Em uma operação industrial de alta complexidade, paradas não planejadas representam perdas relevantes de produtividade, eficiência e previsibilidade. Embora as máquinas gerassem diversos alarmes, esses sinais eram tratados de forma isolada, sem uma visão integrada que permitisse antecipar falhas de forma confiável.
A Cognitivo aplicou modelos preditivos para identificar padrões nos alarmes que antecediam paradas de máquina. A criação de variáveis sintéticas permitiu consolidar eventos dispersos em indicadores claros de risco, trazendo inteligência preditiva para o chão de fábrica.
Essa abordagem viabilizou ações preventivas mais precisas, reduzindo a dependência de respostas reativas a falhas.
Com a adoção da solução, a operação obteve aumento de 2,5 pontos percentuais no OEE (Eficiência Global do Equipamento), elevando a disponibilidade produtiva e o aproveitamento dos ativos industriais.
Em operações de grande porte, variações dessa magnitude representam impacto financeiro relevante ao longo do ano, tanto por aumento de capacidade quanto por redução de perdas associadas a paradas inesperadas.
A empresa passou a operar com maior previsibilidade e eficiência na manutenção.
