Manutenção preditiva no Azure para fabricantes: o que você realmente precisa antes do modelo

A manutenção preditiva no Azure só compensa quando um alerta chega cedo o suficiente para que a sua equipe possa agir. Neste episódio da série iFAKT, partimos da decisão de manutenção e voltamos até às evidências, aos dados e ao processo que são necessários antes de escolher um modelo no Azure.

Acompanhamos um ativo hipotético desde a leitura do sensor até à ordem de trabalho aprovada e fazemos as perguntas que a maioria dos projetos ignora: Que ação deve um alerta desencadear? Qual é a antecedência realmente necessária para peças sobresselentes, licenças de trabalho, isolamento e planeamento da produção? A falha consegue produzir evidências com antecedência suficiente para alterar o plano?

Vai aprender a definir primeiro a decisão de manutenção, a separar o tempo de preparação do tempo de reparação prática, a avaliar se um sinal de falha é utilizável e a ligar os dados e o machine learning do Azure ao processo de manutenção que as suas equipas técnicas já seguem.

Destinado a: gestores de manutenção, engenheiros de fiabilidade, responsáveis de fábrica e de produção, arquitetos de OT e de TI, e equipas de dados que planeiam manutenção preditiva, monitorização de condição e IA industrial no Microsoft Azure no setor manufatureiro.

Transcrição completa disponível através da ligação para a transcrição.

Torne-se apoiante deste podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-microsoft-365-azure-cloud-power-platform-ai--6704921/support.

Este episódio inclui conteúdo gerado por IA.