{"id":48204,"date":"2025-09-17T18:01:18","date_gmt":"2025-09-17T18:01:18","guid":{"rendered":"https:\/\/becolve.com\/blog\/analise-preditiva-tecnologia-preditiva-e-prescritiva-com-ia-e-machine-learning\/"},"modified":"2025-09-17T18:01:18","modified_gmt":"2025-09-17T18:01:18","slug":"analise-preditiva-tecnologia-preditiva-e-prescritiva-com-ia-e-machine-learning","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/becolve.com\/pt-pt\/blog\/analise-preditiva-tecnologia-preditiva-e-prescritiva-com-ia-e-machine-learning\/","title":{"rendered":"An\u00e1lise Preditiva: Tecnologia preditiva e prescritiva com IA e Machine Learning"},"content":{"rendered":"

Gra\u00e7as \u00e0 automatiza\u00e7\u00e3o na ind\u00fastria, existe cada vez mais nas f\u00e1bricas e infraestruturas um maior n\u00famero de equipamentos com uma variedade de sensores<\/strong> que permitem controlar os processos de produ\u00e7\u00e3o. Estes sensores est\u00e3o a produzir quantidades enormes de dados, os quais s\u00e3o armazenados em Historians<\/strong><\/a> e transformados em informa\u00e7\u00e3o contextualizada, \u00fatil e valiosa<\/strong> combinando os dados com ferramentas de Intelig\u00eancia Artificial para prever o comportamento dos equipamentos. <\/p>\n

Atualmente, um dos objetivos dos departamentos de manuten\u00e7\u00e3o \u00e9 ser mais proativos e poder antecipar-se<\/strong> a futuras avarias dos equipamentos mediante o uso de estrat\u00e9gias preditivas<\/strong><\/a>. Desta forma, ser\u00e1 poss\u00edvel realizar a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o unicamente quando o equipamento o requerer e n\u00e3o com base em per\u00edodos fixos de tempo ou em estat\u00edsticas de uso. <\/p>\n

A aplica\u00e7\u00e3o de ferramentas preditivas<\/strong> permite \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es evitar avarias e paragens n\u00e3o programadas e poupar custos associados \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o preventiva e a paragens planeadas para essas interven\u00e7\u00f5es que, em muitas ocasi\u00f5es, s\u00e3o desnecess\u00e1rias. Mas a previs\u00e3o de futuras avarias n\u00e3o outorga todo o potencial por si mesmas, requerem a\u00e7\u00f5es de acompanhamento prescritivas<\/strong> espec\u00edficas para obter o valor esperado. <\/p>\n

\n

Na Wonderware Iberia, dispomos de An\u00e1lise Preditiva<\/strong> (anteriormente chamada PRiSM<\/strong>), um software l\u00edder no mercado para a implementa\u00e7\u00e3o de uma estrat\u00e9gia preditiva e prescritiva.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n

A seguir, vamos explicar brevemente as funcionalidades e caracter\u00edsticas principais de An\u00e1lise Preditiva.<\/strong><\/p>\n

I<\/span> Como \u00e9 que a An\u00e1lise Preditiva consegue a dete\u00e7\u00e3o precoce de avarias?<\/h3>\n

An\u00e1lise Preditiva<\/strong> utiliza um algoritmo patenteado chamado OPTiCS<\/strong> que se baseia no reconhecimento avan\u00e7ado de padr\u00f5es (Advanced Pattern Recognition)<\/strong> e tecnologia de machine learning. Al\u00e9m disso, disp\u00f5e de algoritmos como o ICA (Independent Component Analysis)<\/strong> e o LSH (Locality-Sensitive Hashing)<\/strong>, assim como a possibilidade de importar algoritmos externos ao software. Para sistemas com n\u00edveis mais baixos de repetitividade hist\u00f3rica, alto ru\u00eddo ou sistemas de processos, a An\u00e1lise Preditiva utiliza um plugin para um algoritmo preditivo chamado KANN<\/strong>. Este algoritmo permite ao utilizador criar modelos que preveem valores futuros para os sinais. O algoritmo utiliza tecnologia de rede neuronal artificial<\/strong> e permite aos utilizadores criar perfis operacionais com um conjunto espec\u00edfico de entradas e sa\u00eddas e testar como evoluir\u00e3o as sa\u00eddas no futuro atrav\u00e9s de data playbacks. <\/p>\n

\"Funcionalidades<\/p>\n

An\u00e1lise Preditiva<\/strong> aprende o perfil operacional particular de um ativo durante todas as condi\u00e7\u00f5es de carga, ambiente e processos operacionais. Os dados hist\u00f3ricos da sensoriza\u00e7\u00e3o do equipamento<\/strong> s\u00e3o introduzidos no processo de modela\u00e7\u00e3o do software e, mediante algoritmos avan\u00e7ados, \u00e9 gerado o perfil operacional do equipamento. Uma vez implementado o modelo, \u00e9 comparado com os dados operacionais em tempo real<\/strong> para detetar e alertar sobre as subtis desvia\u00e7\u00f5es relativamente ao comportamento esperado do equipamento. Uma vez que foi identificado um problema, o software pode ajudar na an\u00e1lise da causa raiz<\/strong> e proporcionar diagn\u00f3sticos para ajudar o utilizador a compreender a raz\u00e3o e a import\u00e2ncia do problema. <\/p>\n

I <\/span>Reconhecimento de Padr\u00f5es Avan\u00e7ado (ARP)<\/strong><\/h3>\n

A An\u00e1lise Preditiva \u00e9 um software baseado na modela\u00e7\u00e3o do comportamento do equipamento mediante o reconhecimento de padr\u00f5es avan\u00e7ado (APR).<\/strong> Esta modela\u00e7\u00e3o \u00e9 com base nos dados hist\u00f3ricos do pr\u00f3prio equipamento<\/strong> que descrevem exatamente o seu comportamento, limpando previamente os comportamentos an\u00f3malos do hist\u00f3rico.<\/p>\n

I <\/span>Fontes de dados e integra\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n

A An\u00e1lise Preditiva integra-se com uma ampla variedade de sistemas historizadores de dados,<\/strong> sistemas de controlo e monitoriza\u00e7\u00e3o e pode implementar-se on premise ou na nuvem. O sistema \u00e9 altamente escal\u00e1vel e<\/strong> pode usar-se para monitorizar um s\u00f3 ativo, uma f\u00e1brica ou centenas de ativos remotos em m\u00faltiplas f\u00e1bricas. Os resultados dos modelos de PRiSM podem integrar-se facilmente com outros sistemas empresariais mediante o uso de servi\u00e7os web e a API RESTful<\/strong> dispon\u00edvel. <\/p>\n

I <\/span>Cria\u00e7\u00e3o de modelos preditivos<\/strong><\/h3>\n

PRiSM Client<\/strong> \u00e9 uma aplica\u00e7\u00e3o baseada em desktop que se utiliza para desenvolver, treinar, validar e implementar modelos de equipamentos e as suas respetivas notifica\u00e7\u00f5es de alerta. Est\u00e1 equipado com templates e uma base de dados de ativos<\/strong> e condi\u00e7\u00f5es conhecidas que agilizam o processo de cria\u00e7\u00e3o de modelos, o que facilita aos utilizadores criar e manter os seus pr\u00f3prios modelos. O processo intuitivo e impulsionado graficamente<\/strong> permite que os modelos se construam em minutos em vez de dias ou semanas e n\u00e3o requer nenhuma programa\u00e7\u00e3o ou conhecimento detalhado do equipamento. <\/span><\/p>\n

I <\/span>Monitoriza\u00e7\u00e3o e An\u00e1lise de dados na web<\/strong><\/h3>\n

A aplica\u00e7\u00e3o baseada na web, PRiSM Web<\/strong>, utiliza-se para gerir alertas, voltar a treinar rapidamente os modelos e analisar e representar graficamente os resultados do modelo. Organiza a informa\u00e7\u00e3o de alarmes numa estrutura hier\u00e1rquica<\/strong> que permite aos utilizadores identificar sistemas que est\u00e3o num estado anormal e, em seguida, ver os componentes individuais que geram o alarme para uma an\u00e1lise mais profunda. <\/span><\/p>\n

I <\/span>Alertas e Notifica\u00e7\u00f5es<\/strong><\/h3>\n

Os utilizadores podem estabelecer limiares de alerta<\/strong> para comunicar quando o desvio entre os valores reais e os valores previstos excede os limites permitidos. Os alertas podem ser geridos de v\u00e1rias maneiras, incluindo por categoria, n\u00edvel, criticidade, dura\u00e7\u00e3o e frequ\u00eancia. Cada evento de alerta tamb\u00e9m est\u00e1 diretamente vinculado a um gr\u00e1fico para esse ativo onde mostra os dados do evento, os limites de limiar e os momentos em que os valores est\u00e3o em alarme. Os utilizadores e grupos relevantes podem ser notificados em tempo real se um ativo est\u00e1 em estado de alerta<\/strong> atrav\u00e9s da gera\u00e7\u00e3o de notifica\u00e7\u00f5es por correio eletr\u00f3nico personaliz\u00e1veis. <\/span><\/p>\n

\"an\u00e1lise<\/p>\n

I <\/span>An\u00e1lise de dados e diagn\u00f3stico de falhas<\/strong><\/h3>\n

O software inclui uma variedade de aplica\u00e7\u00f5es avan\u00e7adas de compara\u00e7\u00e3o baseada em modelos e estat\u00edstica, assim como ferramentas de Business Intelligence<\/strong> que permitem aos utilizadores passar menos tempo a procurar problemas potenciais. Os utilizadores t\u00eam a capacidade de ver os dados de modela\u00e7\u00e3o n\u00e3o processados,<\/strong> os resultados do modelo, comparar o desempenho de ativos similares do mesmo tipo e ver os efeitos dos alertas. As aplica\u00e7\u00f5es estat\u00edsticas interpretam os dados mediante representa\u00e7\u00f5es visuais<\/strong> para que as organiza\u00e7\u00f5es n\u00e3o requeiram cientistas de dados e engenheiros especialistas nos equipamentos para interpretar os resultados. <\/span><\/p>\n

A An\u00e1lise Preditiva est\u00e1 equipada com capacidades de diagn\u00f3stico de falhas<\/strong> para ajudar o utilizador a determinar a causa da anormalidade identificada e como evit\u00e1-la no futuro. A capacidade de diagn\u00f3stico elimina a probabilidade de que um engenheiro atribua condi\u00e7\u00f5es de funcionamento anormais \u00e0 vari\u00e1vel incorreta. <\/span><\/p>\n

I <\/span>Prescri\u00e7\u00e3o de a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o<\/strong><\/h3>\n

A An\u00e1lise Preditiva \u00e9 mais do que uma ferramenta de an\u00e1lise preditiva gra\u00e7as \u00e0 capacidade de relacionar manuten\u00e7\u00f5es prescritivas<\/strong> segundo o desvio do comportamento. Uma vez que o software detetou e notificou um alerta devido ao desvio no comportamento do equipamento, realiza um diagn\u00f3stico de falhas e indica quais s\u00e3o as a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o a realizar para prevenir a avaria. <\/span><\/p>\n

O software permite armazenar todo o conhecimento t\u00e9cnico e<\/strong> a experi\u00eancia da equipa de manuten\u00e7\u00e3o nos diagn\u00f3sticos de falha, de tal maneira que, uma vez determinadas as a\u00e7\u00f5es de manuten\u00e7\u00e3o a realizar, possam ser repetidas num futuro mediante a manuten\u00e7\u00e3o prescritiva da solu\u00e7\u00e3o<\/strong>. Isto permite \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es estandardizar a metodologia para a resolu\u00e7\u00e3o de desvios do comportamento e guiar o pessoal t\u00e9cnico para a poss\u00edvel causa da futura avaria. <\/span><\/p>\n

Estas s\u00e3o apenas as principais funcionalidades da solu\u00e7\u00e3o An\u00e1lise Preditiva, no entanto, existem muitas mais que permitem \u00e0s organiza\u00e7\u00f5es extrair o m\u00e1ximo retorno do investimento dos seus ativos. Assegurando que estes n\u00e3o sofram paragens n\u00e3o programadas<\/strong> e minimizando ao m\u00e1ximo as manuten\u00e7\u00f5es preventivas dos mesmos.<\/span><\/p>\n

Se pretende saber mais acerca de An\u00e1lise Preditiva ou se podemos ajudar a resolver qualquer d\u00favida, n\u00e3o hesite em entrar em contacto connosco.<\/strong><\/span><\/p>\n

Contacte-nos<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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