Indústria Inteligente
Como aumentar a eficiência na indústria com soluções de Engenharia, Ciência e Governança de Dados
Produtividade e Qualidade operacional através da Tecnologia
De tempos em tempos a indústria e seu processo produtivo encontram dificuldades para controlar seus ativos, insumos, e uma melhor produtividade dos equipamentos e máquinas na linha de produção. Estes fatores são imprescindíveis para uma melhor eficiência operacional. O descontrole, além de ocasionar gastos desnecessários, interfere na eficiência, qualidade e nos custos operacionais.
A falta de visibilidade destas e outras situações incidem na busca rápida por soluções que possam integrar processos e monitorar toda uma operação em tempo real, bem como prevenir situações críticas no ambiente produtivo, auxiliando de maneira segura a tomada de decisões conforme as necessidades fundamentais
Com o ingresso de Big Data, Machine Learning (ML), Internet das Coisas (Iot) e outras ferramentas tecnológicas, as organizações passam a automatizar com eficiência sua infraestrutura, resultando em cargas de trabalho otimizadas e baseadas em dados, para extrair o máximo em produtividade de cada ativo, com redução de custos e eficiência acima da média.
Produtividade e Qualidade operacional através da Tecnologia
De tempos em tempos a indústria e seu processo produtivo encontram dificuldades para controlar seus ativos, insumos, e uma melhor produtividade dos equipamentos e máquinas na linha de produção. Estes fatores são imprescindíveis para uma melhor eficiência operacional. O descontrole, além de ocasionar gastos desnecessários, interfere na eficiência, qualidade e nos custos operacionais.
A falta de visibilidade destas e outras situações incidem na busca rápida por soluções que possam integrar processos e monitorar toda uma operação em tempo real, bem como prevenir situações críticas no ambiente produtivo, auxiliando de maneira segura a tomada de decisões conforme as necessidades fundamentais
Com o ingresso de Big Data, Machine Learning (ML), Internet das Coisas (Iot) e outras ferramentas tecnológicas, as organizações passam a automatizar com eficiência sua infraestrutura, resultando em cargas de trabalho otimizadas e baseadas em dados, para extrair o máximo em produtividade de cada ativo, com redução de custos e eficiência acima da média.
Soluções Estratégicas
Integrar a base de dados e uma gestão estruturada destas informações possibilita um gerenciamento em tempo real de diversas situações críticas que possam ocorrer ao mesmo tempo, com histórico de ocorrências e progressões, de modo a antever com assertividade situações críticas, com benefícios em várias áreas, tais como:
Criação de modelos preditivos para falhas
Redução do tempo de manutenção
Reposição de peças de forma preventiva
Previsibilidade de demanda
Rastreamento integral de insumos e ativos no ambiente produtivo
Acompanhamento da operação com algoritmos capazes de gerar insights para melhoria
Controle de eficiência energética, temperatura, entre outros dados
Indústria Conectada com inteligência precisa
Falta de previsibilidade, logística de estoque, excesso ou escassez de insumos, alta taxa de desperdício, tempo elevado de deslocamento ou de manutenção são situações comuns que precisam ser solucionadas com o mínimo de problemática para evitar custos e ineficiência desnecessários.
O Uso de IoT possibilita a companhias de diversos tamanhos e áreas, conectar inúmeros dispositivos para controle global que ajudam a resolver situações conflitantes, além de possibilitar insights para uma melhor compreensão de todos os setores industriais.
O controle de ativos de maneira conectada permite que falhas recorrentes em diversos setores sejam acompanhadas, além de possibilitar inovações estratégicas no uso de Machine Learning para execução de funções conforme a identificação da real necessidade, para que sejam diminuídas ocorrências de pausa nas atividades por situações antes não acompanhadas amplamente.
A visualização remota e em tempo real permite ainda que situações de risco referentes a segurança dos colaboradores, produtividade e performance operacional sejam mais tangíveis com entrega de resultados positivos em diversas ocasiões, com mais confiabilidade nos dados empresariais e na experiência do colaborador.
Grandes decisões demandam
análises mais inteligentes
Implementamos soluções para o apoio à tomada de decisão
com base em análise de dados.
Soluções para Otimização da Indústria
Manutenção Preditiva
Redução de Falhas
Eficiência Energética
Machine Learning para Supply Chain
Cases
Machine learning
O IBM Watson Machine Learning é uma oferta do IBM Cloud de serviço integral que facilita o trabalho conjunto de desenvolvedores e cientistas de dados para integrar os recursos preditivos a seus aplicativos. O serviço Machine Learning é um conjunto de PIs de REST que podem ser chamadas que qualquer…
Como te ajudamos
Nós da Tenbu atendemos empresas que buscam iniciar a Jornada Analítica, Big Data em ambiente cloud ou empresas que já iniciaram essa jornada e procuram uma consultoria altamente capacitada para apoiar na Modernização de Data Warehouse, melhorias do ambiente analítico, governança de dados, focando nos problemas e dores das áreas de negócio. Através da nossa expertise, conseguimos direcionar os serviços da Azure para atender as necessidades de negócio, independente do porte e volumetria de dados da empresa, implementando Quick Win para agregar e provar o valor do investimento a empresa.
Eficiência Energética
Aumento da competitividade através de IoT voltada para eficiência energética.
Olhar para a redução de custos de maneira estratégica, além de auxiliar na própria redução de custosos, traz também às empresas opções que viabilizam uma melhor competitividade perante concorrentes. As altas taxas de desperdício influenciam o valor do produto final, e também podem ser um fator ruim para a reputação dos negócios.
Através da conectividade oferecida por Internet das coisas (Iot ou Internet of Things), as empresas conseguem entender onde é mais necessário investir em soluções de economia de energia, com registros automáticos que eliminam a falta de previsão sobre a demanda utilizada.
Olhar para a redução de custos de maneira estratégica, além de auxiliar na própria redução de custosos, traz também às empresas opções que viabilizam uma melhor competitividade perante concorrentes. As altas taxas de desperdício influenciam o valor do produto final, e também podem ser um fator ruim para a reputação dos negócios.
Através da conectividade oferecida por Internet das coisas (Iot ou Internet of Things), as empresas conseguem entender onde é mais necessário investir em soluções de economia de energia, com registros automáticos que eliminam a falta de previsão sobre a demanda utilizada.
Visão geral dos diversos modelos de uso energético
Logística personalizada de abastecimento
Monitorar entrada e saída de mercadorias, auxilia na previsão de demanda e do número de vezes que determinado ambiente necessita realmente de mais uso energético, possibilitando abastecimento ideal de estoque pelo prazo definido, diminuindo as taxas de desperdício, acesso de departamentos e trabalho dobrado
Sensores simples com ajustes personalizados
Sensores de temperatura, localização e status posicionados nos itens, possibilitam controle maior sobre a qualidade de determinados produtos, assim como sua posição exata. Permitindo que empresas estejam alinhadas com suas situações de estoque e vendas, com ajustes personalizáveis a cada condição verificada, de modo a organizar as atividades e diminuir seus custos.
Aplicações com eficiência energética e conforto
Controle de edifícios para garantir a temperatura ideal aos ambientes, tendo domínio sobre o uso de eletricidade e possíveis situações desniveladas de energia, localizadas em ocasiões especificas ou equipamentos apontados pela tecnologia, com acesso em tempo real de cada informação coletada.
Sensores complexos para medição energética em tempo real
Sensores que atuam em dispositivos elétricos, como motores, ar condicionado, disjuntores, para auxiliar principalmente na automação residencial, predial e industrial com operação integrada a diversos parâmetros, tais como previsão climática e custos energéticos, atualizados em tempo real.
Cases
Caso de Sucesso - Banco Votorantim
Saiba como o Banco Votorantim melhorou sua eficiência de processos, uma vez que utilizou o crescimento e integração de dados confiáveis de vários sistemas, utilizando as soluções IBM, tendo a Tenbu Information Management para implementar uma plataforma de integração de dados.
Grandes decisões demandam
análises mais inteligentes
Implementamos soluções para o apoio à tomada de decisão
com base em análise de dados.
Manutenção Preditiva
Diminuição de falhas e dos tempos de manutenção através de monitoramento recorrente e em tempo real de ativos
O tempo despendido em manutenção de equipamentos incide diretamente no valor final do produto, além de ocasionar muitas vezes, custos imediatos e recorrentes que influenciam em diversos departamentos e etapas de trabalho, podendo suceder erros de produção e interferências nas condições qualitativas dos negócios.
Machine Learning (ML) e Internet of Things (IoT) auxiliam na prevenção de falhas em equipamentos, tendo influência direta na periodicidade dos concertos. Através do uso de sensores de controle e automação, é possível monitorar diversas áreas da produção, recebendo indicações sobre os melhores períodos para manutenção e sobre situações que demonstrem discordância operacional. Com isso, é possível de manter ou até mesmo aumentar a vida útil dos ativos empresariais
Alto controle sobre diversos pontos de trabalho para proveito integral de cada função
Análise sobre a condição de cada ativo
Uso de soluções em ML e IoT possibilitam que negócios tenham conhecimentos sobre diversos equipamentos e setores de produção, com análises ocorridas em tempo real para que além de compreender sobre as condições gerais, seja possível uma tomada de decisão rápida com base em opções cada vez mais produtivas de trabalho.
Otimização de Processos Ineficientes e Falhos
Conhecer todas as condições de trabalho permite relatórios otimizados que aferem situações ineficientes, atividades dobradas em pontos difusos ou mesmo falhas recorrentes e suas motivações, de modo que a qualidade e progressão da empresa parta para outro patamar com o apoio na automatização e controle de objetos.
Reposição e reparos preventivos
Ações preventivas realizadas dentro do controle dos objetos empresariais diminuem tempos de manutenção, incidindo positivamente em situações de urgência, queda ou para de produção, com identificação e solução rápida de problemas que possam ocorrer de maneira isolada.
Queda em erros e custos gerais de manutenção
Tecnologias como Machine Learning e Internet of Things possibilitam gerenciamento de diversos processos fundamentais das empresas, de modo que permite análises de novas condições de trabalho que se apoiam a partir da preservação da qualidade de cada produto, dentro de situações gerais sobre controle que diminuem progressivamente custos gerais e falhas excepcionais.
Redução de Falhas
Menos tempo de parada através de monitoramento recorrente de diversos ativos
A possível demora para identificação de problemas individuais ou ocorrências em escala, trazem erros em produção, maior uso de estoque e insumos de manutenção, que podem ocasionar compra de novos equipamentos ou mudança na disposição de departamentos, interferindo na escala produtiva das empresas.
Soluções apoiadas em Internet of Things (IoT) e Machine Learning (ML) utilizam de sensores coletores de dados em tempo real para análise rápida da situação de cada objeto, de modo a analisar opções que aumentem o ciclo de vida dos ativos, com controle recorrente de qualidade e declínio de falhas, diminuindo assim, paralisações ocorridas por necessidade em manutenções de emergência.
Redução de falhas com análise dos ativos feita em tempo real
Queda de falhas com modelos preditivos
Soluções em IoT e ML permitem avanço na competitividade com análises recorrentes que, quando voltam para controle de ativos, possibilitam a visualização de possíveis descontroles e falhas rapidamente, de modo a auxiliar às empresas na organização de prioridades e tomada de decisões que visam melhoria em diversos processos diferentes.
Identificação de componentes ineficientes
O gerenciamento de objetos detecta com mais facilidade as ocasiões ineficientes ou dobradas, de modo que à empresa consiga enxugar seus ativos, mantendo o nível de produção e de qualidade, ou mesmo reposicionar suas atividades para que tragam maior retorno ao negócio.
Controle recorrente sobre condições dos ativos
Temperatura, produção, utilidade e outras condições podem ser verificadas com soluções para automação de objetos, provendo conhecimentos sobre falhas recorrentes, de modo que situações preventivas possam ser criadas para não acarretar parada ou queda de rendimento em seus processos fundamentais.
Menos tempo de manutenção e redução de custos
A redução de custos gerada a partir do uso de Machine Learning e IoT age em todos os campos empresariais. Ao reduzir falhas e situações de erro, companhias ganham mais confiabilidade no uso de tecnologias devido à manutenção da qualidade gerada no decorrer do controle constante de seus maquinários.