Inovando o segmento de Mineração e Metais

Agora você pode solucionar as pressões diárias de uma fábrica…

Minimizar desvios, defeitos e reprocesso

Identificar causas raizes de problemas complexos

Paradas não programadas

com evidencias escondidas dentro de seus dados de produção, voce pode..

Implementar algoritmos de predição

Obtendo capacidade de agir previamente e evitar paradas de produção por falhas de motores e equipamentos

Praticar ações com assertividade

Dados padronizados de produção permitem rápida detecção e analise de causas raizes

Ganhar total controle e visibilidade em parâmetros de qualidade

Integrar dados de processo, qualidade e materiais permite rastrear e minimizar refugos

Documento Técnico:

Siderurgia

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Resultados inimagináveis

Prevendo paradas não programas, antes de acontecerem

Crave Platform possui modelos de machine learning para segmento de metais. Além de mostrar as prováveis causas em dados do passado, a plataforma permite configurar algoritmos de monitoração e predição que indicam probabilidades de recorrência deste comportamento indesejável.

Tudo isso sem achismo, inputs de dados manuais ou métodos meticulosos demorados de análises manuais.

analise avançada de dados para industria: análise de series temporais

Superando problemas em suas causas

Crave Platform cria contextos por exemplo número da bobina, ou número do lote para correlacionar parâmetros e identificar causas raiz.

Nenhum conhecimento especifico de analise de dados é necessário, a plataforma é dinâmica e apresenta a visualização no formato e contexto especificado.

Analises trabalhosas e demoradas são transformadas e minutos de visualização rápida e direta.

analise avançada de dados para industria: correlação de séries temporais

Antecipando problemas de qualidade

A plataforma disponibiliza um conjunto de ferramentas que possibilita que limites sejam manualmente inseridos ou automaticamente calculados para cada nível e sub-nível de contexto pertinente ao processo. Em seguida é possível configurar alertas em tempo real para as pessoas envolvidas serem notificados o mais breve de variações indesejáveis.

Equivalente a predição de paradas não programadas, a plataforma também suporta modelos de machine learning para segmento de metais com o objetivo de prever problemas relacionados a qualidade da produção

analise avançada de dados para industria: controle estatístico de processo

Flyer:

Siderurgia

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Documento Técnico:

Siderurgia

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Veja como a Crave Platform, permite manutenção preditiva

Use os dados historiados, tendencias e algoritmos específicos para proativamente gerenciar paradas não programadas de máquinas e ativos.

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