Nossos serviços

• Análise de Modos e Efeitos de Falha (FMEA/FMECA) Identificação de modos de falha, efeitos e criticidade via RPN (Risk Priority Number), com priorização de ações mitigatórias em fases de design ou operação.

• Análise de Dados de Vida (LDA) e Modelagem de Confiabilidade Aplicação de distribuições probabilísticas (Weibull ou outras) para estimar sua confiabilidade no tempo e em determinadas condições.

• Aplicação da Manutenção Centrada na Confiabilidade (RCM) Desenvolvimento ou diagnóstico da estratégias de manutenção.

• Testes Acelerados de Vida (ALT/HALT/HASS) Execução de testes em condições extremas (Arrhenius/Coffin-Manson) para estimar vida útil nas condições agressivas, com validação estatística de fatores de aceleração e regressão para a condição de operação (normal).

• Análise de Causa Raiz (RCA) Investigação de falhas e incidentes usando 5 Porquês, Ishikawa ou Apollo RCA, com plano de ação para mitigação de suas ocorrências.

• Análise de Árvore de Falhas (FTA) Modelagem lógica top-down de combinações de falhas levando a eventos indesejados, com cálculo de probabilidades mínimas de corte.

• Análise do Custo do Ciclo de Vida (LCC) Avaliar o custo total de um ativo, sistema, componente ou projeto ao longo de toda a sua vida útil (Real ou Esperada).

• Análise de Confiabilidade, Disponibilidade e Manutenibilidade (RAM) Estudos integrados de RAM para sistemas complexos, incluindo modelagem Markov para estados operacionais e cálculo de OEE (Overall Equipment Effectiveness).

• Site Reliability Engineering (SRE) Implementação de práticas SRE (SLO/SLI/Error Budget) para infraestrutura digital, com monitoramento de métricas em nuvem.

• Diversos serviços no campo da Gestão de Ativos com Base em ISO 55000 Visão holística do ciclo de vida de ativos, incluindo planejamento estratégico e auditorias para conformidade.

• Diagramação de confiabilidade (RBD) de equipamentos e plantas industriais. Visão sistêmica da confiabilidade em diversos itens.

• Análise de Dados de Garantia Cálculo de obsolescência programada, análise do comportamento real vs garantia esperada e projeções.

• Análise de dados de Degradação, Desgaste ou outros parâmetros de evolução dos mecanismos de falhas. Análise de vida de itens como: óleo lubrificante (parâmetros físico-químicos), desgaste de casquilho (espectrometria), desgaste de roda ferroviária vs trilho, evolução de trinca, etc.

• Previsão de Confiabilidade (Lambda Predict) Análise de confiabilidade de componentes eletrônicos, utilizando padrões como MIL-HDBK-217F, Bellcore/Telcordia, e FIDES

• Análise de Risco Quantitativa (QRA) Cálculo probabilístico de riscos (ex.: frequência de falhas x consequências), integrando dados de HAZOP para indústrias reguladas.

• Avaliação do processo para aplicação de técnicas preditivas. Comparação do processo com as tecnologias tradicionais e emergentes do mercado.

• Serviços de estruturação do processo de análise de falhas (FRACAS). Estrutura para coleta, análise e correção de falhas, com bancos de dados para tracking de tendências.

• Análise de Confiabilidade em Processos (Process Reliability) Otimização de processos contínuos para reduzir variações e paradas, usando Six Sigma e ferramentas estatísticas.

• Verificação e Validação de Confiabilidade (V&V) Testes formais para validar modelos de confiabilidade contra requisitos, incluindo análise de sensibilidade.

• Engenharia de Confiabilidade em Sistemas de Segurança (Safety Reliability) Foco em SIL (Safety Integrity Level) e análise de barreiras de segurança para setores de alto risco.

• Avaliação da maturidade da manutenção Diagnóstico de diversas dimensões com a nota de 1 a 5 da maturidade.

• Mapeamento do conhecimento dos empregados no ramo da engenharia de confiabilidade.

• Treinamento no ramo da engenharia de confiabilidade.

• Classificação automática de modos de falha usando NLP para processar descrições textuais de relatórios, gerando heatmaps de risco dinâmicos.

• Clustering de falhas históricas com K-Means para identificar padrões não evidentes, integrando dados de ERPs para atualizações em tempo real.

• Modelos preditivos com LSTM para forecasting de vida útil em séries temporais, incorporando variáveis ambientais de IoT.

• Bayesian inference para quantificação de incertezas em distribuições, otimizando estoque de peças com precisão >90%.

• Otimização via Reinforcement Learning (PPO) para simular cenários de manutenção e maximizar recompensas (disponibilidade vs. custo).

• Análise de logs de ERPs com Graph Neural Networks (GNN) para mapear dependências entre ativos e recomendar intervenções dinâmicas.

• Detecção de anomalias com Autoencoders em dados de sensores durante testes, identificando degradação precoce.

• Geração de cenários de teste sintéticos via GANs para simulações virtuais, reduzindo custos físicos de experimentos.

• Processamento automático de relatórios narrativos com NLP e BERT para extrair causas raiz implícitas.

• Modelagem causal com Causal Inference (ex.: DoWhy) para quantificar impactos de variáveis, integrando dados multimodais (texto + sensores).

• Automatização de construção de árvores com Graph Algorithms e ML para inferir conexões a partir de dados históricos.

• Simulação probabilística com Monte Carlo otimizado por IA para cenários de alta complexidade em sistemas redundantes.

• Previsão de disponibilidade com Time Series Forecasting (Prophet + LSTM) baseado em dados de ERPs e IoT.

• Otimização multiobjetivo com Genetic Algorithms para equilibrar RAM com restrições de custo e recursos.

• Monitoramento preditivo com Anomaly Detection (Isolation Forest) para alertas proativos em ambientes cloud.

• Automação de incident response com Agentes de IA (baseados em LangChain) para troubleshooting autônomo.

• Classificação de ativos por risco com Supervised Learning (XGBoost) a partir de dados de inventário.

• Recomendações de lifecycle com Multi-Agent Systems para simular decisões de aquisição/desativação.

• Modelagem de risco com Bayesian Networks para inferir probabilidades condicionais de eventos raros.

• Visualização interativa de riscos com IA explicável (SHAP) para relatórios auditáveis.

• Detecção de falhas em tempo real com CNNs em dados de sensores (ex.: vibração como espectrogramas).

• Integração multimodais (imagem + texto) com Vision Transformers para análise combinada de inspeções visuais e logs.

• Extração de insights com Topic Modeling (LDA em NLP) em relatos de falhas para identificar temas recorrentes.

• Predição de ações corretivas com Recommendation Systems (ex.: Collaborative Filtering) baseado em casos históricos.

• Controle de processos com Deep Reinforcement Learning para ajustes autônomos em variáveis de produção.

• Análise de big data com Spark ML para detectar desvios em fluxos de dados de processos industriais.

• Automatização de V&V com Symbolic AI para verificação lógica de modelos complexos.

• Geração de casos de teste com Evolutionary Algorithms para cobrir cenários edge-case.

• Avaliação de SIL com Probabilistic Graphical Models para quantificar falhas em camadas de proteção.

• Simulação de cenários de segurança com Agent-Based Modeling para prever interações humanas-máquinas.

Diagnóstico de maturidade na manutenção e ERP aplicado.

Consultoria em processos de manutenção como:

• planejamento, programação e controle.

• grupos análise de falhas

• engenharia de confiabilidade.

• estratégia de manutenção

• estratégia orçamentária

• Otimização de Planos de Manutenção Preventiva;

• Otimização de Estoques de Sobressalentes;

• Cálculo de Rodízio Ideal (Investimento A+1);

• Análise de Criticidade de Ativos;

• Avaliação de Maturidade na Manutenção;

• Gestão de Ativos (ISO 55000);

• Orçamentação Técnica com análise de risco e priorização;

• Otimização de rota e sequenciamento de manutenção;

• Priorização de manutenção com ênfase em dados preditivos e condicionais multivariados;

• Condução de trabalhos de benchmark;

• Elaboração de estratégia de manutenção;