


• Recolha de dados históricos dos sistemas de produção.
• Utilização de Inteligência Artificial para analisar e selecionar informações relevantes.

• Desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial baseados nos dados históricos.
• Criação de modelos para prever os resultados dos testes de qualidade.

• Aplicação do modelo preditivo para avaliar os dados em tempo real à medida que os produtos passam por pontos específicos na linha de produção.
• Previsão de probabilidades de passagem ou falha nos testes de qualidade.

• Decisão automatizada sobre a necessidade de um teste de qualidade manual com base na previsão do Quality Predictor.
• Redirecionamento de recursos para áreas de maior risco e optimização do fluxo de trabalho de inspeção.

Otimização da
Produção

Redução do Tempo de
Produção

Aumento da Capacidade
Produtiva

Flexibilidade e Eficiência
no Trabalho Conjunto de
Máquinas e Humanos

Maximização
do Tempo dos
Colaboradores

Minimização de Erro
e Carga Humana

Melhoria da Qualidade
e Consistência

Tomada de Decisão
Rápida e Assertiva

Prever irregularidades/defeitos em qualquer ponto da linha de produção.

Prever a probabilidade de falha em componentes críticos das máquinas da linha de montagem, permitindo uma manutenção proativa e reduzindo paragens.

Avaliar a conformidade dos processos de acabamento e montagem finais.