PROBLEMA QUE BUSCA RESOLVER
Os custos com manutenção correspondem a cerca de 4% do faturamento bruto anual das empresas. Em contrapartida, estimativas indicam que os custos reais associados com as operações de manutenção são reduzidos em mais de 50% com a implementação de ferramentas preditivas. Apesar disso, o cenário atual revela uma indústria onde a maioria das operações de manutenção ainda são preventivas e corretivas.
SOLUÇÃO PROPOSTA
A BoostEng propõe um sistema de manutenção preditiva baseado em modelos de Machine Learning, que atuará na previsão, detecção e classificação de falhas e anomalias. A solução tem como objetivo eliminar desmontagens desnecessárias para inspeção, aumentar o grau de confiança no desempenho dos equipamentos e reduzir o trabalho de emergência não planejado, o que resultará em um aumento na disponibilidade dos equipamentos e diminuição do tempo e custos de manutenção.
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