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Manufatura

Manutenção preditiva, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos

Preveja falhas de equipamentos, automatize a inspeção de qualidade e otimize a logística da cadeia de suprimentos — com monitoramento em tempo real, retreinamento automatizado ante drift de sensores e testes de cenários What-If.

Os Desafios

Tempo de Inatividade Não Planejado

Falhas de equipamentos param as linhas de produção, custando dezenas de milhares por hora em produção perdida e reparos de emergência.

Variância de Qualidade

Mudanças sutis nos parâmetros do processo produzem produtos defeituosos que são custosos para retrabalhar ou descartar.

Volume de Dados de Sensores

Sensores IoT geram fluxos massivos de séries temporais que devem ser processados, limpos e convertidos em features para o treinamento de modelos.

Interrupções na Cadeia de Suprimentos

Flutuações de demanda e atrasos de fornecedores exigem otimização dinâmica de inventário e predição de prazos de entrega.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

Manutenção Preditiva

AutoML treina com registros históricos de sensores e manutenção para prever falhas antes que ocorram.

Saiba mais
MLOps

Monitoramento em Tempo Real

MLOps monitora as predições do modelo frente aos fluxos de sensores com detecção de drift e alertas automatizados.

Saiba mais
ML Studio

Otimização de Processos

ML Studio permite que engenheiros testem mudanças de parâmetros (temperatura, pressão, velocidade) e vejam o impacto previsto na qualidade.

Saiba mais
Dataset Builder

Pipeline de Dados de Sensores

Dataset Builder gerencia a engenharia de features para séries temporais, criação de lags, agregações móveis e limpeza de outliers.

Saiba mais

Exemplo do SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Upload sensor data
dataset = client.datasets.upload(
    project_id="proj_maintenance",
    file_path="sensor_readings.csv",
    name="Assembly Line A Sensors"
)

# Train predictive maintenance model
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_maintenance",
    dataset_version_id=dataset["dataset_version_id"],
    target_column="failure_within_7d",
    max_models=20
)

# Deploy with drift monitoring
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_maintenance",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="direct"
)

Impacto Esperado

42%
Redução do Tempo de Inatividade
98,5%
Taxa de Detecção de Defeitos
35%
Economia em Custos de Manutenção
22% mais eficiente
Otimização de Inventário

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