embrapii, do CPqD, está desenvolvendo, em parceria com a Solvian, uma soluçaõ para maior inteligência às gestão de facilities e manutenção de máquinas em geral. O projeto utiliza o conceito de internet das coisas e algoritimos de machine learning para detecção de anomalias em equipamentos.

“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”, diz 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”, conclui Fayan.

 

Posted in Construção, Energia, Internet das Coisas, Mineração, Telecom, Transportes e logísticaTagged internet das coisas, machine learning

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