IA para controle de manutenções com priorização por criticidade e SLA
Centralize OS, planos PM e histórico de ativos em um fluxo único com IA, conectando CMMS/EAM, sensores e checklists de campo. A Plataforma interpreta falhas recorrentes, sugere causa raiz (RCFA) e prioriza intervenções por criticidade, OEE e risco de segurança. Ideal para reduzir backlog, melhorar MTBF/MTTR e aumentar disponibilidade operacional com rastreabilidade de auditoria.
IA para controle de manutenções é uma solução que usa modelos de machine learning e regras de confiabilidade para organizar, priorizar e acompanhar atividades de manutenção preventiva, preditiva e corretiva a partir de dados de ativos, ordens de serviço (OS), planos PM, inspeções e sinais de condição. Em vez de depender de triagem manual e planilhas, a solução consolida o histórico do equipamento, padrões de falha, criticidade e SLAs para sugerir o melhor momento e o melhor tipo de intervenção, reduzindo paradas não planejadas e o retrabalho. Na prática, ela integra CMMS/EAM, ERP e fontes de dados como vibração, temperatura, corrente elétrica e horas de operação, gerando alertas e recomendações acionáveis para manutenção e operação. Também melhora governança ao padronizar classificações de falhas, registrar evidências, controlar backlog e medir indicadores como MTBF, MTTR, disponibilidade, custo por ativo e aderência ao plano. É indicada para empresas com parque de ativos relevante, múltiplas linhas e necessidade de rastreabilidade, como manufatura, utilidades, logística e facilities. Ao transformar dados dispersos em decisões consistentes, ajuda a equilibrar custo, risco e continuidade operacional com critérios técnicos claros.
