Manutenção Preditiva para Células de Teste de Componentes
Desafio
Um fabricante global de equipamentos pesados opera bancadas de teste instrumentadas — cerca de 70 sensores por célula — para validar um componente crítico de transmissão em uma de suas plantas. Quando um teste desvia, a pergunta cara é: a culpa é da infraestrutura da bancada ou do componente sob teste? E cada parada não planejada da bancada trava tudo o que está programado atrás dela.
O Engajamento
A Brainiall foi contratada para construir um modelo preditivo de manutenção e um dashboard de monitoramento para as células de teste, em cronograma de maio a setembro de 2026: do mapeamento em campo ao treinamento do modelo, implantação do dashboard e validação ao vivo — com retreinamento programado à medida que os dados operacionais se acumulam.
Entregue até aqui
- Mapeamento em campo da bancada e das fontes de dados
- Consolidação e tratamento de todo o histórico de telemetria
- Análise estatística e seleção das variáveis do modelo
- Engenharia do conjunto de treinamento — premissas ratificadas com a liderança de manutenção do cliente em checkpoint técnico conjunto
O treinamento do modelo está em andamento, dentro do prazo.
A abordagem
Em vez de um único limiar global de alarme, os modelos aprendem baselines de comportamento por variante diretamente da telemetria — as células testam muitos modelos distintos de componente — e pontuam desvios contra o baseline certo, ajudando a separar assinaturas da infraestrutura da bancada do comportamento do componente.
Status
Quase concluído: resultados finais aguardando dados do cliente (setembro de 2026).